改进灰狼优化算法求解模糊车间调度问题
Improved grey wolf optimization algorithm for fuzzy Job-Shop scheduling problem
江南大学 人工智能与计算机学院, 江苏 无锡 214122
摘要
模糊车间调度问题是复杂调度的经典体现,针对此问题设计优秀的调度方案能提高生产效率。目前对于模糊车间调度问题的研究主要集中在单目标上,因此提出一种改进的灰狼优化算法(improved grey wolf optimization,IGWO)求解以最小化模糊完成时间和最小化模糊机器总负载的双目标模糊柔性作业车间调度问题。该算法首先采用双层编码将IGWO离散化,设计一种基于HV贡献度的策略提高种群多样性;然后使用强化学习方法确定全局和局部的搜索参数,改进两种交叉算子协助个体在不同更新模式下的进化;接着使用两级变邻域和四种替换策略提高局部搜索能力;最后在多个测例上进行多组实验分析验证改进策略的有效性。在多数测例上,IGWO的性能要优于对比算法,具有良好的收敛性和分布性。
基金项目
国家自然科学基金资助项目(62106088)
出版信息
DOI: 10.19734/j.issn.1001-3695.2022.11.0515
出版期卷: 《计算机应用研究》 印刷出版, 2023年第40卷 第7期
所属栏目: 算法研究探讨
出版页码: 2060-2067,2074
文章编号: 1001-3695(2023)07-021-2060-08
发布历史
[2023-01-06] 优先出版
[2023-07-05] 印刷出版
引用本文
成金海, 徐华, 杨金峰. 改进灰狼优化算法求解模糊车间调度问题 [J]. 计算机应用研究, 2023, 40 (7): 2060-2067,2074. (Cheng Jinhai, Xu Hua, Yang Jinfeng. Improved grey wolf optimization algorithm for fuzzy Job-Shop scheduling problem [J]. Application Research of Computers, 2023, 40 (7): 2060-2067,2074. )
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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