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混合蚁群遗传算法在车间作业调度的应用研究
  • ISSN号:1671-1815
  • 期刊名称:科学技术与工程
  • 时间:0
  • 页码:3109-3112
  • 语言:中文
  • 分类:TP301.6[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]大连交通大学软件学院电气信息学院,大连116028
  • 相关基金:国家自然科学基金(70572098)资助
  • 相关项目:支持企业运营管理过程集成的BOM技术研究
作者: 薛倩|宋存利|
中文摘要:

提出了一种解决车间调度最短完成时间的有效的混合算法。将遗传算法与蚂蚁算法的融合,采用遗传算法生成信息素分布,利用蚂蚁算法求精确解,优势互补。应用该算法对Job-Shop车间作业调度问题的解进行编译,通过实例表明该算法是可行有效的。

英文摘要:

An effective mixed algorithm for solving the minimum makespan problem of Job-Shop scheduling is presented. An optimal scheduling algorithm that combines ACA (Ant Colony Algorithm)with GA (Genetic Algorithm) is put forward. It adopts genetic algorithm to give information pheromone to distribute, use ant colony algorithm to get accurate solution and make the advantages of relevant departments complementary with each other. Simulation results demonstrate that the mixed algorithm is applicable and effective.

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期刊信息
  • 《科学技术与工程》
  • 北大核心期刊(2011版)
  • 主管单位:中国科学技术协会
  • 主办单位:中国技术经济学会
  • 主编:明廷华
  • 地址:北京市学院南路86号
  • 邮编:100081
  • 邮箱:ste@periodicals.net.cn
  • 电话:010-62118920
  • 国际标准刊号:ISSN:1671-1815
  • 国内统一刊号:ISSN:11-4688/T
  • 邮发代号:2-734
  • 获奖情况:
  • 国内外数据库收录:
  • 中国中国科技核心期刊,中国北大核心期刊(2011版),中国北大核心期刊(2014版)
  • 被引量:29478