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文檔簡介
1、智能調(diào)度(AIScheduling)是人工智能領(lǐng)域的一個重要研究方向，雖然它的起步和智能規(guī)劃(AIPlanning)基本同時(20世紀50年代)，卻很晚(20世紀80年代)才受到AI領(lǐng)域研究的足夠重視，由于和智能規(guī)劃問題有很大的相似性和相關(guān)性，不少學者也把它作為智能規(guī)劃方向的一個特例來研究，所以智能規(guī)劃中大部分成熟的思想和算法如約束滿足、啟發(fā)式搜索、基因算法、神經(jīng)元網(wǎng)絡等都可以成功地解決智能調(diào)度問題，使得智能調(diào)度在后期的20年突飛猛進。
2、流程工業(yè)生產(chǎn)計劃的調(diào)度問題具有相當?shù)碾y度，目前調(diào)度問題的理論研究成果主要在集中在以Job-Shop問題為代表的基于最小化完工時間的調(diào)度問題上。遺傳算法是一種模擬生物自然進化的隨機搜索技術(shù)，它自從被提出后就常常給用來解決調(diào)度問題。Husbands、Bierwirth和Kobayashi給出了大量的遺傳算法在制造業(yè)的應用。但是直到現(xiàn)在，僅有少量文獻考慮其在流程工業(yè)計劃中的應用。本文從實際和理論兩方面進行研究，對一個具體的流程工業(yè)生產(chǎn)計劃問題
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