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题名求解考虑机器调整时间的并行机分批优化调度问题
被引量：2
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作者
孙思汉
陶翼飞
董圆圆
张源
王加冕
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机构
昆明理工大学机电工程学院
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出处
《软件》
2020年第4期20-27,共8页
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基金
国家自然科学基金地区基金(批准号:51566006)。
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文摘
基于目前车间调度问题是以单个或整批进行生产加工的并行机调度模型已不再符合实际工况下的车间生产。提出以最小化最大完工时间为优化目标,对遗传差分进化混合算法,灰狼差分进化混合算法进行了比较。为提高加工工件进行分批及分批之后子批的分配与排序效率,该问题是对不同规模的经典并行机调度问题进行求解并展示两种算法的求解,证明了灰狼差分进化混合算法在寻优性能上优于遗传差分进化混合算法,不仅具有更好的解的稳定性,而且具有更高的寻优精度。
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关键词
机器调整时间
灰狼差分进化混合算法
并行机调度
最小化最大完工时间
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Keywords
Machine adjustment time
grey wolf differential evolution hybrid algorithm
Parallel machine scheduling
Minimizing maximum completion time
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分类号
TP301.6
[自动化与计算机技术—计算机系统结构]
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题名混合狼群算法在动态车间调度中的应用
被引量：3
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作者
刘微
兰图
孙梓华
杨硕
马腾飞
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机构
吉林师范大学信息技术学院
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出处
《吉林师范大学学报（自然科学版）》
2021年第4期66-73,共8页
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基金
国家自然科学基金项目(22075101)。
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文摘
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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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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Keywords
grey wolf Optimizer
differential evolution algorithm
hybrid grey wolf algorithm
dynamic shop scheduling
heavy scheduling
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分类号
TP18
[自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]
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