A Heuristic Genetic Algorithm for No-Wait Flowshop Scheduling Problem

Abstract

与目的安排问题最小化全部的流动时间的没有等待 flowshop 是开发生产计划的地里的一个重要定序问题并且有一个宽工程背景。基因算法(GA ) 有全球集中的能力并且被证明有效解决 NP 难的组合优化问题，当时简单启发规则有快本地集中和罐头的优点容易被实现。以便避免慢集中的缺点或早熟，一个启发式的基因算法被把简单启发规则和本地搜索合并到传统的基因算法建议。在这个 hybridized 算法，没有等待 flowshops 和高度有效的启发规则的结构的信息被合并为产生起始的产生和一个新转线路操作员设计一个新方法。计算结果证明发达启发式的基因算法是有效的，它的答案的质量优于最好已知的算法。它对解决大规模合适实际问题并且在工业生产为元启发式的算法的应用程序打一个基础。