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论文研究-求解作业车间调度问题的改进混合灰狼优化算法.pdf
灰狼优化算法(GWO)是目前一种比较新颖的群智能优化算法,具有收敛速度快、寻优能力强等优点。将灰狼优化算法用于求解复杂的作业车间调度问题,与布谷鸟搜索算法进行比较研究,验证了标准GWO算法求解经典作业车间调度问题的可行性和有效性。在此基础上,针对复杂作业车间调度问题难以求解的特点,对标准GWO算法进行改进,通过进化种群动态、反向学习初始化种群以及最优个体变异三个方面的改进操作,测试结果表明,改进后的混合灰狼优化算法能够有效跳出局部最优值,找到更好的解,并且结果鲁棒性更强。
2023-02-02 16:01:48
1.38MB
灰狼优化算法
作业车间调度
最小化最大完工时间
混合算法
1
混合灰狼优化算法求解柔性作业车间调度问题
将灰狼优化算法(GWO)用于柔性作业车间调度问题(FJSP),以优化最大
完工时间
为目标,提出一种混合灰狼优化算法(HGWO).首先,采用两段式编码方式,建立GWO连续空间与FJSP离散空间的映射关系;其次,设计种群初始化方法,保证算法初始解的质量;然后,嵌入一种变邻域搜索策略,加强算法的局部搜索能力,引入遗传算子,提升算法的全局探索能力;最后,通过实验数据验证HGWO算法在求解FJSP问题方面的有效性.
2021-04-26 15:39:40
201KB
柔性作业车间调度 最大完工时间 灰狼优化算法 变邻域搜索策略 遗传算法
1
GA_JSP_chuan.m
本代码主要面向以作业车间调度为研究方向的同学,实现了遗传算法的混流生产线求解。
2021-04-18 22:01:27
15KB
遗传算法
车间调度
完工时间
1
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