本文選題：柔性車間調(diào)度　切入點(diǎn)：變鄰域搜索　出處：《計算機(jī)系統(tǒng)應(yīng)用》2016年12期 　論文類型：期刊論文

【摘要】：根據(jù)柔性車間調(diào)度問題提出基于解空間距離聚類和變鄰域搜索的粒子群算法.在粒子群算法基礎(chǔ)上采用貪婪策略引入變鄰域搜索方式,即調(diào)整關(guān)鍵路徑上最大關(guān)鍵工序的機(jī)器位置,調(diào)整關(guān)鍵路徑上工序相對位置變化,加強(qiáng)局部搜索能力;根據(jù)機(jī)器加工工序的空間距離,采用K-means聚類得到機(jī)器加工工序"優(yōu)良個體",加大局部搜索性能.同時對于粒子群算法速度更新采用局部停滯策略,保留局部片段相對位置不變特性.通過實(shí)驗(yàn)仿真,優(yōu)化算法取得了較好的效果,與一般的粒子群算法相比較收斂速度迅速且性能良好.
[Abstract]:According to the flexible job shop scheduling problem, the particle swarm optimization algorithm based on solution space distance clustering and variable neighborhood search is proposed. Based on the particle swarm optimization algorithm, the greedy strategy is used to introduce the variable neighborhood search method. That is, adjusting the machine position of the largest key process on the critical path, adjusting the relative position of the process on the critical path, strengthening the local search ability, according to the space distance of the machine processing process, K-means clustering is used to obtain "good individuals" in machine processing process, and the local search performance is enhanced. At the same time, the local stagnation strategy is used to update the speed of particle swarm optimization algorithm, and the relative position of local segments is preserved. Compared with the conventional particle swarm optimization (PSO) algorithm, the algorithm has better convergence speed and better performance.
【作者單位】： 太原科技大學(xué)計算機(jī)科學(xué)與技術(shù)學(xué)院;
【分類號】：TP18;TB497

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本文編號：1642012