【摘 要】
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差分进化算法是一类基于种群的启发式全局搜索技术,对于实值参数的优化具有较强的鲁棒性。但传统的差分进化算法存在停滞现象,容易使算法收敛停止。本文基于变异因子提出了一
【基金项目】
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国家自然科学基金(61402246);山东省高等学校科技计划项目(J14LN31)
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差分进化算法是一类基于种群的启发式全局搜索技术,对于实值参数的优化具有较强的鲁棒性。但传统的差分进化算法存在停滞现象,容易使算法收敛停止。本文基于变异因子提出了一种自适应差分进化算法(FMDE),并用来求解流水车间调度问题。建立了以最小化最大完工时间作为优化目标的流水车间调度问题数学模型,采用FMDE算法进行求解,采用测试数据集对求解性能进行了分析。实验结果表明,该算法在进化过程中能根据搜索过程自适应地确定变异率,使算法易于跳出局部最优解,大大提高了全局搜索能力。通过对比分析,FMDE算法在优化结果和收敛速度上都优于传统的差分进化算法,以及求解车间调度问题也有良好的性能。
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