【摘 要】
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为了解决作业车间调度问题,针对蚁群算法容易陷入局部最优且搜索时间较长的缺陷,提出一种动态平衡自适应蚁群算法.提出挥发系数自适应调整策略,根据算法陷入局部最优倾向的程
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为了解决作业车间调度问题,针对蚁群算法容易陷入局部最优且搜索时间较长的缺陷,提出一种动态平衡自适应蚁群算法.提出挥发系数自适应调整策略,根据算法陷入局部最优倾向的程度动态调整挥发系数,避免算法早熟;提出搜索路径动态平衡机制,当算法收敛系数大于设定的阈值时,根据解分布的“集中度”对解的分布进行动态调整,以提高解的全局搜索能力,加快收敛速度.采用该算法分别对一些经典的Benchmark调度问题进行100次运行仿真测试,并与已有文献中4种蚁群算法在相同条件下的运行结果进行对比,结果表明,算法的收敛速度、解的质量
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