本文關(guān)鍵詞：基于多群體協(xié)同進(jìn)化混合算法的FJSP研究　出處：《組合機(jī)床與自動(dòng)化加工技術(shù)》2017年01期 　論文類型：期刊論文

  更多相關(guān)文章： 柔性作業(yè)車間調(diào)度 精英保留策略 信息熵 凹函數(shù)遞減策略

【摘要】：為更有效地解決柔性作業(yè)車間調(diào)度問(wèn)題,提出一種多群體協(xié)同進(jìn)化混合算法,該混合算法的主群與子群分別采用帶有精英保留策略的遺傳算法與粒子群算法。算法初期主群與子群以不同的策略獨(dú)立并行地進(jìn)行尋優(yōu),后期主群與子群、子群之間按照一定的規(guī)則進(jìn)行信息的交流以實(shí)現(xiàn)協(xié)同進(jìn)化,從而提高算法前期全局搜索能力與后期局部挖掘能力。此外,借助信息熵實(shí)現(xiàn)了主群交叉、變異概率的自適應(yīng)調(diào)整并運(yùn)用凹函數(shù)遞減策略對(duì)三個(gè)子群的慣性權(quán)重值進(jìn)行動(dòng)態(tài)調(diào)整以提高該混合算法的整體優(yōu)化性能。最后,通過(guò)Kacem基準(zhǔn)問(wèn)題驗(yàn)證了該算法求解柔性作業(yè)車間調(diào)度問(wèn)題的有效性。
[Abstract]:In order to solve the flexible job shop scheduling problem more effectively, a multi-group co-evolutionary hybrid algorithm is proposed. The main group and subgroup of the hybrid algorithm adopt the genetic algorithm and particle swarm optimization algorithm with elite reservation strategy respectively. In the initial stage of the algorithm, the principal group and the subgroup are independently and paralleled with different strategies to optimize, and later the principal group and the sub-group. In order to realize the co-evolution, the sub-groups exchange information according to certain rules, so as to improve the ability of global search and local mining in the early stage of the algorithm. In addition, the information entropy is used to realize the intersection of the main groups. Adaptive adjustment of mutation probability and dynamic adjustment of inertial weight of three subgroups by decreasing concave function strategy to improve the overall optimization performance of the hybrid algorithm. The effectiveness of the proposed algorithm for flexible job shop scheduling problems is verified by the Kacem benchmark problem.
【作者單位】： 中航工業(yè)成都飛機(jī)工業(yè)(集團(tuán))有限責(zé)任公司;西北工業(yè)大學(xué)管理學(xué)院;
【基金】：國(guó)家自然科學(xué)基金項(xiàng)目(U1404702)
【分類號(hào)】：TH165;TP18
【正文快照】： 710129)0引言進(jìn)入21世紀(jì)以來(lái),新一輪科技革命和產(chǎn)業(yè)變革蓄勢(shì)待發(fā),中國(guó)正在從“制造大國(guó)”向“制造強(qiáng)國(guó)”邁進(jìn)�！吨袊�(guó)制造2025》明確指出“以推進(jìn)智能制造為主攻方向”,智能制造主要體現(xiàn)在“動(dòng)態(tài)感知、實(shí)時(shí)分析、自主決策、精準(zhǔn)執(zhí)行”四個(gè)方面的特征,而其中“自主決策”是智能

【相似文獻(xiàn)】

相關(guān)期刊論文 前10條

1 翟云;楊炳儒;王樹鵬;張德政;安冰;;基于協(xié)同進(jìn)化機(jī)制的欠采樣方法[J];北京科技大學(xué)學(xué)報(bào);2011年12期

2 于晴;周文翰;;協(xié)同進(jìn)化[J];明日風(fēng)尚(生活態(tài)度);2006年01期

3 楊莉萍;黃厚寬;;基于雙向維度抽取的協(xié)同進(jìn)化存檔算法[J];北京交通大學(xué)學(xué)報(bào);2010年05期

4 ;協(xié)同進(jìn)化:中國(guó)可持續(xù)性城市發(fā)展 中國(guó)-丹麥合作研究項(xiàng)目[J];重慶建筑;2007年03期

5 羅杰;段建民;陳建新;;一種引入局部交互的群體協(xié)作行為協(xié)同進(jìn)化機(jī)制[J];機(jī)器人;2007年04期

6 丁衛(wèi)平;王建東;施Oz;管致錦;;基于量子混合協(xié)同進(jìn)化的自適應(yīng)多級(jí)聯(lián)屬性約簡(jiǎn)(英文)[J];Journal of Southeast University(English Edition);2012年02期

7 嚴(yán)宣輝;曾慶盛;舒才良;;融合免疫機(jī)制的協(xié)同進(jìn)化模型[J];山東大學(xué)學(xué)報(bào)(工學(xué)版);2012年01期

