本文關(guān)鍵詞：關(guān)于柔性作業(yè)車間調(diào)度問題的仿真研究

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【摘要】：研究柔性作業(yè)車間調(diào)度優(yōu)化問題。由于傳統(tǒng)的一些方法在解決柔性作業(yè)車間調(diào)度問題時,面臨著早熟、精度低等缺點(diǎn),導(dǎo)致調(diào)度性能降低。針對上述難題,提出了一種改進(jìn)的量子粒子群算法,結(jié)合反向?qū)W習(xí)策略和邊界變異策略的優(yōu)勢,在增加種群多樣性的同時避免了陷入邊界最優(yōu)。經(jīng)過5個標(biāo)準(zhǔn)測試函數(shù)和一個柔性作業(yè)車間調(diào)度優(yōu)化模型的仿真測試,結(jié)果表明改進(jìn)的算法可增強(qiáng)全局尋優(yōu)能力,提高收斂精度,避免搜索過程過早陷入局部最優(yōu),在解決調(diào)度問題中可獲得較小的加工完工時間,具有優(yōu)良的調(diào)度優(yōu)化性能。
【作者單位】： 江南大學(xué)物聯(lián)網(wǎng)工程學(xué)院;
【關(guān)鍵詞】： 柔性作業(yè)車間 量子粒子群算法 調(diào)度優(yōu)化 邊界變異 反向?qū)W習(xí)
【基金】：國家高技術(shù)研究發(fā)展計(jì)劃(863計(jì)劃)(2013AA040405)
【分類號】：TP18;TB497
【正文快照】： l引言 作業(yè)車間調(diào)度問題(Job-shop Scheduling Problem,JSP) 是復(fù)雜的NP-hard問題,廣泛存在于生產(chǎn)制造當(dāng)中,其特點(diǎn)是對每道工序由一指定的機(jī)器加工,并且加工順序是一定的,對機(jī)器和工序都有嚴(yán)格的限制條件。而柔性作業(yè)車間調(diào) 度問題(Flexible Job-shop Scheduling Problem, ，

本文編號：604165