混合差分进化算法求解柔性作业车间调度问题  被引量:2

Hybrid Differential Evolution Algorithm for Solving Flexible Job Shop Scheduling Problem

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作  者:宁桂英 曹敦虔 NING Gui-ying;CAO Dun-qian(Department of Mathematics and Physics, Liuzhou Institute of Technology, Liuzhou Guangxi 545616, China;College of Science, Guangxi University for Nationalities, Nanning 530006, China)

机构地区:[1]柳州工学院数理教学部,广西柳州545616 [2]广西民族大学理学院,广西南宁530006

出  处:《佳木斯大学学报(自然科学版)》2020年第6期101-106,122,共7页Journal of Jiamusi University:Natural Science Edition

基  金:国家自然科学基金(61165015);广西高校科学技术研究项目(KY2015YB521);广西高校中青年教师科研基础能力提升项目(2019KY1098);广西科技大学鹿山学院教学改革重点项目(2018JGZ004)。

摘  要:针对柔性作业车间调度问题(Flexible Job Shop Scheduling Problem,FJSP)的求解特点,提出了一种混合差分进化算法,该方法以最小化最大完工时间为目标,采用双向变异策略,以一定的概率采用差分变异和遗传变异,同时在变异过程中采用特殊的解码方式;在交叉的过程中采用改进的随机变位交叉的方式,提高了算法的性能。最后用该算法对经典算例进行了测试并与已有算法进行了比较,结果表明,提出的方法具有很好的稳定性和鲁棒性,是求解FJSP的一种有效方法。In this paper,aiming at the characteristics of flexible job shop scheduling problem(FJSP),a hybrid differential evolution algorithm is proposed.The method aims at minimizing the makespan,adopts the two-way mutation strategy,and uses differential mutation and genetic variation with a certain probability.At the same time,in the mutation process,a special decoding method is adopted,in the intersection process,the method of random displacement is used to maintain the diversity of the population and improve the performance of the algorithm.Finally,the classical examples are tested by the algorithm and compared with the existing ones.The results show that the proposed method has good stability and robustness,it is an effective method for solving FJSP.

关 键 词:差分进化 遗传算法 柔性作业车间调度 NP-难 最大完工时间 

分 类 号:TH165[机械工程—机械制造及自动化] TP18[自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]

 

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