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面向Job Shop调度的算法融合方法研究

作者:宋晓宇; 孟秋宏; 朱云龙算法融合遗传算法蚁群混合算法禁忌搜索算法

摘要:提出一种算法融合方法,解决单一算法求解Job Shop调度问题存在的不足,提高这类问题的求解质量。在融合方法中,采用遗传算法和蚁群算法进行并行搜索;根据Job Shop调度问题解的特征,提出基于关键工序的邻域选择方法,并将基于这种邻域选择方法的禁忌搜索算法作为局部搜索算法,加强了遗传算法和蚁群算法的局部搜索能力。采用算法融合方法构造的优化算法对13个难解的benchmarks问题实例进行求解,在较短的时间内,得到的十次实验结果的makespan最优值和平均值优于并行遗传算法(PGA)和TS算法。采用算法融合方法构造的优化算法具有较强的搜索能力,说明提出的算法融合方法是有效的。

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机械科学与技术

《机械科学与技术》(CN:61-1114/TH)是一本有较高学术价值的大型月刊,自创刊以来,选题新奇而不失报道广度,服务大众而不失理论高度。颇受业界和广大读者的关注和好评。 《机械科学与技术》为专业技术性刊物。反映机械科学与技术的研究成果及其在生产实践中的应用成果,刊登理论研究、设计计算、机构分析、成果报道及评述,介绍新方法、新工艺、新材料、新设备。

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