国内刊号:51-1196/TP
国际刊号:1001-3695
发布日期:
作者:李瑞,徐华,杨金峰,顾一帆,
单位:江南大学人工智能与计算机学院,江苏无锡214122;
关键词:人工蜂群算法,柔性作业车间调度,特征表示,邻居,变邻域搜索,潜在价值,
基金:国家自然科学基金资助项目(62106088);;
为了更好地解决以最小化最大完工时间为目标的柔性作业车间调度问题,提出了一种改进的人工蜂群算法。首先,采用随机选择和反向学习策略来提高初始蜜源的质量。同时,设计了一种新颖的特征表示方式,用于计算蜜源之间的距离。在引领蜂阶段,通过引入交叉和变异策略来优化种群中的近距离蜜源。在探索蜂阶段,引入了六种变邻域方法,以扩大解空间的搜索范围。而在侦查蜂阶段,则根据蜜源的潜力值剔除局部最优个体。在15个数据集上进行了广泛实验,实验结果表明,该改进算法性能明显优于其他四种著名的群智能优化算法。该研究为解决柔性作业车间调度问题提供了一种新的有效方法,对于实际生产调度具有重要的实用价值。
来源:2024年第2期
《计算机应用研究》期刊编辑部