改进帝国竞争算法求解柔性流水车间排产问题

发布时间：2018-06-11 11:30

  本文选题：柔性流水车间 + 帝国竞争算法　； 参考：《控制工程》2017年08期

【摘要】：为了解决柔性流水车间排产优化问题(flexible flow-shop scheduling problem,FFSP),以最小化最大完工时间为优化目标,提出了一种新的改进算法—IICA算法作为全局优化算法。在标准帝国竞争算法的基础上,引入汉明距离的概念判断个体之间的相似度,将各帝国集团内最弱的殖民地用一个随机解代替并保留失去所有殖民地的帝国个体。最后通过标准实例测试,将IICA算法与多种群体智能进化算法以及标准帝国竞争算法进行仿真比较,验证了IICA算法在解决柔性流水车间排产优化问题的有效性,具有较好的收敛速度和更好的全局最优解。
[Abstract]:In order to solve the problem of flexible flow-shop scheduling problem and minimize the maximum completion time, a new improved algorithm, -IICA algorithm, is proposed as a global optimization algorithm. On the basis of standard imperial competition algorithm, the concept of hamming distance is introduced to judge the similarity between individuals. The weakest colony in each empire group is replaced by a random solution and the lost imperial individual is retained. Finally, the IICA algorithm is simulated and compared with several swarm intelligence evolutionary algorithms and the standard imperial competition algorithm through a standard example test, which verifies the effectiveness of the IICA algorithm in solving the problem of flexible flow shop scheduling optimization. It has better convergence rate and better global optimal solution.
【作者单位】： 沈阳建筑大学信息与控制工程学院;中国科学院沈阳自动化研究所;中国科学院网络化控制系统重点实验室;
【基金】：国家自然科学基金(61503259) 中国科学院网络化控制系统重点实验室开放课题
【分类号】：TB497

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本文编号：2005046