柔性车间调度的解空间距离聚类和变邻域搜索粒子群算法
根据柔性车间调度问题提出基于解空间距离聚类和变邻域搜索的粒子群算法.在粒子群算法基础上采用贪婪策略引入变邻域搜索方式,即调整关键路径上最大关键工序的机器位置,调整关键路径上工序相对位置变化,加强局部搜索能力;根据机器加工工序的空间距离,采用K-means聚类得到机器加工工序“优良个体”,加大局部搜索性能.同时对于粒子群算法速度更新采用局部停滞策略,保留局部片段相对位置不变特性.通过实验仿真,优化算法取得了较好的效果,与一般的粒子群算法相比较收敛速度迅速且性能良好.
柔性车间调度、变邻域搜索、空间距离K-means聚类、速度局部停滞
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TP3;TP1
2017-01-06(万方平台首次上网日期,不代表论文的发表时间)
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