优化面包店生产：改进遗传算法最具潜力

       近日，科学家的最新研究报告表示，使用改进遗传算法（modified genetic algorithm）去制定工业面包店的生产调度，可以节省成本和资源。
  该研究发表在国际数学杂志《专家系统及其应用》（Expert Systems with Applications），研究人员调查面包店有效生产调度的三种计算程序的使用 改进遗传算法、蚁群优化算法（ant colony optimization）以及随机搜索算法（random search procedure）。
  研究发现，通过这三种算法，机器的停机时间可以减少23%；而完工时间，即完成既定生产目标所需时间可减少8.6%。
  虽然这三种算法都明显地减少了完工时间，但就停机时间和完工时间的减少幅度而言，改进遗传算法被吹捧为制定面包店有效生产调度最有潜力的方法。
  研究指出： 使用计算程序代替检验性的经验去制定有效生产调度，可以让烘焙企业的生产效率得到可观的提高，而且还大大节省整体的生产成本和资源。
  平均来说，每一种算法都可以在15分钟内解决生产问题，但是研究人员表示，如果使用加速程序或者使用高性能的电脑运行程序的话，会更优化算法解决问题的效率。
早期研究：动物启发算法（Animal-inspired algorithms）
  同样的研究团队已经研究过使用蚁群优化算法和粒子群优化算法（particle swarm optimization）去优化面包厂的生产。他们得出的结论是，就机器的完工时间和停机时间的减少幅度而言，这两种方法的效果都差不多。
  首席研究员Florian Hecker早前说过，在未来，人类是不能发展好面包店的，因为他们的面包店没有那些使用算法完成生产调度的面包店那么有效率。
  他还说： 数值法（numerical methods）的使用只是为强化的生产调度创造新的可能性而已。
德国案例的研究
  研究人员用德国的面包店作为此次的研究案例，因为他们认为这些面包店都没有选择最优的方法制定生产计划。
  经过了26个阶段，此次研究做了试验并分析了一家面包店的40个产品。
  研究人员称： 烘焙行业的各企业生产的产品不同，所需生产时间也不同，这都取决于产品的生产流程，想要有效完成生产计划的话，似乎运用刚提及的计算程序是必走之路了。然而在德国的烘焙业中，生产计划的制定几乎都建立在负责任的员工的实际经验上，而不是使用我们所说的计算程序。 》》》教你如何引爆客流量，提升销售额，点我进入焙友商学院！
 
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责任编辑：lxn