基于K-means聚类的超启发式跨单元调度方法

作     者：赵彦霖 田云娜 Zhao Yanlin;Tian Yunna

作者机构：延安大学数学与计算机科学学院陕西延安716000 

出 版 物：《系统仿真学报》 (Journal of System Simulation)

年 卷 期：2024年第36卷第4期

页      面：941-956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）] 081202[工学-计算机软件与理论] 

基　　金：国家自然科学基金(61763046 62041212) 

主　　题：跨单元调度 超启发式算法 决策块 聚类 蚁群算法 

摘      要：结合我国制造业实际生产状况,针对柔性作业车间跨单元调度问题,提出一种基于K-means聚类的超启发式算法。应用K-means聚类算法将相近属性的实体划入相应“工件簇决策块中,采用蚁群算法为每个决策块选择启发式规则;对每个决策块内的实体运用相应的启发式规则产生调度解。仿真结果表明:该算法以决策块的形式适度增大了计算粒度,有效降低了算法时间复杂度,以聚类的方式将具有相近属性的被加工实体进行聚集,有利于为不同属性的实体选择合适的规则。该算法提高了计算效率,具有较好的优化性能,是解决柔性跨单元调度的一种有效算法。