本文關鍵詞：基于GMOGSO的多目標流水車間調度問題

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【摘要】：針對緩沖區(qū)有限的多目標流水車間調度問題,提出一種基于Pareto最優(yōu)的廣義多目標螢火蟲算法.通過引入交換子和交換序將基本螢火蟲算法離散化,并將算法拓展為全局搜索過程和局部搜索過程.進化初期采用全局搜索將種群推向較優(yōu)區(qū)域,進化中后期采用捕食搜索策略使算法主體在全局搜索和局部搜索間智能切換,從而保證全局與局部的平衡.動態(tài)變步長策略進一步增強了算法搜索能力.通過算例測試驗證了所提出算法的有效性.
【作者單位】： 華東理工大學信息科學與工程學院;
【關鍵詞】： 有限緩沖區(qū) 螢火蟲算法 多目標優(yōu)化 捕食搜索
【基金】：國家自然科學基金項目(61104178,61174040)
【分類號】：TP18;TB497
【正文快照】： 0引言傳統(tǒng)流水車間調度問題(FSP)假定設備間緩沖區(qū)存儲能力無限.在實際加工中,由于緩沖區(qū)空間和生產工藝的限制,緩沖區(qū)大小通常有限.近年來,有限緩沖區(qū)流水車間調度問題受到了越來越多的關注[1-2].Smutnicki[3]研究了針對兩臺機器上的有限緩沖區(qū)流水車間調度問題;Liu等[4]針對

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10 ;[J];;年期

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2 崔U，

本文編號：700263