【摘要】：調度問題是將有限的資源分配給各項不同任務的決策過程,其目的是優(yōu)化一個或多個目標,它廣泛存在于當今大多數的制造和生產系統(tǒng)中�；旌狭魉囬g調度問題是一般流水車間調度問題的推廣,更接近實際的生產過程。采用一種新型的算法——生物地理學優(yōu)化算法求解混合流水車間調度問題,通過引入改進策略,增強了算法的全局搜索能力和局部搜索能力,并提高了算法的收斂速度。通過10個標準調度算例的仿真研究,并與遺傳算法進行對比,驗證了改進后的生物地理學優(yōu)化算法在求解混合流水車間調度問題方面的優(yōu)越性。
[Abstract]:Scheduling problem is a decision-making process in which limited resources are allocated to different tasks. Its purpose is to optimize one or more goals. It widely exists in most manufacturing and production systems today. The hybrid flow shop scheduling problem is a generalization of the general flow shop scheduling problem, which is closer to the actual production process. A new algorithm, biogeographic optimization algorithm, is used to solve the hybrid flow shop scheduling problem. By introducing an improved strategy, the global search ability and local search ability of the algorithm are enhanced, and the convergence speed of the algorithm is improved. The advantages of the improved biogeographic optimization algorithm in solving the hybrid flow shop scheduling problem are verified by the simulation of 10 standard scheduling examples and the comparison with the genetic algorithm (GA), which shows the advantages of the improved biogeographic optimization algorithm in solving the hybrid flow shop scheduling problem.
【作者單位】： 華東理工大學化工過程先進控制與優(yōu)化技術教育部重點實驗室;
【基金】：國家自然科學基金項目(61174040,61573144) 上海市科委基礎研究重點項目(12JC1403400)~~
【分類號】：TB497

【參考文獻】

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【共引文獻】

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本文編號：2437560