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基于改进萤火虫算法的多资源多目标车间调度问题研究

Based on improved firefly algorithm research for multi-resource and multi-objective job-shop scheduling
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摘要 针对多资源多目标车间调度的问题,建立了该问题的数学模型,提出一种改进的萤火虫算法来求解该问题。该算法通过对多目标萤火虫算法进行改进:首先,为算法设计了基于时间窗口比较的活动化解码;然后,引入差分进化算子,以达到促进群体之间信息交流与共享的目的,提高收敛精度;最后,通过引入Baldwinian学习策略加强算法的局部搜索能力。实例表明,改进算法可以很好地解决该问题。 For job-shop scheduling problem of multi-objective with multi-resource constraining, a mathematical model of the problem is established, and an improved firefly algorithm is proposed. The algorithm improves the multi-objective firefly algorithm:first of all, based on the comparison of time window, the algorithm design activities of decoding; then, the introduction of differential evolution operator can facilitate information exchange and sharing between groups, improve the convergence precision;at last, enhance the algorithm of local search capabilities by introducing Baldwinian learning strategies. The example shows that the improved algorithm can solve the problem.
出处 《现代制造工程》 CSCD 北大核心 2016年第2期65-72,共8页 Modern Manufacturing Engineering
基金 江苏省产学研联合创新资金项目(SBY2014020479) 江苏省六大人才高峰资助项目(2010-JXQC-089)
关键词 多资源 多目标 萤火虫算法 差分进化 Baldwinian学习策略 multi-resource multi-objective firefly algorithm differential evolution Baldwinian learning strategies
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