柔性作业车间调度的动态禁忌粒子群优化算法

摘要：

针对复杂的多目标柔性作业车间调度问题(FJSP),提出一种基于全知型粒子群优化( FIPS)和动态禁忌搜索(TS)的混合Pareto算法,它在利用FIPS的全局搜索能力确定搜索方向后,通过TS进行有效的局部搜索以提高算法的搜索性能.该算法采用基于强度的适应度函数来评价粒子,以使非劣解均匀分布于Pareto前沿；采用基于公共关键块的多种邻域结构,既保持了种群的多样性,避免算法陷入局部最优,又有效提高了算法的收敛速度.算法中还引入了基于变异的自适应扰动策略来进一步增加解的多样性.对不同规模实例的比较实验表明,文中所提出的算法具有较好的搜索性能,是一种求解大、小规模多目标FJSP的有效算法.

关键词：柔性车间调度、全知型粒子群优化、禁忌搜索、多目标优化

所属期刊栏目：40

分类号：TP391.9(计算技术、计算机技术)

资助基金：国家自然科学基金资助项目70821001;教育部高等学校博士学科点专项科研基金资助项目200803580024;安徽大学青年科学研究基金资助项目33050044;安徽大学人才科研启动项目2303114

在线出版日期：2012-05-14（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共8页

页码：69-76