【摘 要】
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针对作业车间调度问题,为了克服早熟收敛和容易陷入局部最优等不足,提出一种基于Lévy飞行的改进飞蛾扑火优化模型(LMFO)。首先,采用MFO算法求解作业车间调度问题,并与粒
【机 构】
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上海理工大学管理学院,南阳理工学院信息化建设与管理中心,北部湾大学经济管理学院
【基金项目】
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国家自然科学基金资助项目(71840003);上海理工大学科技发展基金资助项目(2018KJFZ043);2017教育部“云数融合科教创新”基金项目(2017A01109);2018年度河南省重点研发与推广专项(科技攻关)(182102210113)
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针对作业车间调度问题,为了克服早熟收敛和容易陷入局部最优等不足,提出一种基于Lévy飞行的改进飞蛾扑火优化模型(LMFO)。首先,采用MFO算法求解作业车间调度问题,并与粒子群算法(PSO)、遗传算法(GA)进行对比研究,证明了MFO算法求解此类问题的有效性;然后,采用改进的随机键编码,引入Lévy飞行对MFO算法进行改进;最后,仿真实验表明,LMFO算法在求解作业车间调度问题时优于MFO、PSO和GA算法,能够跳出局部最优找到更好的解,且具有一定的鲁棒性。
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