針對一類最小化最大完工時(shí)間的同類機(jī)調(diào)度問題,考慮到機(jī)器的加工效率和產(chǎn)品的交付時(shí)間,引入同類機(jī)調(diào)度問題的數(shù)學(xué)模型,提出一種改進(jìn)的離散型人工蜂群算法（IDABC）求解該問題。首先,引入種群初始化策略,得到均勻分布的種群,并獲得待優(yōu)參數(shù)的生成策略,加快種群的收斂;其次,借鑒差分進(jìn)化算法的變異算子和模擬退火算法的思想,改進(jìn)雇傭蜂和跟隨蜂的局部搜索策略,并利用最優(yōu)解的優(yōu)質(zhì)信息改進(jìn)偵察蜂,增加種群多樣性、防止算法陷入局部最優(yōu);最后,分析算法的性能和參數(shù),并將改進(jìn)的算法應(yīng)用于同類機(jī)調(diào)度問題,在15個(gè)算例上的實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明,與混合離散人工蜂群（HDABC）算法相比,IDABC的求解精度和穩(wěn)定性分別平均提高了4. 1%和26. 9%,且具有更好的收斂性,表明在實(shí)際場景中IDABC可以有效求解同類機(jī)調(diào)度問題。 

【文章來源】：計(jì)算機(jī)應(yīng)用. 2020,40(03)北大核心CSCD

【文章頁數(shù)】：9 頁

【文章目錄】：
0 引言
1 同類機(jī)調(diào)度問題的數(shù)學(xué)模型
    1.1 模型假設(shè)
    1.2 問題描述
    1.3 數(shù)學(xué)模型及約束條件
2 改進(jìn)離散型人工蜂群算法
    2.1 基本人工蜂群算法
    2.2 問題的編碼設(shè)計(jì)
    2.3 初始化策略
    2.4 局部搜索策略
        2.4.1 待優(yōu)參數(shù)的生成策略
        2.4.2 基于差分算法的局部搜索策略
    2.5 雇傭蜂階段
    2.6 跟隨蜂階段
    2.7 偵查蜂階段
    2.8 改進(jìn)離散型人工蜂群算法的步驟
    2.9 IDABC算法性能分析
        2.9.1 收斂性分析
        2.9.2 時(shí)間復(fù)雜度分析
        2.9.3 算法整體性能分析
3 實(shí)驗(yàn)及結(jié)果分析
    3.1 實(shí)驗(yàn)環(huán)境及參數(shù)設(shè)置
    3.2 結(jié)果分析
        3.2.1 實(shí)驗(yàn)結(jié)果分析
        3.2.2 參數(shù)分析
4 結(jié)語


【參考文獻(xiàn)】：
期刊論文
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本文編號：3150339