基于动态双种群粒子群算法的柔性工作车间调度
A Dynamic Double-Population Particle Swarm Optimization Algorithm for Flexible Job-Shop Scheduling作者机构:东北大学信息科学与工程学院辽宁沈阳110004
出 版 物:《东北大学学报(自然科学版)》 (Journal of Northeastern University(Natural Science))
年 卷 期:2007年第28卷第9期
页 面:1238-1242页
核心收录:
学科分类:12[管理学] 1201[管理学-管理科学与工程(可授管理学、工学学位)] 081104[工学-模式识别与智能系统] 08[工学] 0835[工学-软件工程] 0811[工学-控制科学与工程] 0812[工学-计算机科学与技术(可授工学、理学学位)]
主 题:双种群 粒子群优化 学习策略 DPSO-HA算法 柔性工作车间调度
摘 要:针对标准粒子群优化算法存在易陷入局部最优点的缺点,提出了一种基于动态双种群的粒子群优化算法(DPSO).DPSO算法将种群划分成两个种群规模随进化过程不断变化的子种群,两个子种群分别采用不同的学习策略进行进化,并在进化过程中相互交换信息.该算法提高了全局寻优能力,有效地避免了早熟收敛的发生.将以DPSO算法为基础的排序算法和启发式分配算法(HA)相结合形成了解决柔性工作车间调度问题的新方法(DPSO-HA).通过对算例的研究和与其他方法的比较表明,该方法是有效可行的.