模糊柔性作業(yè)車間調(diào)度問題（FFJSP）是柔性作業(yè)車間調(diào)度問題（FJSP）的拓展,具有很強的現(xiàn)實意義.針對FFJSP,本文提出了一種基于領(lǐng)域搜索的改進人工蜂群算法.該算法以最小化最大模糊完工時間為目標(biāo).首先,為了提高初始種群的多樣性,引入混沌理論來初始化種群.其次,為了提高算法的局部搜索能力,采用4種鄰域結(jié)構(gòu)對蜜源進行鄰域搜索.為了進一步優(yōu)化蜜源和加快種群的收斂速度,采用了一種新穎的交叉操作.并且在解碼的過程中采用左移策略,從而很好地利用機器的空閑時間.最后,選取了3組通用數(shù)據(jù)集來測試算法的性能,并與代表性算法進行比較.結(jié)果表明,對于大部分實例,本文所提出的的算法的結(jié)果要優(yōu)于與之對比的算法. 

【文章頁數(shù)】：9 頁

【部分圖文】：

通過左移策略進行解碼

交叉操作

第2組數(shù)據(jù)中實例4的最優(yōu)結(jié)果甘特圖

【參考文獻】：
期刊論文
[1]直覺模糊集相似度遺傳算法求解多目標(biāo)車間調(diào)度問題[J]. 徐文婕,朱光宇.  控制理論與應(yīng)用. 2019(07)
[2]基于新型帝國競爭算法的高維多目標(biāo)柔性作業(yè)車間調(diào)度[J]. 李明,雷德明.  控制理論與應(yīng)用. 2019(06)
[3]帶運輸考慮的多階段動態(tài)可重入混合流水車間調(diào)度[J]. 軒華,李冰,王薛苑,徐春秋.  控制理論與應(yīng)用. 2018(03)
[4]基于新型蛙跳算法的低碳柔性作業(yè)車間調(diào)度[J]. 艾子義,雷德明.  控制理論與應(yīng)用. 2017(10)
[5]綠色車間調(diào)度優(yōu)化研究進展[J]. 王凌,王晶晶,吳楚格.  控制與決策. 2018(03)
[6]基于新型教學(xué)優(yōu)化算法的低碳柔性作業(yè)車間調(diào)度[J]. 雷德明.  控制與決策. 2017(09)
[7]分布式車間調(diào)度優(yōu)化算法研究綜述[J]. 王凌,鄧瑾,王圣堯.  控制與決策. 2016(01)



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