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改進(jìn)人工蜂群算法求解模糊柔性作業(yè)車間調(diào)度問(wèn)題

發(fā)布時(shí)間:2022-07-15 17:17
  模糊柔性作業(yè)車間調(diào)度問(wèn)題(FFJSP)是柔性作業(yè)車間調(diào)度問(wèn)題(FJSP)的拓展,具有很強(qiáng)的現(xiàn)實(shí)意義.針對(duì)FFJSP,本文提出了一種基于領(lǐng)域搜索的改進(jìn)人工蜂群算法.該算法以最小化最大模糊完工時(shí)間為目標(biāo).首先,為了提高初始種群的多樣性,引入混沌理論來(lái)初始化種群.其次,為了提高算法的局部搜索能力,采用4種鄰域結(jié)構(gòu)對(duì)蜜源進(jìn)行鄰域搜索.為了進(jìn)一步優(yōu)化蜜源和加快種群的收斂速度,采用了一種新穎的交叉操作.并且在解碼的過(guò)程中采用左移策略,從而很好地利用機(jī)器的空閑時(shí)間.最后,選取了3組通用數(shù)據(jù)集來(lái)測(cè)試算法的性能,并與代表性算法進(jìn)行比較.結(jié)果表明,對(duì)于大部分實(shí)例,本文所提出的的算法的結(jié)果要優(yōu)于與之對(duì)比的算法. 

【文章頁(yè)數(shù)】:9 頁(yè)

【部分圖文】:

改進(jìn)人工蜂群算法求解模糊柔性作業(yè)車間調(diào)度問(wèn)題


通過(guò)左移策略進(jìn)行解碼

改進(jìn)人工蜂群算法求解模糊柔性作業(yè)車間調(diào)度問(wèn)題


交叉操作

改進(jìn)人工蜂群算法求解模糊柔性作業(yè)車間調(diào)度問(wèn)題


第2組數(shù)據(jù)中實(shí)例4的最優(yōu)結(jié)果甘特圖

【參考文獻(xiàn)】:
期刊論文
[1]直覺(jué)模糊集相似度遺傳算法求解多目標(biāo)車間調(diào)度問(wèn)題[J]. 徐文婕,朱光宇.  控制理論與應(yīng)用. 2019(07)
[2]基于新型帝國(guó)競(jìng)爭(zhēng)算法的高維多目標(biāo)柔性作業(yè)車間調(diào)度[J]. 李明,雷德明.  控制理論與應(yīng)用. 2019(06)
[3]帶運(yùn)輸考慮的多階段動(dòng)態(tài)可重入混合流水車間調(diào)度[J]. 軒華,李冰,王薛苑,徐春秋.  控制理論與應(yīng)用. 2018(03)
[4]基于新型蛙跳算法的低碳柔性作業(yè)車間調(diào)度[J]. 艾子義,雷德明.  控制理論與應(yīng)用. 2017(10)
[5]綠色車間調(diào)度優(yōu)化研究進(jìn)展[J]. 王凌,王晶晶,吳楚格.  控制與決策. 2018(03)
[6]基于新型教學(xué)優(yōu)化算法的低碳柔性作業(yè)車間調(diào)度[J]. 雷德明.  控制與決策. 2017(09)
[7]分布式車間調(diào)度優(yōu)化算法研究綜述[J]. 王凌,鄧瑾,王圣堯.  控制與決策. 2016(01)



本文編號(hào):3662497

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