果经过上面的选择交叉变异后形成的第二代新种群为上面四个个体所对应的适应度值为,而第代的四个个体的适应度值为,将两代群体各个个体的适应度值进行比较,可以看出产生的新群体比第代优,可见用遗传算法解决这个问题是可行的。
由于我们设定的最大进化代数是,这里只做了次进化,还没满足结束的条件,所以还必须按照以上的步骤进行下去,就是再对产生的新群体进行选择,交叉,变异,直重复这些操作,直到满足算法结束条件为止,算法才能结束。
最后,由仿真得到的曲逐个替换第个父母个体产生的新串中的,得到的后代个体为同理用个体的按照原来的相对顺序逐个替换第二个父辽宁科技大学本科生毕业设计第页母个体产生的新串中的,得到的后代个体为第二种交叉算子假定选择两个个体,做双亲,在做交叉时先产生个随机数来决定交叉点对于基因链码的具体位置,从这位置将链码分为二,第个后代的前小段链码使用的前小段链码,然后把这小段链码的每个基因从中剔掉,中剩下的基因保持顺序不变,构成的后小段链码。
同样对称的产生第二个后代码。
例如,如果,的基因链码分别是交叉点位于第三个基因之后,那么从中剔除的前小段基因之后,得到的基因链码片段为,所以ˊ的基因链码为ˊ同样可以得到ˊ的基因链码为ˊ这种交叉算子在基于操作的染色体编码时并不适用,提出来和第种算子进行比较。
.变异算子在做变异时,先对解群以定的概率进行突变操作。
在此作业调度算法中,不能简单的将基因的值做改变。
由于问题及其表示的特殊性,这样简单的改变可能是没有意义的,例如,如果原来的基因链码为把第个基因变异成,则基因链码变为.这个链码是没有意义的,因为在基于操作的染色体编码时,相同符号代表的是同工件,且用同符号在染色体出现的次数为机器的数目。
所以采用上述变异算子是不可行的。
我们用如下变异方法随机产生个整数,确定变异位置,然后,把该位置的基因与其前面的基因互换位置。
同样,以为例,假设变异位置为,则变异前后的基因链码为变异前变异后辽宁科技大学本科生毕业设计第页.遗传算法终止条件的收敛理论说明了具有概率收敛的极限性质,然而实际算法通常难以实现理论上的收敛。
从借阅的资料来看,大多是以优化时间或迭代次数或适应度的增量或其他参数作为终止条件的。
本研究以迭代次数作为是否终止的条件,从而控制优化过程。
.遗传算法解决车间调度问题的改进遗传算法解决问题的核心是遗传编码,所以不同的编码方式在解决问题方面具有不同的效果。
本文运用基于操作的编码方式,文章还简要讲述了下基于工件的编码和基于先后表的编码。
虽然基于操作的编码比较简单,但是它在解决具体问题方面具有局限性,我们在以后的继续研究中要运用基于工件编码和基于先后表的编码或者其它更符合提议的编码方式,这样才能更好的解决问题。
遗传算子也是遗传算法解决问题的关键所在。
为了提高整个群体的收敛速度,对于交叉算子,把经过交叉得到的子代的两个个体和父代的两个个体进行比较,从这四个个体中选取两个优秀的个体进入下代对于变异算子,把经过变异得到的子代个体和父代个体进行比较,较优秀的进入下代。
经过这种改进之后,再配合最优保存的选择策略,就能够保证种群的最好个体的适应度函数单调下降,即调度时间单调下降,大大改善遗传算法的搜索效率。
.系统仿真首先以个机器加工个工件为例,来验证下在基于操作编码时,上面的算法是否合理假设交叉概率,变异概率,群体规模为,下表.为不同机器加工不同零件的时间耗费表辽宁科技大学本科生毕业设计第页表.加工工件时间耗费表工件机器.初始化群体,随机产生染色体编码因为对个机器加工四个工件,在用基于操作编码时,每个染色体包括个基因。
将这四个染色体作为种群的第代。
.计算适应度函数根据前面所构造的适应度算法,对于染色体我们来求它的适应度函数,这是当时,表示工件在机器上加工,但是,工件在机器上已经加工完了。
辽宁科技大学本科生毕业设计第页,所以,同理可以求的。
.选择操作根据计算出的适应度值可以看出,染色体的适应度值最大,表示加工时间最长。
而染色体的适应度值最小,表示加工完零件所需时间最短。
将染色体淘汰掉,将染色体进行复制作为,进行选择后的群体为.交叉操作我们随机将染色体进行两两交叉,如果将染色体和染色体,染色体和染色体进行交叉。
这里我们用第种交叉算子。
交叉后的种群变为交叉后的适应度值为将进行后的值和前面的进行比较,可以看到大部分个体经过交叉后的个体性能大大提高。
.变异操作遗传算法和生物的进化样,在进化的过程中,由于些原因染色体的个别基因会发生变异,般情况下变异后的个体比以前的优,但有些变异不定会产生优秀的个体。
为了说明变异这个问题,我们这里将变异概率设为.。
对这个例子来说,就是这条染色体中将有条染色体会发生变异。
假设我们随机选择上面交叉后的染色体进行变异,我们这里用第种变异算子。
选择变异位置为,经过变异后的个体为辽宁科技大学本科生毕业设计第页变异后的适应度值,可以看出染色体变异后个体的适计算目标函数值重插入子代的新种群计算目标函数值代计数器增加输出最优解及其序号,并在目标函数图像中标出,为最优解,为种群的序号遗传算法性能跟踪辽宁科技大学本科生毕业设计第页初始化记录最小的工序,工序时间工序最小时间计算解的变化,.解的变化,种群均值的变化显示结果,.辽宁科技大学本科生毕业设计第页.,.,.,.度值比没变异前的适应度值小,这种变异使得个体的性能比以前更优。
.分析结数完小教学点,新建所九年贯制学校,筹建职教园,使学校布局进步合理和优化。
此外,我市还将努力到 高中逐步向城区集中,非建制镇初中向建制镇集中,小学逐步向中心小学 集中,非建制镇小学初中逐步向所九年贯制学校集中,职业学校实 习设施逐步向职教中心集中。
根据这调整规划,我市将在“十我市将加快教育投入机制改革,落实助学机 制,并推进学校教育与社会教育的开放式整合,扩大对外开放,建设学习 型社会,提高教育国际化水平。
结合乡镇区划调整,我市今后也将对学校布局进行新轮调整,做度推进免费教育,在将每所定点学校建成合 格学校的同时,大力提升教育水平,力争到年,将所有中心幼儿园建 成省示范园,在小学和初中试行小班化教育,建成所五星高中所四星 高中。
实施和谐化与开放化,民受教 育年限达到年,率先实现现代化。
今后五年,我市教育将坚持构建全民教育终身教育素质教育三大 体系,实施教育均衡化优质化和谐化开放化发展战略。
实施均衡化 与优质化,我市将按序时进位,力争到年, 周岁幼儿入园率达到以上,小学适龄儿童入学率和在校生巩固率 毕业率均达到,初中入学率巩固率毕业率分别达到 ,高中教育普及率达,高等教育毛入学率达,人均国民位,力争到年, 周岁幼儿入园率达到以上,小学适龄儿童入学率和在校生巩固率 毕业率均达到,初中入学率巩固率毕业率分别达到 ,高中教育普及率达,高等教育毛入学率达,人均国民受教 育年限达到年,率先实现现代化。
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