8 陳羽;滕弘飛;;變粒度協(xié)同進(jìn)化設(shè)計(jì)算法及其在衛(wèi)星艙布局設(shè)計(jì)中應(yīng)用[J];大連理工大學(xué)學(xué)報(bào);2010年06期

9 馬向東;孫金華;胡震云;;生態(tài)環(huán)境與社會(huì)經(jīng)濟(jì)復(fù)合系統(tǒng)的協(xié)同進(jìn)化[J];水科學(xué)進(jìn)展;2009年04期

10 陳琪鋒,李曉斌,戴金海;導(dǎo)彈總體參數(shù)優(yōu)化設(shè)計(jì)的合作協(xié)同進(jìn)化MDO算法[J];國(guó)防科技大學(xué)學(xué)報(bào);2001年05期

相關(guān)重要報(bào)紙文章 前4條

1 陳海波;科學(xué)與藝術(shù)可以協(xié)同進(jìn)化[N];光明日?qǐng)?bào);2014年

2 徐艷梅　司高飛;生態(tài)學(xué)對(duì)企業(yè)的啟發(fā)[N];中國(guó)企業(yè)報(bào);2005年

3 奇 云;蜂鳥與鮮花協(xié)同進(jìn)化和諧共存[N];大眾科技報(bào);2005年

4 電腦商報(bào)記者 彭敏;紅旗IVI：追求協(xié)同進(jìn)化[N];電腦商報(bào);2011年

相關(guān)博士學(xué)位論文 前9條

1 胡志華;基于免疫系統(tǒng)的協(xié)同進(jìn)化機(jī)制及其應(yīng)用研究[D];東華大學(xué);2009年

2 劉健;基于協(xié)同進(jìn)化理論的圖書館知識(shí)生態(tài)化機(jī)理與技術(shù)實(shí)現(xiàn)研究[D];吉林大學(xué);2015年

3 王梅;基于生態(tài)原理的學(xué)科協(xié)同進(jìn)化研究[D];天津大學(xué);2006年

4 霍軍周;人機(jī)結(jié)合協(xié)同進(jìn)化設(shè)計(jì)方法及其應(yīng)用[D];大連理工大學(xué);2007年

5 慕彩紅;協(xié)同進(jìn)化數(shù)值優(yōu)化算法及其應(yīng)用研究[D];西安電子科技大學(xué);2010年

6 殷紅春;品牌生態(tài)系統(tǒng)復(fù)雜適應(yīng)性及協(xié)同進(jìn)化研究[D];天津大學(xué);2005年

7 劉文俊;基于協(xié)同進(jìn)化的群體規(guī)劃研究及其應(yīng)用[D];華中科技大學(xué);2013年

8 張喜文;基于集體智慧的生態(tài)型企業(yè)協(xié)同進(jìn)化研究[D];武漢理工大學(xué);2011年

9 陳羽;應(yīng)對(duì)未料災(zāi)變的實(shí)存裝備局部再設(shè)計(jì)方法[D];大連理工大學(xué);2011年

相關(guān)碩士學(xué)位論文 前10條

1 張雪;基于協(xié)同進(jìn)化的混合智能優(yōu)化算法在SMT中的應(yīng)用研究[D];華南理工大學(xué);2015年

2 石江坤;基于復(fù)雜適應(yīng)性的青島市品牌生態(tài)系統(tǒng)協(xié)同進(jìn)化研究[D];山東財(cái)經(jīng)大學(xué);2015年

3 李陽(yáng);基于協(xié)同進(jìn)化和譜聚類的大規(guī)模數(shù)據(jù)集快速聚類方法研究[D];西安電子科技大學(xué);2014年

4 張曉茹;協(xié)同進(jìn)化果蠅免疫優(yōu)化算法及應(yīng)用[D];貴州大學(xué);2016年

5 李同喜;支持學(xué)習(xí)的協(xié)同進(jìn)化模型研究及應(yīng)用[D];山東師范大學(xué);2008年

6 張桂娟;自適應(yīng)協(xié)同進(jìn)化模型及應(yīng)用[D];山東師范大學(xué);2006年

7 張騰月;陜西軍民融合產(chǎn)業(yè)園內(nèi)組織成員協(xié)同進(jìn)化研究[D];西安工業(yè)大學(xué);2014年

8 李巖;基于共生協(xié)同進(jìn)化的多目標(biāo)算法及應(yīng)用[D];北京化工大學(xué);2008年

9 范穎;基于協(xié)同進(jìn)化與強(qiáng)化學(xué)習(xí)的多代理協(xié)作學(xué)習(xí)研究[D];山東師范大學(xué);2007年

10 王靜蓮;協(xié)同進(jìn)化技術(shù)及其應(yīng)用研究[D];山東師范大學(xué);2006年

，

本文編號(hào)：1397787