【摘 要】
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针对以最小化最大完工时间的柔性作业车间调度问题,在标准樽海鞘群算法(salp swarm slgorithm,SSA)的基础上,提出一种改进的樽海鞘群算法.采用基于工序和基于设备的二维向量进行编码,并考虑设备负载进行种群初始化.基于Lévy飞行对领导者位置更新方式进行离散化改进;在追随者位置更新公式中引入自适应惯性权重,使算法的全局搜索和局部搜索能力得到更好的平衡.为提高搜索效率,设计了交叉算子和基于关键路径的变异算子来保证种群的多样性,同时引入模拟退火(simulated annealing,SA)策略
【机 构】
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西南交通大学 机械工程学院, 四川 成都 610031;西南交通大学 机械工程学院, 四川 成都 610031;轨道交通运维技术与装备四川省重点实验室, 四川 成都610031
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针对以最小化最大完工时间的柔性作业车间调度问题,在标准樽海鞘群算法(salp swarm slgorithm,SSA)的基础上,提出一种改进的樽海鞘群算法.采用基于工序和基于设备的二维向量进行编码,并考虑设备负载进行种群初始化.基于Lévy飞行对领导者位置更新方式进行离散化改进;在追随者位置更新公式中引入自适应惯性权重,使算法的全局搜索和局部搜索能力得到更好的平衡.为提高搜索效率,设计了交叉算子和基于关键路径的变异算子来保证种群的多样性,同时引入模拟退火(simulated annealing,SA)策略,改善算法的局部搜索能力.通过采用标准算例进行对比计算,结果验证了所提算法的有效性.
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