本文選題：柔性流水車間 + 帝國競爭算法　； 參考：《控制工程》2017年08期

【摘要】：為了解決柔性流水車間排產(chǎn)優(yōu)化問題(flexible flow-shop scheduling problem,FFSP),以最小化最大完工時(shí)間為優(yōu)化目標(biāo),提出了一種新的改進(jìn)算法—IICA算法作為全局優(yōu)化算法。在標(biāo)準(zhǔn)帝國競爭算法的基礎(chǔ)上,引入漢明距離的概念判斷個(gè)體之間的相似度,將各帝國集團(tuán)內(nèi)最弱的殖民地用一個(gè)隨機(jī)解代替并保留失去所有殖民地的帝國個(gè)體。最后通過標(biāo)準(zhǔn)實(shí)例測試,將IICA算法與多種群體智能進(jìn)化算法以及標(biāo)準(zhǔn)帝國競爭算法進(jìn)行仿真比較,驗(yàn)證了IICA算法在解決柔性流水車間排產(chǎn)優(yōu)化問題的有效性,具有較好的收斂速度和更好的全局最優(yōu)解。
[Abstract]:In order to solve the problem of flexible flow-shop scheduling problem and minimize the maximum completion time, a new improved algorithm, -IICA algorithm, is proposed as a global optimization algorithm. On the basis of standard imperial competition algorithm, the concept of hamming distance is introduced to judge the similarity between individuals. The weakest colony in each empire group is replaced by a random solution and the lost imperial individual is retained. Finally, the IICA algorithm is simulated and compared with several swarm intelligence evolutionary algorithms and the standard imperial competition algorithm through a standard example test, which verifies the effectiveness of the IICA algorithm in solving the problem of flexible flow shop scheduling optimization. It has better convergence rate and better global optimal solution.
【作者單位】： 沈陽建筑大學(xué)信息與控制工程學(xué)院;中國科學(xué)院沈陽自動(dòng)化研究所;中國科學(xué)院網(wǎng)絡(luò)化控制系統(tǒng)重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室;
【基金】：國家自然科學(xué)基金(61503259) 中國科學(xué)院網(wǎng)絡(luò)化控制系統(tǒng)重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室開放課題
【分類號(hào)】：TB497

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本文編號(hào)：2005046