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针对JIT环境下柔性生产的要求,多品种小批量生产使车间调度规划更加困难,许多生产调度优化问题属于NP-hard问题,其求解通常采用智能启发式算法。文化进化算法基于文化算法、文化进化思想及超群进化思想,通过上层文化空间的经验知识指导下层个体进化搜索的方向及步长,通过模拟人类社会文化进化的机制实现文化空间的进化与更新,最后将算法应用到变批量Flowshop问题的求解,用Matlab编程仿真测试,结果表明用此算法进行批量分割,解决生产调度优化问题是可行的,而且其搜索性能优于AGA算法。 相似文献
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对半导体黄光区调度问题进行了研究,建立了半导体黄光区调度的数学模型,分别提出了用于求解该问题的启发式方法和粒子群算法方案,阐明了两种算法方案的具体实现过程。通过对仿真实例进行计算和结果比较,表明了粒子群算法优于启发式方法,取得了不错的优化效果。 相似文献
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针对模糊交货期Flow-shop调度问题的特点,运用一种收敛速度快、全局性能好、不易陷入局部最优的智能迭代算法-量子粒子群算法,对其进行求解。通过仿真实例对该算法进行了验证,结果表明,在求解模糊交货期的Flow-shop问题时,量子粒子群算法要优于遗传算法和基本粒子群算法。 相似文献
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自从科学的管理思想引进生产过程中,管理者开始注重计算机的辅助作用。Job Shop调度问题(JSP)是许多实际生产调度的简化模型,由于解空间的规模巨大,给求解带来了很大的挑战。在量子比特编码的基础上,设计了两种解码方式,结合微粒群算法(PSO)的更新式对量子角进行智能调整,形成了混合量子算法(HQA)。但HQA在求解JSP时,效果并不好。在HQA的框架下,增加了一些寻优机制,使得算法求解性能有显著的提高,并称其为改进混合量子算法(IHQA)。 相似文献
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针对灰狼优化算法(GWO)存在的求解精度较低、后期收敛速度较慢、易陷入局部最优的缺点,提出一种改进灰狼优化算法(EGWO)。该算法引进两种改进策略:用以平衡算法全局搜索性和局部开发性的非线性收敛因子调整策略和用以降低陷入局部最优风险的精英个体重选策略。通过在9个基准测试函数上的实验与标准GWO算法,以及文献提出的5种改进灰狼算法和4种其他算法进行对比,从算法寻优的精确性和鲁棒性两个方面验证两种算法改进策略的有效性。实验结果表明,两种改进策略都能提升算法性能,综合使用两种策略的EGWO在收敛速度和求解精度都明显优于其他比较算法。 相似文献