基于并行协同进化的属性约简

提出一种求属性集合最小约简的新方法 ,即基于并行协同进化的属性约简方法 .该方法将并行遗传算法和协同进化算法相结合 ,能有效地处理具有大量属性的信息系统 .对各类实验数据的测试表明 ,该方法得到的属性约简量与基于属性重要性的约简方法相似 ,在某些情况下求得最小约简的可能性要高于属性重要性方法 .

基于并行协同的多车间协同调度问题研究

传统企业在实际生产中,其多个关联车间之间的生产计划与调度存在难以协作的问题。为此,针对多车间协同调度问题建立了调度模型,提出了一种多车间协同调度的并行协同进化遗传算法(PCE-GA),并且采用该算法对上述模型进行了求解。首先,以最小化订单完工时间为目标,建立了单目标调度模型;然后,采用了并行协同进化遗传算法,对上述单目标调度模型进行了求解,基于工件、机器、装配关系的三层整数编码的染色体编码方案,提出了一种协同适应度值计算的方法;最后,以某液压缸生产企业为例,针对单目标调度问题,采用该算法与单车间遗传算法(JSP-GA)、并行协同模拟退火算法(PCE-SA)分别进行了求解,并对其结果进行了比较,以验证PCE-GA算法的优越性。研究结果表明:采用PCE-GA算法得到的优化率为13.3%,比单车间作业调度遗传算法求解的数据优化11.5%,该结果证明了PCE-GA算法在解决多车间协同优化问题时的优越性。