• 主题
高级搜索  >
历史搜索 清空历史
首页> 外文期刊>Computational optimization and applications >Multi-population interactive coevolutionary algorithm for flexible job shop scheduling problems
【24h】

Multi-population interactive coevolutionary algorithm for flexible job shop scheduling problems

机译：求解柔性作业车间调度问题的多种群交互式协同进化算法

获取原文
获取原文并翻译 | 示例
           
页面导航
  • 摘要
  • 著录项
  • 相似文献
  • 相关主题

摘要

In this paper, it proposes a multi-population interactive coevolutionary algorithm for the flexible job shop scheduling problems. In the proposed algorithm, both the ant colony optimization and genetic algorithm with different configurations were applied to evolve each population independently. By the interaction, competition and sharing mechanism among populations, the computing resource is utilized more efficiently, and the quality of populations is improved effectively. The performance of our proposed approach was evaluated by a lot of benchmark instances taken from literature. The experimental results have shown that the proposed algorithm is a feasible and effective approach for the flexible job shop scheduling problem.
机译：针对柔性作业车间调度问题，提出了一种多种群交互式协同进化算法。在提出的算法中，采用蚁群优化和遗传算法不同的配置来独立地进化每个种群。通过种群之间的相互作用，竞争和共享机制，可以更有效地利用计算资源，有效提高种群质量。我们从许多文献中得出的基准实例对我们提出的方法的性能进行了评估。实验结果表明，所提出的算法是解决柔性作业车间调度问题的一种可行，有效的方法。

著录项

相似文献

  • 外文文献
  • 中文文献
  • 专利
获取原文

客服邮箱：kefu@zhangqiaokeyan.com

京公网安备：11010802029741号 ICP备案号：京ICP备15016152号-6 六维联合信息科技 (北京) 有限公司©版权所有

  • 客服微信

  • 服务号