【摘 要】
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Job-shop调度问题(Job-shop Scheduling Problem,JSSP)是一类具有时间约束、次序约束和资源约束的组合优化问题.理论上已经证明,JSSP是一个NP难题,不可能在多项式复杂度内对
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Job-shop调度问题(Job-shop Scheduling Problem,JSSP)是一类具有时间约束、次序约束和资源约束的组合优化问题.理论上已经证明,JSSP是一个NP难题,不可能在多项式复杂度内对这一类问题找到全局最优解.非标准Job-shop调度问题(Nonstandard Job-shop Scheduling Problem,NJSSP)放宽的资源约束条件,因而具有更大的寻优空间,解决了更广泛的实际调度问题.该文首先对Job-shop调度问题和非标准Job-shop调度问题的研究现状和存在的问题作了全面综述.在分析、研究经典JSSP的基础上,提出了采用逆序调度策略解有交货期的NJSSP的定界遗传算法,调度实例表明,定界遗传算法解的质量较高且算法收敛速度较快.面向作业的启发式算法有广泛的应用前景,其实现首先采用面向作业的调度策略提出基于时间槽的初排算法,然后调用调整"机器闲置时间"的调节算法对初排结果加以优化.论文最后讨论了动态Job-shop调度问题(DJSSP)的调度处理过程,阐明了启发式算法和遗传算法结合解决动态JSSP的算法思想.
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