混合狼群算法在动态车间调度中的应用

刘微; 兰图; 孙梓华; 杨硕; 马腾飞

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混合狼群算法在动态车间调度中的应用

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随着全世界制造业快速发展,车间生产调度的研究和生产过程的优化得到了广泛的关注.如今应将先进的信息技术融入制造业,以期达到更高效率化的要求.灰狼算法寻优精度高、参数少、收敛速度快、鲁棒性强且具有并行性,可以提高算法的效率,但其稳定性不高、过于分散且很难找到全局最优解.而差分进化算法可以进行并行随机搜索操作,其收敛速度快、全局搜索能力强且稳定性高.两者混合可以提高全局搜索能力,大大提高算法稳定性、最优值以及收敛性能.为了验证其在车间调度问题中的性能,结合灰狼算法和差分算法的优缺点,采用混合灰狼算法对作业车间调度问题进行了改进优化处理.

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来源
《吉林师范大学学报（自然科学版）》|2021年第4期|66-73|共8页
作者
刘微; 兰图; 孙梓华; 杨硕; 马腾飞;
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作者单位

吉林师范大学信息技术学院吉林四平136000;

吉林师范大学信息技术学院吉林四平136000;

吉林师范大学信息技术学院吉林四平136000;

吉林师范大学信息技术学院吉林四平136000;

吉林师范大学信息技术学院吉林四平136000;

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原文格式 PDF
正文语种 chi
中图分类人工智能理论;
关键词
灰狼算法; 差分算法; 混合灰狼算法; 动态车间调度; 重调度;

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