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文檔簡介
1、復雜工業(yè)生產(chǎn)過程的調(diào)度問題及其相應的高效算法一直是學術界和工業(yè)界的熱點問題，差分進化算法是一種有效的群智能搜索算法，它不僅具有良好的全局收斂性能，且實現(xiàn)起來較為方便。本文在深入研究差分進化算法全局優(yōu)化搜索能力的基礎上，針對工業(yè)生產(chǎn)中的實際調(diào)度問題進行分析，提出了一種改進的差分進化算法。并在經(jīng)典的TSP問題上做了該算法與其它優(yōu)化算法進行對比研究。該算法在交叉過程中采用自適應改變交叉率的方法，在進化的初始階段能提高算法的全局搜索能力；在進化
2、的后期能提高算法的局部搜索能力。
本文針對罩式爐退火過程的優(yōu)化調(diào)度問題，使用現(xiàn)有成熟的建模方法，重新實現(xiàn)了退火過程調(diào)度模型，將改進的差分進化算法應用于該模型之中來對模擬調(diào)度方案進行優(yōu)化，同時使用其他幾種算法在該模型上作了對比分析和研究。最后得出結論，改進差分進化算法應用于具體的生產(chǎn)調(diào)度問題，能夠較好的解決復雜組合優(yōu)化問題。
最后，采用面向對象的思想實現(xiàn)了改進差分進化算法在生產(chǎn)調(diào)度問題中的軟件設計與開發(fā)，利用其
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