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基于混合果蠅-遺傳算法求解柔性作業(yè)車(chē)間調度問(wèn)題
DOI:
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作者:
作者單位:

沈陽(yáng)工學(xué)院 基礎課部

作者簡(jiǎn)介:

通訊作者:

中圖分類(lèi)號:

TP29

基金項目:

國家自然科學(xué)基金(61603262), 遼寧省自然科學(xué)基金(20180550418), 沈陽(yáng)工學(xué)院i5智能制造研究所基金(i5201701)


A Hybrid Algorithm of Fruit Fly Optimization Algorithm and Genetic Algorithm for Solving Flexible Job Shop Scheduling Problem
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    摘要:

    根據柔性作業(yè)車(chē)間調度問(wèn)題的特點(diǎn),針對不同生產(chǎn)效率的并行設備,以完工時(shí)間最小化為目標建立優(yōu)化模型,提出了混合果蠅優(yōu)化算法和遺傳算法的兩階段組合算法(FOA-GA). 在嗅覺(jué)階段,通過(guò)局部路徑搜索技術(shù)進(jìn)行生產(chǎn)路徑尋優(yōu);在視覺(jué)階段,結合遺傳算法的交叉和競爭機制,進(jìn)行個(gè)體間的信息交換,利用尋優(yōu)變異算子和常規變異算子進(jìn)行兩部分變異,再引入自適應動(dòng)態(tài)轉移算子進(jìn)行調整以加快收斂速度. 在生產(chǎn)實(shí)例中,將FOA-GA算法與果蠅優(yōu)化算法和遺傳算法的結果進(jìn)行比較,證明了其可行性和有效性.

    Abstract:

    According to the characteristics of the flexible job shop scheduling problems, an optimization model is established with the goal of minimizing the completion time, and a hybrid algorithm of fruit fly optimization algorithm and genetic algorithm (FOA-GA) is proposed. In the olfactory stage, local search technique is used to find the optimal path; In the visual stage, combining the crossover and competition mechanism of genetic algorithm, the information exchange between individuals is carried out, the mutation operator with an optimization tendency and the conventional mutation operator are used to carry out the two-part mutation, and then the adaptive dynamic transfer operator is introduced to accelerate the convergence rate. In the simulation, the results of FOA-GA algorithm are compared with those of fruit fly optimization algorithm and genetic algorithm to prove its feasibility and effectiveness.

    參考文獻
    相似文獻
    引證文獻
引用本文

劉晶晶,劉業(yè)峰,黎虹.基于混合果蠅-遺傳算法求解柔性作業(yè)車(chē)間調度問(wèn)題計算機測量與控制[J].,2020,28(12):227-232.

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  • 收稿日期:2020-05-26
  • 最后修改日期:2020-05-26
  • 錄用日期:2020-05-28
  • 在線(xiàn)發(fā)布日期: 2020-12-15
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