《表1 不同算法的Brandimarte和Kacem算例结果》
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《基于混合遗传算法的云制造环境下柔性作业车间调度方案》
为了验证本文混合遗传算法的有效性，采用C++编程语言编写了算法的实现代码，运行环境:处理器为Intel（R）Core（TM）i5-4590 [email protected] GHz，内存（RAM）为8.00GB．实验参数设置如下:初始种群规模400—1200；最大迭代次数200—800；交叉概率0.8；变异概率0.02～0.3；选取Brandimarte标准算例和Kacem标准算例（共16个标准算例）进行测试；安排n个工件在m台机器上进行加工（n=4，5，…，20，m=4，5，…，15）；为防止完工时间过早或过晚而产生滞留惩罚成本或拖期惩罚成本，设置合适时间上下限．将本文算法与文献[4]算法、文献[6]算法和文献[7]算法进行对比，它们的Brandimarte和Kacem算例结果见表1.
| 图表编号 | XD00182334100 严禁用于非法目的 |
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| 绘制时间 | 2020.05.15 |
| 作者 | 李云龙、罗国富、文笑雨、李凯、杨幸博、张俊豪 |
| 绘制单位 | 郑州轻工业大学机电工程学院、河南省机械装备智能制造重点实验室、郑州轻工业大学机电工程学院、河南省机械装备智能制造重点实验室、郑州轻工业大学机电工程学院、河南省机械装备智能制造重点实验室、郑州轻工业大学机电工程学院、河南省机械装备智能制造重点实验室、郑州轻工业大学机电工程学院、河南省机械装备智能制造重点实验室、郑州轻工业大学机电工程学院、河南省机械装备智能制造重点实验室 |
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