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| 基于具有自适应与自学习能力的粒子群优化算法的车间调度算法 | |
| 作者姓名： | 叶寒锋 李占山 陈超 |
| 作者单位： | 吉林大学符号计算与知识工程教育部重点实验室;计算机科学与技术学院; |
| 基金项目： | 国家自然科学基金(批准号:60873148;60973089;61170314;61272208);吉林省科技发展计划项目(批准号:20071106) |
| 摘 要： | 针对车间调度问题,提出一种新的基于粒子群优化和模拟退火的混合算法.该算法将问题规模作为启发式信息,通过对模拟退火算法引入新的邻域搜索机制——多粒度搜索,并加入选择优化和淘汰更新机制,提高了算法的自适应性和自学习能力,降低了粒子群算法陷入局部最优的可能性.实验结果表明,该算法在最优解的求解能力上优于其他算法. |
| 关 键 词： | 车间调度 粒子群优化 自适应 自学习 |
| 本文献已被 CNKI 等数据库收录！ | |