基于改进粒子群算法作业车间调度问题的优化

刘洪铭; 曾鸿雁; 周伟; 王涛

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基于改进粒子群算法作业车间调度问题的优化

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针对作业车间调度问题,提出一种基于自适应权重和混沌的改进粒子群优化算法。构建以机器加工时间最短为优化目标的多约束作业车间调度模型,采用基于工序排列的编码方式得到粒子参数与工序序列的映射关系;基于自适应权重改进粒子群算法中的惯性系数和加速因子,使得算法可以根据适应度值动态调整参数因子;采用反向学习策略改善种群初始解的质量;引入莱维飞行、变邻域搜索、混沌,增强了算法的搜索能力,避免陷入局部最优解。试验结果表明:改进粒子群算法可以有效地提高粒子利用率,平衡全局搜索与局部搜索能力,改善传统粒子群算法易早熟的缺点,得到更优的解。

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来源
《山东大学学报：工学版》 |2019年第1期|75-82|共8页
作者
刘洪铭; 曾鸿雁; 周伟; 王涛;
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作者单位

成都理工大学自动化工程学院;

四川成都610059;

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原文格式 PDF
正文语种 chi
中图分类企业生产管理;人工智能理论;
关键词
作业车间调度; 自适应权重; 混沌; 莱维飞行; 粒子群优化;

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