【摘 要】
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当前，用于求解作业车间调度问题的遗传算法的执行效率非常差，针对这一问题，设计了一种双阈值控制结构的自适应遗传算法。该算法首先利用相似度阈值实现选择性的交叉和变异，然后以
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当前，用于求解作业车间调度问题的遗传算法的执行效率非常差，针对这一问题，设计了一种双阈值控制结构的自适应遗传算法。该算法首先利用相似度阈值实现选择性的交叉和变异，然后以适应度阈值作为是否引入新个体的标准，从而保持种群的多样性。利用这种方法解决车间调度问题时，可以避免交叉后产生的优秀个体因变异而遭到破坏。它对典型作业车间调度问题的求解表明，该算法可以极大地提高算法的寻优能力和收敛速度。
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