基于改进贪婪随机自适应算法的车间调度优化

摘要：

贪婪随机自适应搜索算法(GRASP)是近年来涌现的新的元启发式算法,其在车间调度优化方面的应用还很少,且解的全局满意度不够好.在已有GRASP的基础上,提出一种改进GRASP来解决装配车间调度优化问题.将发动机装配线简化为-个flow shop问题,以装配作业完成的总加工时间最短为优化目标.在已有GRASP强化策略中融入优化集ε的自进化过程而获得改进GRASP,并用实例对改进GRASP进行了仿真研究.结果表明,与现有的GRASP和遗传算法相比.强化策略和优化集ε自进化过程的结合可以大大提高改进GRASP的全局满意度,对求解该类问题有很好的效果.

关键词：flow shop、改进GRASP、强化策略、自进化过程、全局满意度

所属期刊栏目：19

分类号：TP311(计算技术、计算机技术)

资助基金：国家863计划资助项目2007AA04Z112;国家自然科学基金资助项目50875043

在线出版日期：2009-11-24（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共4页

页码：44-46,50