改进的生物地理学优化算法在混合流水车间调度中的应用

发布时间：2019-03-09 14:41

【摘要】：调度问题是将有限的资源分配给各项不同任务的决策过程,其目的是优化一个或多个目标,它广泛存在于当今大多数的制造和生产系统中。混合流水车间调度问题是一般流水车间调度问题的推广,更接近实际的生产过程。采用一种新型的算法——生物地理学优化算法求解混合流水车间调度问题,通过引入改进策略,增强了算法的全局搜索能力和局部搜索能力,并提高了算法的收敛速度。通过10个标准调度算例的仿真研究,并与遗传算法进行对比,验证了改进后的生物地理学优化算法在求解混合流水车间调度问题方面的优越性。
[Abstract]:Scheduling problem is a decision-making process in which limited resources are allocated to different tasks. Its purpose is to optimize one or more goals. It widely exists in most manufacturing and production systems today. The hybrid flow shop scheduling problem is a generalization of the general flow shop scheduling problem, which is closer to the actual production process. A new algorithm, biogeographic optimization algorithm, is used to solve the hybrid flow shop scheduling problem. By introducing an improved strategy, the global search ability and local search ability of the algorithm are enhanced, and the convergence speed of the algorithm is improved. The advantages of the improved biogeographic optimization algorithm in solving the hybrid flow shop scheduling problem are verified by the simulation of 10 standard scheduling examples and the comparison with the genetic algorithm (GA), which shows the advantages of the improved biogeographic optimization algorithm in solving the hybrid flow shop scheduling problem.
【作者单位】： 华东理工大学化工过程先进控制与优化技术教育部重点实验室;
【基金】：国家自然科学基金项目(61174040,61573144) 上海市科委基础研究重点项目(12JC1403400)~~
【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：2437560