孔飞
- 作品数：2 被引量：28H指数：2
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- 教与同伴学习粒子群算法求解多目标柔性作业车间调度问题被引量：6
- 2015年
- 针对多目标柔性作业车间调度问题,提出了带Pareto非支配解集的教与同伴学习粒子群算法。首先,以工件的最大完工时间、最大机器负荷和所有机器总负荷为优化目标建立了多目标柔性作业车间调度模型。然后,该算法结合多目标Pareto方法和教与同伴学习粒子群算法,采用快速非支配排序算法产生初始Pareto非支配解集,用提取Pareto支配层程序更新Pareto非支配解集,同时采用混合分派规则产生初始种群,采用开口向上抛物线递减的惯性权重选择策略提高算法的收敛速度。最后,对3个Benchmark算例进行仿真实验。理论分析和仿真表明,与带向导性局部搜索的多目标进化算法(MOEA-GLS)和带局部搜索的控制遗传算法(AL-CGA)相比,对于相同的测试实例,该算法能产生更多更好的Pareto非支配解;在计算时间方面,该算法要小于带向导性局部搜索的多目标进化算法。实验结果表明该算法可以有效解决多目标柔性作业车间调度问题。
- 吴定会孔飞田娜纪志成
- 关键词：多目标柔性作业车间调度
- 基于双层粒子群优化算法的柔性作业车间调度优化被引量：22
- 2015年
- 针对柔性作业车间调度问题(FJSP),提出了一种改进的双层粒子群优化(ITLPSO)算法。首先,以机器的最大完工时间最小化为优化目标,建立了一个柔性作业车间调度模型;然后,介绍了改进的双层PSO算法,为了避免陷入局部最优和提高收敛速度,算法中加入了停滞阻止策略和凹函数递减策略;最后,对相关实例进行求解,并与已有算法作了比较。实验结果表明,与标准PSO算法和双层粒子群优化(TLPSO)算法相比,最大完工时间的最优值分别减少了11和6,最大完工时间的平均值分别减少了15.7和4,收敛速度明显提高。经过性能分析,所提算法可以明显提高柔性作业车间的调度效率,从而获得了更优的调度方案。
- 孔飞吴定会纪志成
- 关键词：柔性作业车间调度优化
