求解柔性作业车间调度问题的混合分布估计算法

发布时间：2018-06-15 05:07

  本文选题：分布估计算法 + 变邻域搜索　； 参考：《系统科学与数学》2017年01期

【摘要】：针对柔性作业车间调度问题,提出了一种有效的混合分布估计算法.算法采用基于排序的编码和解码方法.为了保持种群多样性,采用k-均值聚类方法对种群进行分簇,从各子簇中选取具有代表性的若干个体组成优势种群以建立描述问题解空间分布的概率模型,该优势种群包含了全局统计信息及个体特征信息,利用变邻域搜技术优化种群中的最佳个体,避免其陷入局部最优.最后,通过算例仿真,表明算法具有良好的全局搜索能力和局部求精能力.
[Abstract]:An efficient hybrid distribution estimation algorithm is proposed for flexible job shop scheduling problems. The algorithm adopts sorting-based coding and decoding methods. In order to maintain the diversity of the population, the K-means clustering method is used to cluster the population, and several representative individuals are selected from each sub-cluster to form the dominant population to establish a probability model to describe the spatial distribution of the solution of the problem. The dominant population contains global statistical information and individual characteristic information. The optimal individuals in the population are optimized by using variable neighborhood search technique to avoid falling into local optimum. Finally, the simulation results show that the algorithm has good global searching ability and local refinement ability.
【作者单位】： 合肥工业大学机械工程学院;
【基金】：国家重点基础研究发展计划(973计划)(2011CB013406) 国家自然科学基金(51375134)资助课题
【分类号】：TB497

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本文编号：2020798