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论文题目 改进飞蛾扑火优化算法求解柔性生产调度问题
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改进飞蛾扑火优化算法求解柔性生产调度问题

首发时间:2020-03-23

陶婷婷 1   

陶婷婷(1996-),女,硕士研究生,主要研究方向:作业车间调度、绿色制造、智能制造及装备

宋豫川 1   

宋豫川,男,教授,主要研究方向:智能制造及装备、生产管理运作、绿色设计制造

王建成 1   
  • 1、重庆大学机械传动国家重点实验室,重庆 400044

摘要:以柔性作业车间调度问题(FJSP)中最小化最大完工时间为目标,提出了改进飞蛾扑火优化算法(IMFO)。首先采用两段式编码方式,建立连续空间与FJSP离散空间的映射关系;其次,设计种群初始化方法,保证种群的多样性和质量,加快算法收敛速度;然后,为了提高算法的全局搜索能力,提出随机更新算子和基于Levy飞行轨迹的随机游走策略,使其跳出局部最优解。最后通过标准数据测试以及与其他算法的对比验证了IMFO算法在求解FJSP问题方面的有效性。

关键词: 柔性作业车间调度 改进飞蛾扑火优化算法 随机更新 Levy飞行

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Flexible production scheduling solved by improved moth-flame optimization algorithm

Tao Tingting 1   

陶婷婷(1996-),女,硕士研究生,主要研究方向:作业车间调度、绿色制造、智能制造及装备

Song Yuchan 1   

宋豫川,男,教授,主要研究方向:智能制造及装备、生产管理运作、绿色设计制造

Wang Jiancheng 1   
  • 1、State key laboratory of mechanical transmissions, Chongqing university, Chongqing 400044

Abstract:An improved moth-flame optimization(IMFO) algorithm is proposed to solve the flexible job shop scheduling problem with the aim to minimize the makespan. Firstly, a two phase encoding method is adopted to get the initial population, a mapping relation is built between the continuous zoom with the discrete space based on the character of problem; secondly, the population initialization method is designed to improve population diversity and quality as well accelerate the algorithm \'s convergence speed; then for improving the global search ability, a random updating operator and a random walk strategy called Levy flight are combined with the algorithm, helping to escape the local minimization; lastly, the experimental examination result and comparison with other algorithm show the effective of IMFO in solving FJSP problems.

Keywords: flexible job shop scheduling improved moth-flame optimization(IMFO) random updating Levy flight

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陶婷婷,宋豫川,王建成. 改进飞蛾扑火优化算法求解柔性生产调度问题[EB/OL]. 北京:中国科技论文在线 [2020-03-23]. http://www.paper.edu.cn/releasepaper/content/202003-255.

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