本文選題：并行機調(diào)度 + 差分進化算法��； 參考：《計算機集成制造系統(tǒng)》2017年01期

【摘要】：針對目前進化計算求解并行機動態(tài)調(diào)度中的局部搜索能力不足、計算周期長等問題,引入問題分解思想和估計評價策略,提出一種基于差分進化算法與代理模型相融合的快速求解方法。采用基于機器編碼的差分進化算法對上層設(shè)備選擇問題進行粗搜索。分析下層單機問題的關(guān)鍵性特征,構(gòu)建能夠預(yù)測調(diào)度性能指標優(yōu)劣的代理模型,利用估計近似值取代費時的精確求解,降低繁冗評價過程帶來的計算代價。在最佳分配方案的指導(dǎo)下,基于工件編碼和多變異策略的差分進化算法確定設(shè)備上工件加工的前后順序,實現(xiàn)設(shè)備分配與工件排序兩個決策層的同步優(yōu)化。通過仿真實驗表明,該方法優(yōu)于傳統(tǒng)的并行機求解方法,尤其對于大規(guī)模并行機調(diào)度問題的求解質(zhì)量更好。
[Abstract]:In order to solve the problems of local search ability and long calculation period in evolutionary computing for dynamic scheduling of parallel machines, the idea of problem decomposition and estimation and evaluation strategy are introduced. A fast solution method based on the fusion of differential evolution algorithm and agent model is proposed. The differential evolution algorithm based on machine coding is used to search the upper layer device selection problem. Based on the analysis of the key characteristics of the lower layer single machine problem, the agent model which can predict the scheduling performance index is constructed, and the estimated approximate value is used to replace the time-consuming and accurate solution to reduce the computational cost brought by the redundant evaluation process. Under the guidance of the optimal allocation scheme, a differential evolutionary algorithm based on job coding and multi-mutation strategy is used to determine the processing sequence of the workpiece on the equipment, and to realize the synchronous optimization of the two decision layers of the equipment allocation and job sorting. The simulation results show that the proposed method is superior to the traditional parallel machine solution method, especially for large-scale parallel machine scheduling problems.
【作者單位】： 北京化工大學(xué)信息科學(xué)與技術(shù)學(xué)院;清華大學(xué)自動化系;
【基金】：國家自然科學(xué)基金資助項目(51375038) 高等學(xué)校博士學(xué)科點專項科研基金博導(dǎo)類資助項目(20130010110009) 吉林大學(xué)符號計算與知識工程教育部重點實驗室開放課題資助項目(93K172014K05) 北京市自然科學(xué)基金資助項目(4162046)~~
【分類號】：TP18

【參考文獻】

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【共引文獻】

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【二級參考文獻】

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本文編號：1776872