免疫微粒群优化算法在作业车间调度中的应用

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引入克隆选择操作和借鉴免疫学习中较好的多样性来克服微粒群算法易陷于局部最优以及粒子过早收敛从而降低其寻优能力的缺点,构建了一种基于免疫机制的微粒群算法。对JSP标准测试案例的仿真结果表明,与其他算法相比,IPSO算法能够获得更优的结果,求解时间更短,从而验证了免疫机制对算法寻优能力的改善。 The introduction of clonal selection and learning from the better diversity of immune learning to overcome the shortcomings of the particle swarm optimization algorithm is easily trapped in local optima and premature convergence of particles to reduce their ability to find the best, and constructed a particle swarm optimization algorithm based on immune mechanism. Simulation results of JSP standard test cases show that, compared with other algorithms, IPSO algorithm can obtain better results and solve shorter time, which verifies that the immune mechanism can improve the optimization ability of the algorithm.
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