混合文化优化算法及在车间调度中的应用

摘要：

针对文化算法收敛速度慢、易陷入局部最优解以及种群多样性少的问题,本文对文化算法进行优化设计,提出一种将带有精英保留策略的遗传算法(GA)和模拟退火算法(SA)纳入文化算法(CA)框架的混合优化算法.此算法基于协同进化的思想,算法分为下层种群空间和上层信念空间,两个空间采用了相同的进化机制,但使用不同的参数.在文化算法的基础上加入带有精英保留策略的遗传算法,使种群中的优秀个体直接进入下一代,以此提高收敛速度;加入模拟退火算法,利用其具有突变的特点,概率性的跳出局部最优并接受劣质解,以此增加种群多样性.函数优化结果证明了算法的有效性,将此算法用于求解最小化最大完工时间的流水车间调度问题,仿真结果显示,此算法在收敛速度和精度方面都优于其他几个具有代表性的算法.

关键词：精英保留策略、模拟退火算法、协同进化、流水车间调度、优化设计

所属期刊栏目：31

分类号：G02;TP301.6;TP18

在线出版日期：2023-01-03（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共6页

页码：329-334