本文選題：分布估計算法 + 變鄰域搜索　； 參考：《系統(tǒng)科學(xué)與數(shù)學(xué)》2017年01期

【摘要】：針對柔性作業(yè)車間調(diào)度問題,提出了一種有效的混合分布估計算法.算法采用基于排序的編碼和解碼方法.為了保持種群多樣性,采用k-均值聚類方法對種群進行分簇,從各子簇中選取具有代表性的若干個體組成優(yōu)勢種群以建立描述問題解空間分布的概率模型,該優(yōu)勢種群包含了全局統(tǒng)計信息及個體特征信息,利用變鄰域搜技術(shù)優(yōu)化種群中的最佳個體,避免其陷入局部最優(yōu).最后,通過算例仿真,表明算法具有良好的全局搜索能力和局部求精能力.
[Abstract]:An efficient hybrid distribution estimation algorithm is proposed for flexible job shop scheduling problems. The algorithm adopts sorting-based coding and decoding methods. In order to maintain the diversity of the population, the K-means clustering method is used to cluster the population, and several representative individuals are selected from each sub-cluster to form the dominant population to establish a probability model to describe the spatial distribution of the solution of the problem. The dominant population contains global statistical information and individual characteristic information. The optimal individuals in the population are optimized by using variable neighborhood search technique to avoid falling into local optimum. Finally, the simulation results show that the algorithm has good global searching ability and local refinement ability.
【作者單位】： 合肥工業(yè)大學(xué)機械工程學(xué)院;
【基金】：國家重點基礎(chǔ)研究發(fā)展計劃(973計劃)(2011CB013406) 國家自然科學(xué)基金(51375134)資助課題
【分類號】：TB497

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本文編號：2020798