本文選題：柔性流水車間問題 + 蝙蝠算法��； 參考：《計算機應用研究》2017年07期

【摘要】：為解決柔性流水車間調(diào)度問題(flexible flow shop scheduling problem,FFSP),提出了一種基于精英個體集的自適應蝙蝠算法(self-adaptive elite bat algorithm,SEBA)。針對蝙蝠算法存在求解離散問題具有局限性、易陷入局部極值、優(yōu)化結(jié)果精度低等問題,該算法采用ROV(ranked order value)編碼方式,使算法適用于求解離散型的FFSP;提出基于漢明距離的精英個體集,由多個適應度高但相似度低的精英個體輪流引導種群進化,增強種群進化活力,避免尋優(yōu)過程陷入局部極值;提出自適應位置更新機制,提高算法優(yōu)化精度。最后采用不同規(guī)模的標準實例對改進算法進行測試,與已有算法進行對比,實驗結(jié)果驗證了改進蝙蝠算法求解FFSP問題的有效性。
[Abstract]:In order to solve the flexible flow shop scheduling problem (flexible flow shop scheduling problem FFSP), an adaptive bat algorithm based on elite individual set (SEBA) is proposed. In order to solve discrete problems, bat algorithm is easy to fall into local extremum, and the precision of optimization results is low. This algorithm adopts (ranked order value) coding method. The algorithm is suitable for solving discrete FFSPs, and a set of elite individuals based on hamming distance is proposed, in which several elite individuals with high fitness but low similarity take turns to guide population evolution, enhance the vitality of population evolution, and avoid falling into local extremum in the process of optimization. An adaptive position updating mechanism is proposed to improve the optimization accuracy of the algorithm. Finally, the improved algorithm is tested with standard examples of different scales and compared with the existing algorithms. The experimental results show that the improved bat algorithm is effective in solving FFSP problems.
【作者單位】： 沈陽建筑大學信息與控制工程學院;中國科學院沈陽自動化研究所數(shù)字工廠研究室;中國科學院網(wǎng)絡(luò)化控制系統(tǒng)重點實驗室;
【基金】：國家自然科學基金資助項目(61503259) 遼寧省社會科學規(guī)劃基金資助項目(L15BGL017) 校涵育項目(XKHY2-61)
【分類號】：TB497;TP18

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本文編號：2072818