【摘要】：提出一種基于遷徙鳥群優(yōu)化的流水車間重調(diào)度算法。為保證初始種群的高效性和多樣性,首先按照靜態(tài)調(diào)度最好解的編碼排列產(chǎn)生一個個體,然后隨機生成其他個體。根據(jù)不同重調(diào)度事件,設(shè)計了不同的重調(diào)度方案。同時,算法中設(shè)計了有效的鄰域結(jié)構(gòu)和快速鄰域搜索機制以提高應(yīng)對突發(fā)事件的處理能力和穩(wěn)定性。另外,采用基于權(quán)重的雙目標(biāo)求解策略,確保重調(diào)度結(jié)果在原計劃可接受范圍內(nèi)變化。通過與迭代貪婪(IG)算法進行性能比較驗證了提出的算法在求解質(zhì)量上具備良好的性能。
[Abstract]:In this paper, a scheduling algorithm based on migrating bird swarm optimization is proposed for flow-shop rescheduling. In order to ensure the efficiency and diversity of the initial population, one individual is generated according to the coding of the best solution of static scheduling, and then the other individuals are generated randomly. According to different rescheduling events, different rescheduling schemes are designed. At the same time, an effective neighborhood structure and a fast neighborhood search mechanism are designed to improve the ability and stability of dealing with emergencies. In addition, a two-objective solution strategy based on weights is adopted to ensure that the rescheduling results vary within the acceptable range of the original plan. The performance of the proposed algorithm is compared with that of the iterative greedy (IG) algorithm.
【作者單位】： 上海大學(xué)計算中心;聊城大學(xué)計算機學(xué)院;法國阿萊斯礦業(yè)學(xué)校;
【基金】：國家自然科學(xué)基金資助項目(61104179,61174187)
【分類號】：TB497

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本文編號：2155400