10.3778/j.issn.1002-8331.2011.05.068
求解作业车间调度问题的微粒群遗传退火算法
标准微粒群算法(PSO)通常被用于求解连续优化的问题,很少被用于离散问题的优化求解,如作业车间调度问题(JSP).因此,针对PSO算法易早熟、收敛慢等缺点提出一种求解作业车间调度问题(JSP)的混合微粒群算法.算法将微粒群算法、遗传算法(GA)、模拟退火(SA)算法相结合,既增强了算法的局部搜索能力,降低了算法对参数的依赖,同时改善了PSO算法和GA算法易早熟的缺点.对经典JSP问题的仿真实验表明:与标准微粒群算法相比,该算法不仅能有效避免算法中的早熟问题,并且算法的全局收敛性得到了显著提高.
微粒群算法、遗传算法、作业车间调度、模拟退火
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TP391(计算技术、计算机技术)
重庆市科委科技计划攻关项目102074920080018
2011-06-20(万方平台首次上网日期,不代表论文的发表时间)
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