柔性车间调度的解空间距离聚类和变邻域搜索粒子群算法

发布时间：2018-03-21 03:15

  本文选题：柔性车间调度　切入点：变邻域搜索　出处：《计算机系统应用》2016年12期 　论文类型：期刊论文

【摘要】：根据柔性车间调度问题提出基于解空间距离聚类和变邻域搜索的粒子群算法.在粒子群算法基础上采用贪婪策略引入变邻域搜索方式,即调整关键路径上最大关键工序的机器位置,调整关键路径上工序相对位置变化,加强局部搜索能力;根据机器加工工序的空间距离,采用K-means聚类得到机器加工工序"优良个体",加大局部搜索性能.同时对于粒子群算法速度更新采用局部停滞策略,保留局部片段相对位置不变特性.通过实验仿真,优化算法取得了较好的效果,与一般的粒子群算法相比较收敛速度迅速且性能良好.
[Abstract]:According to the flexible job shop scheduling problem, the particle swarm optimization algorithm based on solution space distance clustering and variable neighborhood search is proposed. Based on the particle swarm optimization algorithm, the greedy strategy is used to introduce the variable neighborhood search method. That is, adjusting the machine position of the largest key process on the critical path, adjusting the relative position of the process on the critical path, strengthening the local search ability, according to the space distance of the machine processing process, K-means clustering is used to obtain "good individuals" in machine processing process, and the local search performance is enhanced. At the same time, the local stagnation strategy is used to update the speed of particle swarm optimization algorithm, and the relative position of local segments is preserved. Compared with the conventional particle swarm optimization (PSO) algorithm, the algorithm has better convergence speed and better performance.
【作者单位】： 太原科技大学计算机科学与技术学院;
【分类号】：TP18;TB497

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本文编号：1642012