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车间作业调度问题(Job Shop Scheduling Problem)是一个著名的NP难题,具有很强的条件约束,当问题规模较大时很难找到全局最优解。因此作业车间调度是一类求解困难的组合优化问题。近几年各种智能计算方法逐渐被引入到作业调度问题中,如遗传算法、模拟退火算法、启发式算法等。如何有效的安排各零件的加工顺序将直接关系到生产效率,也是本文所要解决的问题之一。本文提出了实现车间调度的混
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选择最有效率的表名顺序(只在基于规则的优化器中有效): ORACLE的解析器按照从右到左的顺序处理FROM子句中的表名,FROM子句中写在最后的表(基础表 driving table)将被最先处理,在FROM子句中包含多个表的情况下,你必须选择记录条数最少的表作为基础表。如果有3个以上的表连接查询, 那就需要选择交叉表(intersection table)作为基础表, 交叉表是指那个被其他
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:阐述了粒子群算法的基本原理,探讨了在AB73BC 环境中实现粒子群算法的编程方法,构建粒子群算
法工具箱函数,通过仿真示例验证了该方法的有效性,表明它能够对函数进行全局优化。
这是个很好的优化求解问题,初学者可以学习,不错的资料,可以参考
阐述了粒子群算法的基本原理,探讨了在MATLAB环境中实现粒子群算法的编程方法,构建粒子群算
法工具箱函数,通过仿真示例验证了该方法的有效性,表明它能够对函数进行全局优化。