本文選題：帶多處理器的混合流水車間調(diào)度 + 改進(jìn)的人工魚群算法��； 參考：《機(jī)械設(shè)計(jì)與制造》2017年07期

【摘要】：針對(duì)帶多處理器的混合流水車間調(diào)度問題(hybrid flow shop scheduling with multiprocessor task problems),以最小化所有工件的最大完成時(shí)間(makespan)為優(yōu)化目標(biāo),提出一種融合了改進(jìn)的人工魚群算法和禁忌搜索算法的混合算法。首先改進(jìn)人工魚群算法相關(guān)行為及實(shí)驗(yàn)優(yōu)選算法參數(shù),提高了人工魚群算法收斂速度和精度;然后結(jié)合人工魚群算法收斂快和禁忌算法局部搜索能力強(qiáng)的特點(diǎn),利用改進(jìn)的人工魚群算法進(jìn)行全局搜索,獲得較好的優(yōu)化解域,再通過禁忌算法在優(yōu)化解域內(nèi)進(jìn)行局部尋優(yōu),得到一個(gè)最終滿意的優(yōu)化解�；�180個(gè)標(biāo)準(zhǔn)算例,算法實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明混合算法的優(yōu)化性能明顯優(yōu)于禁忌算法和粒子群算法,并且很接近改進(jìn)的遺傳算法。
[Abstract]:Aiming at hybrid flow shop scheduling with multiprocessor task problem with multiprocessor, a hybrid algorithm combining improved artificial fish swarm algorithm and Tabu search algorithm is proposed to minimize the maximum completion time of all jobs. In order to improve the convergence speed and precision of artificial fish swarm algorithm, we improve the related behavior of artificial fish swarm algorithm and the parameters of experimental optimization algorithm, then combine the characteristics of artificial fish swarm algorithm with fast convergence and strong local search ability of Tabu algorithm, and improve the convergence speed and precision of artificial fish swarm algorithm. The improved artificial fish swarm algorithm is used for global search to obtain a better optimal solution domain, and then the Tabu algorithm is used for local optimization in the optimal solution domain, and a final satisfactory optimization solution is obtained. Based on 180 standard examples, the experimental results show that the performance of hybrid algorithm is better than that of Tabu algorithm and particle swarm optimization algorithm, and it is close to the improved genetic algorithm.
【作者單位】： 武漢科技大學(xué)機(jī)械自動(dòng)化學(xué)院;
【基金】：國(guó)家自然科學(xué)基金(51305311)
【分類號(hào)】：TB497;TP18

【參考文獻(xiàn)】

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【共引文獻(xiàn)】

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本文編號(hào)：2007121