批量无等待调度问题的微粒群蛙跳混合优化算法  

Hybrid algorithm of shuffled frog-leaping algorithm and particle swarm optimization algorithm for lot-streaming no-wait scheduling problem

作　　者：潘玉霞[1] 谢光[1] 潘全科[2] 

机构地区：[1]海南大学三亚学院,海南三亚572022 [2]聊城大学计算机学院,山东聊城252059

出　　处：《计算机应用研究》2011年第2期461-464,484,共5页Application Research of Computers

基　　金：国家自然科学基金资助项目（60874075 70871065）; 华中科技大学数字制造装备与技术国家重点实验室开放课题; 博士后科学基金资助项目（20070410791）

摘　　要：将离散微粒群与蛙跳算法相结合解决以最大完工时间为指标的批量无等待流水线调度问题。结合微粒群算法较强的全局收敛能力和蛙跳算法较强的深度搜索能力,设计了三种混合算法,平衡了算法的全局开发能力和局部探索能力。对随机生成不同规模的实例进行了广泛的实验,仿真实验结果的比较表明了所得混合算法的有效性和高效性。This paper proposed the effective hybrid algorithm of particle swarm optimization（PSO）algorithm and shuffled frog-leaping algorithm（SFLA） for solving the lot-streaming flow shop scheduling problem with the criterion of minimizing maximum completion time（i.e.,makespan） under no-wait production cases.Combining the strong global convergence of particle swarm optimization algorithm and the depth search of the shuffled frog-leaping algorithm,proposed three hybrid algorithms,which could balance local convergence and depth search ability.The computational results and comparisons show that the proposed hybrid algorithms are effective and efficient for random instants in finding better solutions for the problem considered.

关 键 词：批量无等待流水线调度问题 蛙跳算法 微粒群优化算法 

分 类 号：TP181[自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]