求解差异机器平行批调度的双目标协同蚁群算法

摘要：

利用用户的偏好信息,提出一种基于蚁群的双目标协同优化算法(Bi-objective synergy ant colony optimization algorithm based on Pareto domination,PDACO)并用于求解平行批处理机调度问题.考虑在一组差异容量并带有不同加工功率的平行批处理机器上,加工带有不同到达时间、尺寸和加工时间的一组工件,以同时最小化最大完工时间和总能耗.偏好向量的引入虽然可以提高算法的收敛性,但会降低解的多样性.为了弥补这一缺陷,在本文所提算法中,利用两个子蚁群分别沿着不同方向,迭代地进行独立和联合搜索.最后,通过大量的仿真实验验证了本文提出算法的有效性.

关键词：协同优化、批处理机、用户偏好、最大完工时间、总能耗

所属期刊栏目：46

资助基金：国家自然科学基金;中国教育部人文社会科学青年基金会;安徽省科学基金;安徽省教育厅自然科学基金

在线出版日期：2020-07-27（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共15页

页码：1121-1135