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基于改进灰狼优化算法的柔性作业车间分批调度问题研究
1
作者
黎增灿
丁林山
管在林
《现代制造工程》
CSCD
北大核心
2024年第4期13-25,共13页
针对以最小化最大完工时间为目标的柔性作业车间分批调度问题(Flexible Job shop Batch Scheduling Problem,FJBSP),提出了一种改进灰狼优化(Improved Grey Wolf Optimization,IGWO)算法,优化对象为工件的分批方案。首次将流体模型应用...
针对以最小化最大完工时间为目标的柔性作业车间分批调度问题(Flexible Job shop Batch Scheduling Problem,FJBSP),提出了一种改进灰狼优化(Improved Grey Wolf Optimization,IGWO)算法,优化对象为工件的分批方案。首次将流体模型应用于FJBSP的求解,提出了一种基于流体模型的解码方法,用于获得更好的子批调度方案;然后改进了狼群的等级制度,避免了算法过早收敛;其次设计了一种全新的适应可变长编码的交叉方法,深入交流2个个体之间的分批信息,增强了算法的搜索能力和稳定性;再次,提出了能够动态更新个体游走率的自适应灰狼游走策略,兼顾了算法的搜索质量和收敛速度;此外,对领头狼使用自适应邻域搜索动态调整每种工件选择各邻域的概率,提高算法的局部搜索能力;最后,设计了9个算例和3组实验,验证了所提出的IGWO算法的有效性和优越性。
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关键词
柔性作业车间分批调度问题
改进灰狼优化算法
流体模型
自适应邻域搜索
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职称材料
题名
基于改进灰狼优化算法的柔性作业车间分批调度问题研究
1
作者
黎增灿
丁林山
管在林
机构
华中科技大学机械科学与工程学院
出处
《现代制造工程》
CSCD
北大核心
2024年第4期13-25,共13页
文摘
针对以最小化最大完工时间为目标的柔性作业车间分批调度问题(Flexible Job shop Batch Scheduling Problem,FJBSP),提出了一种改进灰狼优化(Improved Grey Wolf Optimization,IGWO)算法,优化对象为工件的分批方案。首次将流体模型应用于FJBSP的求解,提出了一种基于流体模型的解码方法,用于获得更好的子批调度方案;然后改进了狼群的等级制度,避免了算法过早收敛;其次设计了一种全新的适应可变长编码的交叉方法,深入交流2个个体之间的分批信息,增强了算法的搜索能力和稳定性;再次,提出了能够动态更新个体游走率的自适应灰狼游走策略,兼顾了算法的搜索质量和收敛速度;此外,对领头狼使用自适应邻域搜索动态调整每种工件选择各邻域的概率,提高算法的局部搜索能力;最后,设计了9个算例和3组实验,验证了所提出的IGWO算法的有效性和优越性。
关键词
柔性作业车间分批调度问题
改进灰狼优化算法
流体模型
自适应邻域搜索
Keywords
flexible
job
shop
batch
scheduling
problem
(
fjbsp
)
Improved
Grey
Wolf
Optimization(IGWO)algorithm
fluid
model
self-adaptive
neighborhood
search
分类号
TP301.6 [自动化与计算机技术—计算机系统结构]
TH164 [自动化与计算机技术—计算机科学与技术]
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作者
出处
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1
基于改进灰狼优化算法的柔性作业车间分批调度问题研究
黎增灿
丁林山
管在林
《现代制造工程》
CSCD
北大核心
2024
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