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多策略自适应蜣螂优化算法求解FJSP问题
1
作者 余莹 谭代伦 +1 位作者 冯世强 王彬溶 《制造技术与机床》 北大核心 2025年第7期225-232,共8页
针对以最大完工时间最小化为目标的柔性作业车间调度问题(flexible job-shop scheduling problem, FJSP),提出一种多策略自适应蜣螂优化算法(multi-strategy and adaptive dung beetle optimizer, MSA-DBO)。首先,利用Logistic-tent混... 针对以最大完工时间最小化为目标的柔性作业车间调度问题(flexible job-shop scheduling problem, FJSP),提出一种多策略自适应蜣螂优化算法(multi-strategy and adaptive dung beetle optimizer, MSA-DBO)。首先,利用Logistic-tent混沌映射和G-L-R策略改进种群初始化,使种群分布更均匀,提高初始解质量;其次,在计算蜣螂个体适应度后采用锦标赛策略选择个体构成优选种群,以加快收敛速度;再次,采用黄金正弦策略改进推球蜣螂遇到障碍时的位置更新公式,以避免陷入局部最优;最后,在蜣螂位置更新后增加精英随机反向学习策略和基于关键路径的自适应重调度策略,以增强种群中蜣螂个体之间的交流和全局寻优能力。选取Brandimarte算例和实际案例进行仿真实验和对比,结果表明MSA-DBO算法的改进策略有效,求解精度和算法性能得到明显增强。 展开更多
关键词 柔性作业车间调度问题 蜣螂优化算法 Logistic-tent混沌映射 g-L-r策略 黄金正弦策略 精英随机反向学习 自适应重调度
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基于动态多目标粒子群优化算法的资源受限研发项目进度 被引量：6
2
作者 曲红 吴娟 《系统工程》 CSCD 北大核心 2007年第9期98-102,共5页
资源与进度优化调度已成为企业研发项目成功的关键。引入粒子群算法来解决这一问题,将普通粒子群多目标算法进行了改进,提出动态的多目标粒子群算法,通过采用VC++编程语言对模型及其求解算法进行案例仿真,证实了模型及算法的有效性与优... 资源与进度优化调度已成为企业研发项目成功的关键。引入粒子群算法来解决这一问题,将普通粒子群多目标算法进行了改进,提出动态的多目标粒子群算法,通过采用VC++编程语言对模型及其求解算法进行案例仿真,证实了模型及算法的有效性与优越性。 展开更多
关键词 资源受限 研发项目进度问题 多日标模型 动态多日标粒子群优化算法
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求解混合流水车间调度的多目标优化算法 被引量：1
3
作者 谢光 潘玉霞 李俊青 《计算机工程与设计》 北大核心 2018年第3期885-889,共5页
为求解多目标混合流水车间调度问题,以最小化最大完工时间、提前惩罚量和滞后惩罚量为目标,提出一种改进的MOEA/D算法。采用基于排列的编码策略,设计两种局部搜索策略,提高算法求解性能。设计一种全局搜索交叉算子,给出一种种群更新策略... 为求解多目标混合流水车间调度问题,以最小化最大完工时间、提前惩罚量和滞后惩罚量为目标,提出一种改进的MOEA/D算法。采用基于排列的编码策略,设计两种局部搜索策略,提高算法求解性能。设计一种全局搜索交叉算子,给出一种种群更新策略,进一步提升解的分布均匀性。基于炼钢连铸实际生产数据,随机产生20个算例,与最新的两种多目标优化算法进行对比分析,验证了所提算法的优越性。 展开更多
关键词 混合流水车间调度 多目标优化算法 关键路径 全局搜索 局部搜索
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