本文關(guān)鍵詞：求解低碳調(diào)度問(wèn)題的改進(jìn)型候鳥(niǎo)優(yōu)化算法

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【摘要】：針對(duì)柔性作業(yè)車(chē)間,建立一種以能耗最小化為目標(biāo)的數(shù)學(xué)模型,解決低碳策略下的該車(chē)間內(nèi)的作業(yè)調(diào)度問(wèn)題。對(duì)于上述模型,提出一種改進(jìn)型候鳥(niǎo)優(yōu)化(Improved Migrating Birds Optimization,IMBO)算法進(jìn)行求解。結(jié)合全局搜索、局部搜索和隨機(jī)規(guī)則三種方式初始化種群,確保算法的求解質(zhì)量和收斂速度。采用兩種有效的鄰域結(jié)構(gòu)構(gòu)造個(gè)體的鄰域解,并在此基礎(chǔ)上設(shè)計(jì)一種局部搜索方法增強(qiáng)算法的局部尋優(yōu)能力。此外,引入一種跳躍機(jī)制避免算法陷入早熟收斂狀態(tài)。通過(guò)大量計(jì)算結(jié)果驗(yàn)證了模型和算法的可行性和有效性。
【作者單位】： 重慶工商大學(xué)融智學(xué)院;
【關(guān)鍵詞】： 柔性作業(yè)車(chē)間 低碳調(diào)度 候鳥(niǎo)優(yōu)化算法
【分類(lèi)號(hào)】：TH165;TP18
【正文快照】： 1引言制造業(yè)是我國(guó)國(guó)民經(jīng)濟(jì)的支柱產(chǎn)業(yè),它促進(jìn)了我國(guó)社會(huì)生產(chǎn)力的飛速發(fā)展和人民生活水平的不斷提高,但是隨著全球工業(yè)信息化的發(fā)展,特別是以制造業(yè)為主的高排放、高污染和高能耗的行業(yè),又加劇了環(huán)境污染和加速了能源消耗。因此,降低能源消耗是制造業(yè)亟待解決的問(wèn)題。生產(chǎn)調(diào)度

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本文編號(hào)：605141