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【目的】讨论非同类机环境下最小化任务总误工损失的调度问题。任务的误工损失是与交付期有关的一种惩罚量,该惩罚量的值等于任务滞后于交付期加工的部分。【方法】设计了一个粒子群算法求解该问题,并以数值实验进行验证。【结果】针对问题特性,对粒子群算法中的粒子表达方式、运算操作、初始解生成、种群更新方法等进行了重新定义。【结论】数值实验表明,算法处理该问题时可获得性能良好的解,并且运行时间也在可接受范围之内。
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【目的】讨论非同类机环境下最小化任务总误工损失的调度问题。任务的误工损失是与交付期有关的一种惩罚量,该惩罚量的值等于任务滞后于交付期加工的部分。【方法】设计了一个粒子群算法求解该问题,并以数值实验进行验证。【结果】针对问题特性,对粒子群算法中的粒子表达方式、运算操作、初始解生成、种群更新方法等进行了重新定义。【结论】数值实验表明,算法处理该问题时可获得性能良好的解,并且运行时间也在可接受范围之内。 相似文献
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