【摘 要】
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针对遗传算法解决柔性流水车间调度(Flexible Flow Shop scheduling,FFSP)时问题存在的搜索效率低、容易陷入局部最优解等方面不足进行分析,提出了一种模拟退火(SA)算法优化
【机 构】
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华北理工大学电气工程学院,河北唐山,063210
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针对遗传算法解决柔性流水车间调度(Flexible Flow Shop scheduling,FFSP)时问题存在的搜索效率低、容易陷入局部最优解等方面不足进行分析,提出了一种模拟退火(SA)算法优化粒子群遗传(PSO-GA)算法.首先通过增加工艺路线的对应工序数完成双层编码,自适应函数中引入CTmax和CTmin两个变量、采用自适应交叉和变异算子的方法完成对PSO-GA的改进,之后用SA算法与改进后的PSO-GA算法进行结合,完成了SA-PSO-GA算法的设计.最后将传统PSO-GA与SA-PSO-GA进行仿真比较,验证了SA-PSO-GA算法在解决FFSP问题时拥有更好地最优解和速度.
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