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免疫粒子群优化算法在车间作业调度中的应用
引用本文:叶建芳,王正肖,潘晓弘.免疫粒子群优化算法在车间作业调度中的应用[J].浙江大学学报(自然科学版 ),2008,42(5):863-868.
作者姓名:叶建芳  王正肖  潘晓弘
作者单位:浙江大学 现代制造工程研究所,浙江 杭州 310027
基金项目:国家高技术研究发展计划(863计划) , 浙江省科技计划
摘    要:针对标准粒子群优化(PSO)算法在迭代过程中容易出现粒子过早收敛从而降低其寻优能力的问题,分析了粒子在更新过程中早熟的原因,通过引入免疫系统的抗体浓度选择机制,构造了一种基于免疫机制的粒子群优化算法模型,并给出了免疫粒子群优化(IPSO)算法在车间作业调度问题(JSP)中的应用.抗体浓度选择机制使得粒子在更新迭代过程中保持了多样性,从而克服了过早收敛的缺陷.对43个JSP标准测试案例的仿真结果表明,与其他算法相比,IPSO算法能够获得更优的结果,求解时间更短,从而验证了免疫机制对算法寻优能力的改善.最后给出了LA36问题的调度结果的甘特图.

关 键 词:车间作业调度  粒子群优化  免疫粒子群优化  多样性保持
文章编号:1008-973X(2008)05-0863-06
修稿时间:2007年2月12日

Application of immune particle swarm optimization to job-shop scheduling problem
YE Jian-fang,WANG Zheng-xiao,PAN Xiao-hong.Application of immune particle swarm optimization to job-shop scheduling problem[J].Journal of Zhejiang University(Engineering Science),2008,42(5):863-868.
Authors:YE Jian-fang  WANG Zheng-xiao  PAN Xiao-hong
Abstract:
Keywords:
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