微粒群优化算法在流水线干扰管理调度中的应用

摘要：

微粒群优化算法(Particle Swarm Optimization,PSO)是起源于鸟群和鱼群群体运动行为的研究,是在蚁群算法提出之后的又一种新的进化计算技术,具有典型的群体智能特性.本文构建了干扰为工件到达的流水车间调度干扰管理模型,其经典目标函数为最大完工时间和干扰目标函数为干扰时间差相混合.本文运用微粒群优化算法求解流水线干扰管理调度问题,给出了计算实例并进行了详细分析,并对干扰管理问题和重调度问题进行了测试分析,得出了有参考意义的结果.

关键词：微粒群算法、流水线、干扰管理、调度问题、优化

所属期刊栏目：17

分类号：F406.2(工业经济理论)

资助基金：国家自然科学基金资助项目71271138;教育部人文社会科学规划基金项目10YJA630187;上海市教育委员会科研创新项目12ZS133;高等学校博士点基金项目20093120110008

在线出版日期：2013-01-05（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共6页

页码：48-53