改进混沌烟花算法的多目标调度优化研究

发布时间：2017-08-03 02:03

  本文关键词：改进混沌烟花算法的多目标调度优化研究

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【摘要】：为满足生产中的不同需求,以最小化完成时间、最小化工件总延期时间、最小化机器总空闲时间为目标函数,建立多目标优化模型。提出一种改进混沌烟花算法,通过逻辑自映射产生混沌序列避免算法陷入局部最优,并设计了一种双元锦标赛与动态淘汰制相结合的帕累托非劣解集的构造方法;最后用所提出的方法求解六个不同规模标准问题。实验结果表明,该算法在求解多目标作业车间问题时具有较高的求解精度和稳定性。
【作者单位】： 上海理工大学管理学院;江苏科技大学张家港校区;
【关键词】： 作业车间调度 多目标优化 烟花算法 帕累托非劣解集 混沌搜索
【基金】：国家自然科学基金资助项目(71271138) 上海市教育委员会科研创新项目(12ZS133) 上海市一流学科项目(S1201YLXK) 上海理工大学人文社科攀登计划资助项目(14XPB01)
【分类号】：TP18;TB497
【正文快照】： 0引言作业车间调度问题(Job-Shop scheduling problem,JSP)历来都是生产管理和组合优化问题的研究热点,传统作业车间调度问题的优化目标通常为最大完成时间的最小化[1]。但是在实际生产中,往往还需要考虑到工件交货期、设备使用率等问题,因此研究多目标作业车间调度问题更符合，

本文编号：612139