10.3969/j.issn.1009-0134.2019.04.024
基于改进灰狼算法求解柔性车间调度问题
柔性车间作业调度问题是一个复杂的NP问题,灰狼优化算法(GWO)是目前一种比较新颖的群智能优化算法,多用于解决连续函数优化问题.针对柔性车间作业调度问题(FJSP),结合FJSP问题特点,提出改进灰狼算法(GSGWO).采用新的种群生成机制,提高了狼群的多样性;结合模拟退火算法和遗传算法提出一种哨兵狼机制,解决灰狼优化算法在求解离散FJSP问题收敛速度慢,后期容易陷入局部收敛的现象.通过5个小规模Kacem实例和2个大规模的BRdata实例测试集的仿真结果表明,相对于标准的GWO和改进HGWO算法,GSGWO算法的优化性能有了很大的改善.GSGWO相对于GA,GASA也表现出了更好的优化性能,验证了所提算法的有效性.
柔性车间作业调度问题、灰狼算法、遗传算法、模拟退火算法、最大完工时间
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TH165
特殊环境机器人技术四川省重点实验室开放基金13zxtk06
2019-05-23（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）
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