多种群差分进化算法及在柔性车间作业调度中的应用
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TH165

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国家自然科学基金


A multi-population differential evolution algorithm and its application in flexible job shop scheduling
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    针对柔性车间作业调度问题,在深入分析差分进化算法的基础上,提出了一种多种群差分进化算法.该算法基于DE/rand/2/bin变异方式全局搜索能力强,鲁棒性好,和DE/best/2/bin变异方式局部搜索能力强,收敛速度快;包含若干个普通种群和一个精英种群,普通种群采用DE/rand/2/bin变异方式,精英种群采用DE/best/2/bin变异方式,普通种群和精英种群及普通种群之间在适当的时候进行优秀个体迁移,以实现全局搜索能力和收敛速度之间的平衡,并从现实生产实际出发,建立了双目标柔性车间作业调度数学模型.最后,将该算法应用于一个调度算例,仿真结果表明,该算法可行有效.

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引用本文

谈峰,王伟.多种群差分进化算法及在柔性车间作业调度中的应用[J].湖南农业大学学报:自然科学版,2008,34(1):105-108.

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  • 最后修改日期:2007-10-12
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