【摘 要】
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针对分布式柔性车间作业调度问题,提出一种改进蚁群算法的求解方案.由于问题的首要目标是为工件分配合适的制造单元,而目前采用随机分配方法的研究在求解过程中存在很多不确定性,因此算法在为每个制造单元设置调度选择信息素矩阵的同时,也为制造单元分配设置相应的信息素矩阵,这与传统蚁群算法的单信息素矩阵模式相比有很大的改进.在蚂蚁遍历完成后,算法运用K-means与混合蛙跳算法相结合的聚类技术判断蚁群所处的状态
【机 构】
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合肥工业大学管理学院 安徽 合肥230009;合肥工业大学过程优化与智能决策教育部重点实验室 安徽 合肥230009
【出 处】
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中国管理现代化研究会,复旦管理学奖励基金会
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针对分布式柔性车间作业调度问题,提出一种改进蚁群算法的求解方案.由于问题的首要目标是为工件分配合适的制造单元,而目前采用随机分配方法的研究在求解过程中存在很多不确定性,因此算法在为每个制造单元设置调度选择信息素矩阵的同时,也为制造单元分配设置相应的信息素矩阵,这与传统蚁群算法的单信息素矩阵模式相比有很大的改进.在蚂蚁遍历完成后,算法运用K-means与混合蛙跳算法相结合的聚类技术判断蚁群所处的状态,动态调整蚁群算法的参数,使其快速收敛至局部最优解附近;再针对蚁群算法易陷于局部最优的缺陷,依据混沌理论随机性和遍历性的特点来调整参数,使其跳出局部最优.实验结果验证了该改进蚁群算法的有效性.
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