【摘 要】
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针对总拖期时间最小化的置换流水车间调度问题(Total tar-diness permutation flow-shop scheduling problem)提出了一种基于多智能体的进化搜索算法.在该算法中,采用基于延迟时
【机 构】
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东北大学信息科学与工程学院系统工程研究所,流程工业综合自动化教育部重点实验室
【基金项目】
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国家自然科学基金(61333006,71171038);中央高校基本科研业务费(N110404024)资助~~
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针对总拖期时间最小化的置换流水车间调度问题(Total tar-diness permutation flow-shop scheduling problem)提出了一种基于多智能体的进化搜索算法.在该算法中,采用基于延迟时间排序的学习搜索策略(Tardinessrankbasedlearning),快速产生高质量的新个体,并根据概率更新模型进行智能体网格的更新进化.同时通过实验设计的方法探讨了算法参数设置对算法性能的影响.为了验证算法的性能,求解了Vallada标准测试集中540个测试问题,并将测试结果
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