【摘 要】
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针对最小完工时间的流水车间作业调度问题,提出了一种自适应混合粒子群进化算法——AHPSO,将遗传操作有效地结合到粒子群算法中.定义了粒子相似度及粒子能量,粒子相似度阈值
【机 构】
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东北大学信息科学与工程学院,吉林大学计算机科学与技术学院符号计算与知识工程教育部重点实验室
【基金项目】
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国家自然科学基金重大项目(60496320,60496321);国家自然科学基金(60773097,60873148);新世纪优秀人才支持计划项目基金;吉林省科技发展计划项目基金(20060532,20080107);吉林省青年科研基金(20080107,20080617);东北师范大学自然科学青年基金(20081003)资助
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针对最小完工时间的流水车间作业调度问题,提出了一种自适应混合粒子群进化算法——AHPSO,将遗传操作有效地结合到粒子群算法中.定义了粒子相似度及粒子能量,粒子相似度阈值随迭代次数动态自适应变化,而粒子能量阈值与群体进化程度及其自身进化速度相关.此外,针对算法运行后期进化速度慢的缺点,提出了一种基于邻域的随机贪心策略进一步提高算法的性能.最后将此算法在不同规模的实例上进行了测试,并与其他几种具有代表性的算法进行了比较,实验结果表明,无论是在求解质量还是稳定性方面都优于其他几种算法,并且能够有效求解大规模车间作业问题.
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