基于维信息共享的粒子群优化算法在作业车间调度中的应用

来源 :工业工程 | 被引量 : 0次 | 上传用户:mhyu
下载到本地 , 更方便阅读
声明 : 本文档内容版权归属内容提供方 , 如果您对本文有版权争议 , 可与客服联系进行内容授权或下架
论文部分内容阅读
为提高车间调度算法的寻优性能,提出了一种基于维信息共享的粒子群算法的车间调度问题解决方案。该算法对粒子群的认知过程和更新过程进行了研究,通过维信息共享和动态认知概念的引入,实现了优化问题维信息的沟通和交流,通过增加扰动因子克服算法的过早收敛,提高了对优化问题的适应能力。通过对3个连续函数优化问题的测试,得到了最佳的平均值和标准差,并对14个JSP标准测试案例进行仿真。结果表明无论是在求解质量还是收敛速度方面都优于其他几种算法,说明该算法能够有效地、高质量地解决作业车间调度问题。
其他文献
分别考虑3种碳政策约束下两级供应链生产库存决策问题。以企业的视角探究其在不同碳政策下如何决策以实现总成本最小化目标,通过对不同碳政策下的模型进行细化研究,证明了对
网络嵌入是研究优势资源重构重要手段,本文把优势资源重构分为识别与引进、共享、吸收和创新应用四个阶段,分析了网络嵌入与优势资源重构的关联性;构建了系统动力学模型,通过
以汽车轴承支架轴承孔的精镗切削为例,综合运用田口方法、灰色关联度分析、倒传递神经网络和粒子群算法等相关技术,对切削参数进行两阶段优化,迅速有效地找出最佳切削参数组