摘要
目的为了克服现有求解柔性作业车间调度问题的算法所存在的早熟现象、收敛速度慢等不足,提出了一种混沌遗传粒子群算法.方法将遗传算法中的交叉变异策略引入到粒子群算法中,并在遗传粒子群算法中引入了混沌技术.结果新的混沌遗传粒子群算法,提高了收敛速度和求解精度,有效解决了柔性作业车间调度问题.结论通过一组测试函数比较了遗传算法、粒子群算法和混沌遗传粒子群算法的性能.仿真计算表明:混沌遗传粒子群算法具有收敛快、优化性能好的优点.
In order to compose the prematurity performance of Particle swarm optimizer and improve algorithm＇s convergence rates, a CGPSO has been proposed. We adapted the crossover and mutation operation into the PSO optimizing process to compose the CAPSO algorithm. Finally, based on a set of benchmarks, we proposed CGPSO. The simulation results show that the CGPSO has a fast convergence speed and good optimal performance.
出处
《沈阳建筑大学学报（自然科学版）》
CAS
北大核心
2010年第4期798-802,共5页
Journal of Shenyang Jianzhu University：Natural Science
基金
辽宁省教育厅科学技术研究项目(2008Z180)
