【摘 要】
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针对最大完工时间最小的置换流水车间调度问题,提出一种粒子群优化算法与变邻域搜索算法结合的混合粒子群优化(hybrid particle swarm optimization,HPSO)算法。在该混合算法
【机 构】
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华中科技大学数字制造装备与技术国家重点实验室
【基金项目】
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国家自然科学基金资助重点项目(51035001);国家自然科学基金资助项目(70772056)
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针对最大完工时间最小的置换流水车间调度问题,提出一种粒子群优化算法与变邻域搜索算法结合的混合粒子群优化(hybrid particle swarm optimization,HPSO)算法。在该混合算法中,采用NEH启发式算法进行种群初始化,以提高初始解质量。运用基于随机键的升序排列规则(ranked-or-der-value,ROV),将连续PSO算法应用于离散置换流水车间调度问题中,提出了一种基于关键路径的变邻域搜索算法,以进一步提高算法的局部搜索能力,使算法在集中搜索和分散搜索之间达到合理的平衡。最后,运用提出的混合算法求解Taillard和Watson基准测试集,并将测试结果与一些代表算法进行比较,验证了该调度算法的有效性。
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