新型教与同伴学习粒子群算法求解作业车间调度问题

Novel teaching and peer-learning-based particle swarm optimization for Job-Shop scheduling problem
董君1,2
叶春明1
1. 上海理工大学 管理学院, 上海 200093
2. 河南工学院, 河南 新乡 453000

摘要

针对最小化最大完工时间的单目标作业车间调度问题,提出了新型教与同伴学习粒子群算法。通过教学阶段融合多邻域搜索,采用多样性变异策略以及同伴学习阶段采用混合学习策略三个方面的改进操作,扩大了种群的多样性,避免算法陷入局部最优,算法收敛速度和寻优性能有了显著提高。通过作业车间调度问题FT、LA系列测试实例的对比实验,验证了新型教与同伴学习粒子群算法是解决单目标作业车间调度问题的有效方法。

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》 印刷出版, 2019年第36卷 第12期
所属栏目: 算法研究探讨
出版页码: 3764-3768
文章编号: 1001-3695(2019)12-052-3764-05

发布历史

[2019-12-05] 印刷出版

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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