基于双链量子遗传算法的柔性作业车间调度

被引：31

作者：

刘晓冰 ^{[1
]}

焦璇 ^{[1
]}

宁涛 ^{[2
]}

梁旭 ^{[2
]}

机构：

[1] 大连理工大学管理学院

[2] 大连交通大学软件学院

来源：

计算机集成制造系统 | 2015年 / 21卷 / 02期

关键词：

惩罚系数; 柔性作业车间调度; 双链结构编码; 非支配解排序; 量子遗传算法;

D O I：

10.13196/j.cims.2015.02.023

中图分类号：

TP18 [人工智能理论]; TB497 [技术管理];

学科分类号：

081104 ; 0812 ; 0835 ; 1405 ; 08 ;

摘要：

针对模糊交货期的柔性作业车间调度问题,以最小化完工时间、最小化总成本和最小化惩罚值为目标,建立问题的数学模型,提出改进的双链量子遗传算法。通过对实际生产交货期的模糊特点进行分析,设计了随交货时间变化的提前/拖期双惩罚系数;针对柔性作业调度问题的特点,提出基于机器分配链和工序链的双链结构编码方法和Hadamard变异策略,并在模糊集合理论的基础上引入对非支配解的优化排序策略和拥挤距离选择策略。将方法应用于Kacem算例和某机械模具车间调度,并与其他经典算法进行比较,验证了所提方法的有效性。

引用

页码：495 / 502

页数：8

共 16 条

[1]

混合量子算法在车辆路径问题中应用的研究.[D].宁涛.大连海事大学.2013, 10

[2]

An effective hybrid particle swarm optimization algorithm for multi-objective flexible job-shop scheduling problem.[J].Guohui Zhang;Xinyu Shao;Peigen Li;Liang Gao.Computers & Industrial Engineering.2008, 4

[3] The application of parallel multipopulation genetic algorithms to dynamic job-shop scheduling [J].