基于遗传算法的车间调度问题研究与应用

n个任务在流水线上进行m个阶段的加工，每一阶段至少有一台机器且至少有一个阶段存在多台机器，并且同一阶段上各机器的处理性能相同，在每一阶段各任务均要完成一道工序，各任务的每道工序可以在相应阶段上的任意一

车间调度是制造业中的关键问题之一，如何有效的安排各零件的加工顺序将直接关系到生产效率。本课题采用混合遗传算法对车间调度问题建模并求解，要求针对不同规模的标准问题进行仿真研究，并与单纯遗传算法和模拟退火

利用MATLAB工具箱求解车间布局优化问题，此为源码，已验证为准确，希望对初学遗传算法优化的有帮助

基于遗传算法的批处理设备调度研究，钱春霞，祝永新，本论文针对半导体全自动化生产线的特点，提出了一种针对并行批加工设备的调度方法，重点考虑多批同时作业，作业时间长，组批率难

基于自适应遗传算法的任务调度研究，马伟明，，在网格计算中，任务调度问题是其中最重要的一个问题之一，任务调度的目的最关键的一个问题在于提高整个网格系统的吞吐率，意即使

仓库调度中的规则约束遗传算法研究及应用重点是仓库调度

基于遗传算法的TTP问题求解算法

随着运输网络复杂程度的不断增加，运输车辆会遇到车祸、拥堵等干扰，传统的车辆调度模型缺少对这种干扰风险的分析，无法建立较为准确的调度模型，造成调度车辆遇到干扰时，调度效率大幅降低。为了避免上述缺陷，提出

对云计算任务调度进行了研究，针对用户满意度和云提供商利益需求，提出一种融合粒子群和遗传算法的PSOGA改进算法。首先根据云环境特点对虚拟机资源进行分类，同时引入任务‐资源满意度距离、资源综合性能概念；

对传统的GA结构加以改进，利用一种改良的OX交叉算子加快算法的收敛速度，利用变换变异算子维持群体的多样性防止算法早熟收敛，访真试验结果验证了算法的有效性