基于粒子群优化的多目标作业车间调度

雷德明; 吴智铭

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为了利用粒子群优化算法解决作业车间调度问题，提出了将调度问题转化为连续优化问题的有效策略；设计了Pareto档案粒子群算法（PAPSO），该算法将档案维护和全局最好位置选取结合在一起，在档案维护过程中为每个粒子选取全局最好位置；给出了变异与PAPSO的结合新策略；最后将PAPSO和带变异的PAPSO应用于15个调度实例，以最小化总拖后时间和最大完成时间，与强度Pareto进化算法2等算法进行比较，结果验证了PAP—SO在作业车间调度方面的良好性能．

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来源
《上海交通大学学报》 |2007年第10期|1657-1657|共1页
作者
雷德明; 吴智铭;
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作者单位

武汉理工大学自动化学院;

武汉430070;

上海交通大学电子信息与电气工程学院;

上海200240;

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原文格式 PDF
正文语种 chi
中图分类算法理论;
关键词
作业车间调度问题; 粒子群优化算法; 多目标; Pareto; 维护过程; 完成时间; 粒子群算法; 优化问题;

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