基于改进型蚁群算法的MFJSSP研究

被引:5
作者
李莉 [1 ]
王克奇 [2 ]
机构
[1] 东北林业大学信息与计算机工程学院
[2] 东北林业大学林业工程自动化学科
基金
黑龙江省自然科学基金;
关键词
多目标优化; 柔性作业车间调度; 蚁群算法;
D O I
暂无
中图分类号
TP301.6 [算法理论];
学科分类号
081202 ;
摘要
为了对MFJSSP进行优化,给出了改进的基于蚁群算法的MFJSSP解决方法。改进后的算法根据工件数量确定子集数量。给出了可选工作集的构建方法及在寻优过程中的邻域搜索策略,并对蚁群算法的参数选择问题进行了讨论。完成了MFJSSP中蚁群算法的改进,并将改进后的蚁群算法应用于解决4×5和8×8问题,取得了较理想的结果。实验结果证明所提出的算法在解决MFJSSP上是一种可行、有效的解决方法。
引用
收藏
页码:1640 / 1643
页数:4
相关论文
共 8 条
[1]   一种基于混沌神经网络的作业车间调度算法 [J].
马川 ;
王涛 ;
王宝文 ;
刘文远 .
机床与液压, 2009, 37 (07) :11-14+20
[2]   改进遗传算法解决柔性作业车间调度问题 [J].
刘琼 ;
张超勇 ;
饶运清 ;
邵新宇 .
工业工程与管理, 2009, 14 (02) :59-66
[3]   基于粒子群优化和模拟退火的混合调度算法 [J].
潘全科 ;
王文宏 ;
朱剑英 .
中国机械工程, 2006, (10) :1044-1046+1064
[4]   用于作业车间调度的模拟退火算法 [J].
赵良辉 ;
邓飞其 .
制造业自动化, 2006, (03) :10-12+23
[5]   一种基于禁忌搜索的作业车间调度算法 [J].
黄志 ;
黄文奇 .
计算机工程与应用 , 2006, (03) :12-14
[6]  
MAX – MIN Ant System[J] . Thomas Stützle,Holger H. Hoos. Future Generation Computer Systems . 2000 (8)
[7]  
Job-shop scheduling: Computational study of local search and large-step optimization methods[J] . European Journal of Operational Research . 1995 (2)
[8]   JOB-SHOP SCHEDULING WITH MULTIPURPOSE MACHINES [J].
BRUCKER, P ;
SCHLIE, R .
COMPUTING, 1990, 45 (04) :369-375