混合量子粒子群算法求解模具车间调度问题

发布时间：2017-11-10 12:16

  本文关键词：混合量子粒子群算法求解模具车间调度问题

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【摘要】：虽然相比较粒子群算法而言,量子粒子群优化算法有着更好的性能,但其仍然面临因过早收敛而陷入局部最优的问题。因此尝试将量子粒子群算法与蝙蝠算法相混合,一方面利用蝙蝠算法中的随机游走策略来避免过早地陷入局部最优,另一方面学习蝙蝠算法中发声速度的变化方式来改变量子粒子群算法中的因子。将所提算法与粒子群优化算法和量子粒子群优化算法经过5个标准测试函数和一个实际模具车间的调度模型的仿真验证,并与粒子群算法和量子粒子群算法进行对比,仿真结果表明了该算法在求解连续型问题和离散型问题的有效性和优越性。
【作者单位】： 江南大学电气自动化研究所;
【基金】：国家自然科学基金(61572238) 国家863计划(2014AA041505)
【分类号】：TP18;TH186
【正文快照】： 引言车间调度问题是近些年的热点问题,得到大家的广泛关注。其中柔性作业车间调度问题(FlexibleJob-shop Scheduling Problem,FJSP)更是调度问题中比较复杂的一种类型,允许工序可以用不同的机器加工,允许工序在一组机器中的任何一台机器上进行加工[1]。显然,FJSP更贴近于实际

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本文编号：1166608