| 多目标粒子群优化算法在柔性车间调度中的应用 |
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| 引用本文： | 贾兆红,陈华平,孙耀晖.多目标粒子群优化算法在柔性车间调度中的应用[J].小型微型计算机系统,2008,29(5):885-889. |
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| 作者姓名： | 贾兆红 陈华平 孙耀晖 |
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| 作者单位： | 1. 中国科学技术大学,信息管理与决策科学系,安徽,合肥,230026;安徽大学,智能计算与信号处理国家教育部重点实验室,安徽,合肥,230039
2. 中国科学技术大学,信息管理与决策科学系,安徽,合肥,230026 |
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| 基金项目： | 国家自然科学基金
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安徽省自然科学基金
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中国科技大学校科研和教改项目
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安徽省高校青年教师科研项目 |
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| 摘 要： | 将粒子群优化(Particle Swarm Optimization,PSO)算法和混沌搜索方法结合在一起,提出一种求解多目标柔性作业车间调度问题(Flexible job shop scheduling problem,FJSP)的新算法,利用混沌对PSO的参数进行自适应优化来有效平衡算法的全局搜索和局部开挖能力,并采用混沌局部优化策略来改善算法的搜索性能.此外,为了搜索到问题的所有非劣解,采用基于模糊逻辑的适应度函数来评价粒子.对于四个典型FJSP实例的实验验证了算法的可行性和有效性.
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| 关 键 词： | 柔性作业车间调度 多目标优化 粒子群优化 混沌 模糊逻辑 多目标粒子群优化算法 车间调度问题 应用 Job Shop Scheduling Flexible Optimization Algorithm Swarm 有效性 实验验证 价粒子 度函数 自适应 模糊逻辑 非劣解 搜索性能 改善 优化策略 能力 开挖 局部 |
| 文章编号： | 1000-1220(2008)05-0885-05 |
| 修稿时间： | 2007年1月9日 |
Multi-objective Particle Swarm Optimization Algorithm for Flexible Job Shop Scheduling |
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| JIA Zhao-hong,CHEN Hua-ping,SUN Yao-hui.Multi-objective Particle Swarm Optimization Algorithm for Flexible Job Shop Scheduling[J].Mini-micro Systems,2008,29(5):885-889. |
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| Authors: | JIA Zhao-hong CHEN Hua-ping SUN Yao-hui |
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| Affiliation: | JIA Zhao-hong1,2,CHEN Hua-ping1,SUN Yao-hui1 1(Department of Information Management , Decision Science,University of Science , Technology of China,Hefei 230026,China) 2(The Key Laboratory of Intelligent Computing , Signal Processing,Ministry of Education,Anhui University,Hefei 230039,China) |
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| Abstract: | In order to solve the multi-objective flexible job-shop scheduling problem(FJSP),a novel algorithm combining Particle Swarm Optimization(PSO) and chaos is proposed.The parameters of PSO are self-adaptively adjusted by means of chaos to balance the global search and the local exploitation abilities efficiently.During the search of PSO,a chaotic local optimizer is adopted to improve its resulting precision.Moreover,for the purpose of finding all the non-dominated solutions,a fitness function based on fuzzy lo... |
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| Keywords: | flexible job shop scheduling multi-objective optimization particle swarm optimization chaos fuzzy logic |
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