【摘要】：針對(duì)柔性作業(yè)車間調(diào)度問題,以最小化最大完工時(shí)間為優(yōu)化目標(biāo),提出了一種骨干雙粒子群算法(Double Bare Bones Particle Swarm Algorithm,DBBPSO)。算法結(jié)合基于馮諾依曼拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)的改進(jìn)骨干粒子群算法與基于混沌變異的骨干粒子群算法,利用種群交流機(jī)制使兩個(gè)種群協(xié)同進(jìn)化,實(shí)現(xiàn)了算法在全局搜索與局部開發(fā)之間的平衡,并提出一種基于最小加工時(shí)間的機(jī)器選擇策略。將所提算法在四個(gè)經(jīng)典算例與一個(gè)柔性作業(yè)車間調(diào)度實(shí)例上與其他不同算法進(jìn)行仿真對(duì)比,結(jié)果表明所提算法比其他對(duì)比算法具有更好的尋優(yōu)能力,更適合解決該類調(diào)度問題。
[Abstract]:......
【作者單位】： 江南大學(xué)教育部物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)應(yīng)用工程研究中心;
【基金】：國(guó)家自然科學(xué)基金(61572238) 江蘇省杰出青年基金(BK20160001)
【分類號(hào)】：TB497;TP18

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本文編號(hào)：2466180