Novel teaching and peer-learning-based particle swarm optimization for Job-Shop scheduling problem
Novel teaching and peer-learning-based particle swarm optimization for Job-Shop scheduling problem
1. Business School, University of Shanghai for Science & Technology, Shanghai 200093, China
2. Henan Institute of Technology, Xinxiang Henan 453000, China
摘要
This paper applied a novel hybrid teaching and peer-learning-based particle swarm optimization(HTLBPSO) to minimize maximum makespan of single objective Job-Shop scheduling problem(JSP). The population diversity increased and also avoided being trapped in local optimum through adopting three improved operations, fusion multi-neighbor search, multiple mutation in teaching stage and mix learning in peer-learning stage. The optimization performance and convergence speed significantly improved. The contrast experimental results of FT and LA series test cases for Job-Shop scheduling problems de-monstrate the effectiveness of the algorithm proposed on solving single objective JSP.
关键词
基金项目
国家自然科学基金资助项目(71271138)
上海理工大学科技发展项目(2018KJFZ043)
出版信息
DOI: 10.19734/j.issn.1001-3695.2018.08.0598
出版期卷: 《计算机应用研究》 Printed Article, 2019年第36卷 第12期
所属栏目: Algorithm Research & Explore
出版页码: 3764-3768
文章编号: 1001-3695(2019)12-052-3764-05
发布历史
引用本文
董君, 叶春明. 新型教与同伴学习粒子群算法求解作业车间调度问题 [J]. 计算机应用研究, 2019, 36 (12): 3764-3768. (Dong Jun, Ye Chunming. Novel teaching and peer-learning-based particle swarm optimization for Job-Shop scheduling problem [J]. Application Research of Computers, 2019, 36 (12): 3764-3768. )
关于期刊
- 计算机应用研究 月刊
- Application Research of Computers
-
刊号
ISSN 1001-3695
CN 51-1196/TP
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