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改進(jìn)生物地理學(xué)算法求解柔性作業(yè)調(diào)度問題

發(fā)布時(shí)間:2018-02-20 04:24

  本文關(guān)鍵詞: 柔性作業(yè)車間調(diào)度 生物地理學(xué)優(yōu)化算法 啟發(fā)式規(guī)則 自適應(yīng) 出處:《計(jì)算機(jī)工程與應(yīng)用》2016年18期  論文類型:期刊論文


【摘要】:針對(duì)柔性作業(yè)車間調(diào)度問題的特點(diǎn),提出了一種基于改進(jìn)生物地理學(xué)優(yōu)化算法的求解方案。該方案采用基于工序和基于機(jī)器相結(jié)合的編碼機(jī)制,在初始種群中引入啟發(fā)式算法生成的優(yōu)良個(gè)體,并在標(biāo)準(zhǔn)生物地理學(xué)算法基礎(chǔ)上對(duì)遷移和變異操作進(jìn)行了改進(jìn),采用符合該調(diào)度問題的遷移率模型和自適應(yīng)變異機(jī)制,克服了傳統(tǒng)算法易于早熟或收斂慢的缺點(diǎn)。通過仿真驗(yàn)證了該算法的可行性和有效性。
[Abstract]:According to the characteristics of flexible job shop scheduling problem, a solution based on improved biogeographic optimization algorithm is proposed, which adopts the coding mechanism based on the combination of process and machine. The excellent individuals generated by heuristic algorithm are introduced into the initial population, and the migration and mutation operations are improved on the basis of standard biogeographic algorithm. The mobility model and adaptive mutation mechanism are adopted in accordance with the scheduling problem. It overcomes the shortcoming that the traditional algorithm is easy to prematurity or converges slowly. The feasibility and effectiveness of the algorithm are verified by simulation.
【作者單位】: 合肥工業(yè)大學(xué)管理學(xué)院;過程優(yōu)化與智能決策教育部重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室;
【基金】:國(guó)家自然科學(xué)基金重點(diǎn)基金(No.71231004);國(guó)家自然科學(xué)基金(No.71171071)
【分類號(hào)】:TP301.6;TB497

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4 ;[J];;年期

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本文編號(hào):1518758


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