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基于混沌量子粒子群算法的置换流水车间调度
  • ISSN号：1006-3080
  • 期刊名称：华东理工大学学报
  • 时间：2013
  • 页码：325-331
  • 分类：TP301[自动化与计算机技术—计算机系统结构;自动化与计算机技术—计算机科学与技术]
  • 作者机构：[1]华东理工大学化工过程先进控制与优化教育部重点实验室,上海200237
  • 相关基金：国家自然科学基金（61174040,61104178）;中央高校基本科研业务费专项基金
  • 相关项目：基于数据驱动的不确定间歇生产过程调度建模与优化方法
作者： 杨子江|顾幸生|
关键词： 粒子群优化, 量子粒子群优化, 混沌优化, 流水车间调度问题, particle swarm optimization, quantum-behaved particle swarm optimization, chaotic optimization, flow-shop scheduling problem
中文摘要：

流水车间调度问题广泛存在于企业生产过程中，优化的调度方案可以提高企业生产效率，降低生产成本。提出了基于混沌量子粒子群优化算法并应用于求解置换流水车间调度问题，该算法在量子粒子群算法（QPSO）的基础上，引入了混沌机制，在保持QPS0算法收敛速度快的同时，利用混沌机制的遍历性，克服了QPSO易陷入局部极小值的缺点。同时提出了一种新的混沌变量到工件排序的编码方案，能够完整保留混沌的遍历性。仿真结果验证了所提出的新的调度算法能更好地探索更优解，同时不失去量子粒子群算法的收敛速度。

英文摘要：

Flow-shop scheduling problem （FSP） widely exists in enterprise production processes. Optimal scheduling method can improve productivity and reduce production cost. In this paper, an optimization algorithm based on the chaotic quantum-behaved particle swarm is proposed to solve the permutation flow-shop scheduling problem, in which the chaotic mechanism is introduced into quantum- behaved particle swarm optimization （QPSO） such that the shortcoming of easily falling into local minimum for QPSO can be avoided. Meanwhile, the fast convergence speed of QPSO can be kept in this proposed algorithm. Besides, a new representation scheme is proposed to overcome the difficulties of conversion from chaotic variable into job sequence. The simulation results verify the effectiveness of the proposed algorithm in this work.

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期刊信息
  • 《华东理工大学学报：自然科学版》
  • 北大核心期刊（2011版）
  • 主管单位:教育部
  • 主办单位:华东理工大学
  • 主编：刘红来
  • 地址：上海梅陇路130号
  • 邮编：200237
  • 邮箱：ecustxbbzz@ecust.edu.cn
  • 电话：021-64252666
  • 国际标准刊号：ISSN：1006-3080
  • 国内统一刊号：ISSN：31-1691/TQ
  • 邮发代号:4-382
  • 获奖情况:
  • 2001年被国家新闻出版总署评为"中国期刊方阵科技...,2002年获"第五届全国石油和化工行业优秀期刊二等奖",2004年获"全国高校优秀科技期刊二等奖",2006年荣获"首届中国高校优秀科技期刊奖"以及"第...
  • 国内外数据库收录:
  • 俄罗斯文摘杂志,美国化学文摘（网络版）,荷兰文摘与引文数据库,美国剑桥科学文摘,英国科学文摘数据库,中国中国科技核心期刊,中国北大核心期刊（2004版）,中国北大核心期刊（2008版）,中国北大核心期刊（2011版）,中国北大核心期刊（2014版）,中国北大核心期刊（2000版）
  • 被引量:10083