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为了在生产中快速有效且合理地安排生产流程,达到生产最优化,采用改进粒子群权值算法(DPSO)。研究了DPSO算法地参数设置问题,在传统PSO算法基础上加入具有动态自适应调整功能的权重因子,使算法更快地达到全局最优化,迭代次数也大大缩短,将DPSO算法用于流程工业的flow-shop调度中,大大提高了生产效率,仿真实验表明该算法具有良好的全局优化性能。该成果对生产调度具有一定的参考价值和指导意义。 相似文献
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粒子群算法在多目标优化中的应用综述 总被引:5,自引:0,他引:5
粒子群优化算法是一种基于群体智能的全局随机寻优算法。它通过粒子搜寻自身的个体最优解和粒子群体的全局最优解来完成更新优化。粒子群算法在很多领域得到了广泛的应用。本文主要论述了多目标PSO约束优化的基本思想、实现情况,并展望了PSO算法在多目标优化中的未来发展方向。 相似文献
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