1. 毕业设计（论文）主要内容：

由于可行域性状十分复杂，求解包含复杂关联约束的作业车间调度问题(JSSP: Job Shop Scheduling Problem)，依然是难点问题。本毕业设计计划将该问题分解为“设备分配”和“工序排序”两个相互耦合的问题，分别发挥遗传算法求解“设备分配”和蚁群算法求解“工序排序”的优势，构造集成遗传算法与蚁群算法于同一循环体的二级嵌套混合算法。

2. 毕业设计（论文）主要任务及要求

1 广泛阅读相关文献，了解国内外现状；

2 实现基于工序的整数编码策略；

3 实现基于设备类型的多节点交叉策略；

3. 毕业设计（论文）完成任务的计划与安排

2019.3.15 完成文献综述和英文翻译

2019.3.30 完成选题报告

2019.4.20 完成方案设计

4. 主要参考文献

[1] m a salido, j escamilla, a giret, f barber. a genetic algorithm for energy-efficiency in job-shop scheduling[j]. international journal of advanced manufacturing technology, 2016,85(5-8):1303-1314.

[2] escamilla joan, salido miguel a., giret adriana, barber federico. a metaheuristic technique for energy-efficiency in job-shop scheduling[j]. knowledge engineering review, 2016,31(5):475-485.

[3] horng shih-cheng, lin shieh-shing. two-stage bio-inspired optimization algorithm for stochastic job shop scheduling problem[j]. international journal of simulation: systems, science and technology, 2015,16(4):8.1-8.8.