【摘要】：本文針對(duì)一類帶等待時(shí)間約束的不相關(guān)并行機(jī)調(diào)度問(wèn)題,提出了一種基于Copula函數(shù)的分布估計(jì)算法.該算法以同類訂單工件數(shù)與總工件數(shù)的比值為變量,對(duì)每臺(tái)機(jī)器構(gòu)造了一個(gè)Copula函數(shù),進(jìn)而建立了優(yōu)勢(shì)種群的概率模型.基于概率模型通過(guò)采樣生成子代個(gè)體編碼向量組,保留了父代種群的相對(duì)位置信息.從理論上分析了所提出算法的時(shí)間復(fù)雜度,其隨工件個(gè)數(shù)的增加呈對(duì)數(shù)增長(zhǎng).通過(guò)基于實(shí)例的數(shù)值仿真以及與已有算法的比較驗(yàn)證了所提算法的有效性和魯棒性.
[Abstract]:In this paper, a distribution estimation algorithm based on Copula function is proposed for a class of uncorrelated parallel machine scheduling problems with waiting time constraints. Based on the ratio of the number of jobs of the same order to the total number of workers, the algorithm constructs a Copula function for each machine, and then establishes the probability model of the dominant population. Based on the probabilistic model, the relative position information of parent population is preserved by generating individual coded vector group of offspring by sampling. The time complexity of the proposed algorithm is analyzed theoretically, and it increases logarithmically with the increase of the number of jobs. The effectiveness and robustness of the proposed algorithm are verified by numerical simulation and comparison with existing algorithms.
【作者單位】： 北京化工大學(xué)信息科學(xué)與技術(shù)學(xué)院;
【基金】：國(guó)家自然科學(xué)基金(No.51375038,61403018) 高等學(xué)校博士學(xué)科點(diǎn)專項(xiàng)科研基金博導(dǎo)類資助課題(No.20130010110009) 北京市自然科學(xué)基金(No.4162046)
【分類號(hào)】：TP301.6

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本文編號(hào)：2278939