本文關(guān)鍵詞：求解置換流水線調(diào)度問題的改進螢火蟲優(yōu)化算法　出處：《計算機科學(xué)》2016年08期 　論文類型：期刊論文

  更多相關(guān)文章： 置換流水線調(diào)度 螢火蟲優(yōu)化算法 NEH算法 位置更新策略

【摘要】：針對最小化最大完成時間的置換流水線調(diào)度問題,提出了一種改進的離散螢火蟲優(yōu)化算法。在傳統(tǒng)螢火蟲優(yōu)化算法的基礎(chǔ)上,采用基于升序排序的隨機鍵編碼方式對螢火蟲種群進行離散化處理,使用NEH算法對螢火蟲種群進行初始化處理,結(jié)合遺傳算法的交叉變異思想改進位置更新策略,采用個體變異方式解決孤立個體問題,提高算法的尋優(yōu)能力。最后通過典型算例對改進算法進行仿真測試,實驗結(jié)果表明該算法求解置換流水線調(diào)度問題時具備很強的尋優(yōu)能力和魯棒性,明顯優(yōu)于傳統(tǒng)螢火蟲優(yōu)化算法和遺傳算法,是解決置換流水線調(diào)度問題的一種有效算法。
[Abstract]:An improved discrete firefly optimization algorithm is proposed to minimize the maximum completion time of permutation pipeline scheduling problem, which is based on the traditional firefly optimization algorithm. The random key coding method based on ascending ordering is used to discretize the firefly population and the NEH algorithm is used to initialize the firefly population. Combining with the idea of crossover mutation of genetic algorithm to improve the location updating strategy, the individual mutation method is used to solve the isolated individual problem, and the optimization ability of the algorithm is improved. Finally, the simulation test of the improved algorithm is carried out through a typical example. The experimental results show that the algorithm has strong optimization ability and robustness in solving the permutation pipeline scheduling problem, which is obviously superior to the traditional firefly optimization algorithm and genetic algorithm. It is an effective algorithm to solve the permutation pipeline scheduling problem.
【作者單位】： 浙江工業(yè)大學(xué)信息工程學(xué)院;
【分類號】：TP18;TB497
【正文快照】： 到稿日期:2015-07-13返修日期:2015-09-191引言生產(chǎn)調(diào)度就是實現(xiàn)資源的合理配置和優(yōu)化,是很多企業(yè)實現(xiàn)產(chǎn)品的合理化、集成化和自動化及提高生產(chǎn)效益和企業(yè)收益的一種有效手段。在企業(yè)的生產(chǎn)制造過程中,有80%的時間會消耗在工件的運輸過程、工件的排隊或者工件沒有到達機器的等

【參考文獻】

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本文編號：1404501