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遗传算法提示：这里可以添加系列文章的所有文章的目录，目录需要自己手动添加例如：第一章 Python 机器学习入门之pandas的使用提示：写完文章后，目录可以自动生成，如何生成可参考右边的帮助文档文章目录遗传算法前言一、遗传算法是什么？二、使用步骤1.流程示意2. 编码方案3. 案例实现4. 代码实现总结前言简介：遗传算法被发明几十年来，应用已经较为成熟，广泛应用于各类复杂优化问题，但其中一个缺点是实现较为困难，本文以作业车间调度问题为研究对象，在matlab中实现了遗传算法。一、

串行并行工序混合的生产线数学模型生产线简介示意图目标函数求解结果生产线简介很多生产线工序并不是简单的串行或并行关系，而实两种同时存在的混合并发关系，本文主要对此种生产线简介，然后以最小完工时间为目标，介绍此类生产线。示意图目标函数其中,各符号代表的意义如下：O(i,j):任务i中的第j道工序;O_(i,j-1): 任务i中的第j道工序的前序工序E^k:第k台设备；BT(i,j):任务i中第j道工序的开始时间；DT(i,j):任务i中第j道工序完工后进入到下一道工序失效前最多可等待时间

蚁群算法是一种群体智能仿生启发式算法,从提出至今已在不同领域的优化问题中已经得到广泛的应用。本文首先对启发式算法和蚁群算法的由来以及含义做简要介绍，然后讲述蚁群算法的求解原理，再分别用两个案例解释蚁群算法，观察蚁群算法的求解结果；通过对蚁群算法的使用方法做简要介绍，可以了解近似解的含义以及正反馈的作用，最后针对目前蚁群算法的发展现状和应用领域对未来的发展提出展望和目标。