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基于新型邻域搜索以碳排放为目标的混合流水车间低碳调度

发布时间:2018-03-08 14:15

  本文选题:混合流水车间调度 切入点:碳排放 出处:《信息与控制》2017年03期  论文类型:期刊论文


【摘要】:针对以降低碳排放为目标的混合流水车间调度问题(HFSP),在问题特点分析和对其3个子问题单独编码的基础上,提出了一种结合记忆和全局交换的新型邻域搜索(NSMG),该算法利用记忆保留搜索所得的一定数量的最优解,采用一种简单策略更新记忆,给出邻域搜索和全局交换的实现方式以及两类搜索的相互协作方法以获得高质量的解.针对一系列实例,进行了大量实验,结果分析表明NSMG对所研究的HFSP具有较强的搜索能力和竞争力.
[Abstract]:Aiming at the hybrid income workshop scheduling problem with the aim of reducing carbon emissions, this paper analyzes the characteristics of the problem and encodes the three sub-problems separately. In this paper, a new neighborhood search algorithm based on memory and global exchange is proposed. The algorithm uses a certain number of optimal solutions obtained from memory preserving search, and adopts a simple strategy to update memory. The implementation of neighborhood search and global exchange and the methods of cooperation between two kinds of search are given to obtain a high quality solution. A lot of experiments are carried out for a series of examples. The results show that NSMG has strong searching ability and competitive ability to the studied HFSP.
【作者单位】: 武汉理工大学自动化学院;
【基金】:国家自然科学基金资助项目(61573264,71471151)
【分类号】:TB497

【参考文献】

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【共引文献】

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【二级参考文献】

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本文编号:1584233

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