基于变邻域搜索的分布式估计算法求解混合流水车间调度问题
混合流水车间调度问题(Hybrid Flow Shop Scheduling Problem,HFSP)广泛存在于机械、物流、运输及化工等领域,是调度领域的一个热门研究方向.为解决该问题,提出了一种基于变邻域搜索的分布式估计算法.该算法采用二进制编码,通过引入概率向量来建立解空间的概率模型.在概率模型的更新上,引入了学习速率来调节模型的自我学习过程.利用更新后的模型,可以产生新的种群.对新种群中的优秀个体,采用变邻域搜索进行进一步的优化.最后,这些优势个体将用于更新种群和概率模型.基准测试结果表明,该算法成功地结合了分布式估计算法良好的全局搜索能力和变邻域搜索算法优秀的局部搜索能力,在处理混合流水车间调度问题上具有明显优势.
制造企业 混合流水车间 优化调度 分布式估计算法 变邻域搜索
王光辰 廖玮 高亮
华中科技大学 数字制造装备与技术国家重点实验室 机械科学与工程学院,湖北 武汉 430074
国内会议
广东佛山
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1-12
2016-09-26（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）