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公开(公告)号：CN116227874B
公开(公告)日：2023-08-29
申请号：CN202310227695.6
申请日：2023-03-10
Applicant: 东北农业大学
IPC: G06Q10/0631 , G06Q10/101 , G06Q50/04 , G06N3/126
Abstract: 一种基于遗传算法的柔性作业车间调度方法和装置，属于车间生产调度技术领域，包括步骤一：采用分段式编码方式对染色体进行编码，染色体分为两个部分，第一部分是机器选择部分，第二部分是工序排序部分，即确定各道工序的加工顺序，步骤二：染色体解码，分别对机器选择部分和工序选择部分进行解码，步骤三：种群初始化，种群初始化包括机器选择的初始化和工序排序的初始化，步骤四：排序分组选择；步骤五：改进交叉算子，改进交叉算子包括机器选择部分的交叉以及工序排序部分的交叉，步骤六：替代操作，步骤七：改进变异算子，包括机器选择部分变异和工序排序部分的变异，步骤八：改进的进化策略。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN116993126A
公开(公告)日：2023-11-03
申请号：CN202311185949.9
申请日：2023-09-14
Applicant: 东北农业大学
IPC: G06Q10/0631 , G06N3/126 , G06Q50/04
Abstract: 一种基于混合遗传算法的柔性生产调度方法和装置，属于车间生产技术领域，它包括种群初始，选择算子：选择进行交叉的个体，采用锦标赛选择和精英保留结合的混合选择方法；交叉算子，机器选择部分使用0‑1交叉，保证染色体上的基因先后顺序保持不变；工序排序部分使用IPOX交叉算子；变异算子，机器选择部分变异包括第一变异算子和第二变异算子，工序排序部分变异使用交换变异算子；变领域搜索：将从起点至终点的最长路径称为关键路径，它的长度就是调度方案的最大完工时间，即关键路径的长度决定调度方案的优劣，其中最晚完工的工序是关键工序。
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公开(公告)号：CN116227874A
公开(公告)日：2023-06-06
申请号：CN202310227695.6
申请日：2023-03-10
Applicant: 东北农业大学
IPC: G06Q10/0631 , G06Q10/101 , G06Q50/04 , G06N3/126
Abstract: 一种基于遗传算法的柔性作业车间调度方法和装置，属于车间生产调度技术领域，包括步骤一：采用分段式编码方式对染色体进行编码，染色体分为两个部分，第一部分是机器选择部分，第二部分是工序排序部分，即确定各道工序的加工顺序，步骤二：染色体解码，分别对机器选择部分和工序选择部分进行解码，步骤三：种群初始化，种群初始化包括机器选择的初始化和工序排序的初始化，步骤四：排序分组选择；步骤五：改进交叉算子，改进交叉算子包括机器选择部分的交叉以及工序排序部分的交叉，步骤六：替代操作，步骤七：改进变异算子，包括机器选择部分变异和工序排序部分的变异，步骤八：改进的进化策略。
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公开(公告)号：CN117011084A
公开(公告)日：2023-11-07
申请号：CN202310713438.3
申请日：2023-06-16
Applicant: 东北农业大学
Abstract: 一种基于黑箱约束的大豆种植优化方法和装置，属于农作物产量预测优化技术领域，包括自组织迁移算法的改进方法和黑箱优化方法；自组织迁移算法的改进方法包括以下步骤：第一步：种群初始化，第二步：参数初始化，第三步：进入迁移循环，更新个体位，第四步：组合变异操作第五步：去相似操作，第六步：判断是否满足迭代终止条件；黑箱优化方法包括10道步骤。本发明的有益效果是：提出一种改进自组织迁移算法，提出一种组合更新策略、从而有效地平衡算法的全局和局部搜索能力以得到大豆的最佳产量，提高了优化的速度和准确率；此外，合理的种植密度和施肥量不仅可以提高大豆产量，还能节约种植成本，提高经济效益。
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公开(公告)号：CN117011084B
公开(公告)日：2024-05-03
申请号：CN202310713438.3
申请日：2023-06-16
Applicant: 东北农业大学
Abstract: 一种基于黑箱约束的大豆种植优化方法和装置，属于农作物产量预测优化技术领域，包括自组织迁移算法的改进方法和黑箱优化方法；自组织迁移算法的改进方法包括以下步骤：第一步：种群初始化，第二步：参数初始化，第三步：进入迁移循环，更新个体位，第四步：组合变异操作第五步：去相似操作，第六步：判断是否满足迭代终止条件；黑箱优化方法包括10道步骤。本发明的有益效果是：提出一种改进自组织迁移算法，提出一种组合更新策略、从而有效地平衡算法的全局和局部搜索能力以得到大豆的最佳产量，提高了优化的速度和准确率；此外，合理的种植密度和施肥量不仅可以提高大豆产量，还能节约种植成本，提高经济效益。
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公开(公告)号：CN117132010A
公开(公告)日：2023-11-28
申请号：CN202311179686.0
申请日：2023-09-13
Applicant: 东北农业大学
IPC: G06Q10/047 , G06Q10/0835 , G06N3/126
Abstract: 一种基于遗传算法的车辆配送路径优化方法，属于物流配送方案设计技术领域，该方法以配送总成本最小为目标函数，以客户需求量、服务时间窗及车辆最大装载量为约束，包括以下步骤：解决实际的车辆配送路径优化问题，需要对其进行编码；选择初始种群规模，在满足规定的约束条件下，将距离最短的路径作为问题的初始解；该方法的目标函数为： 适应度函数表示为：计算个体适应度值，对个体进行排序和交叉；对个体进行变异操作；加入具有破坏和修复思想的局部搜索操作。通过对优化后的配送路径进行分析，发现该优化路径既能降低配送成本，又能有效地减少配送过程中出现的违背服务时间窗的现象，缩短配送路程和配送时间。
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