【报告内容】

汇报人：力尚龙

汇报单位：福建理工大学

主题：《An effective genetic algorithm for the flexible job-shop scheduling problem》

1、Introduction

2、 Method

3、Experiments

4、Conclusions

【报告总结】

1、相关创新方案

作者提出了一种有效的遗传算法来求解柔性车间调度问题（flexible job-shop scheduling problem，FJSP）。设计了全局选择（Global Selection，GS）和局部选择（Local Selection，LS），以在初始化阶段生成高质量的初始种群，从而加速收敛速度。为了帮助初始化方法，保证算法的良好性能，作者设计了一种改进的染色体表示方法“机器选择和操作序列”。同时，采用了不同的交叉策略和突变算子策略。

2、实验总结

解决了从其他文献中提取的一些基准测试问题。计算结果表明，与其他遗传算法相比，所提出的有效遗传算法在计算时间和质量上具有相同的水平甚至更好的效果。这些结果不仅证明了该方法对解决灵活的作业车间调度问题的有效性，而且也证明了该初始化方法在遗传算法中的关键。它可以提高收敛速度和求解的质量，因此我们希望对有效初始化方法的研究有更多的见解。

3、未来工作

调整在初始化过程中使用的GS、LS和RS的比例，以产生更好的结果。在连续一代的染色体中保持交配池中的最佳个体。结合良好的局部搜索算法，提高了全局选择和局部选择的能力

报告时间：2024年10月11日19:30

腾讯会议：311-5999-8176

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