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《混合灰狼優(yōu)化算法求解柔性作業(yè)車間調(diào)度問題》由會員上傳分享，免費在線閱讀，更多相關內(nèi)容在工程資料-天天文庫。
1、第33卷第3期控制與決策Vol.33No.32018年3月ControlandDecisionMar.2018文章編號:1001-0920(2018)03-0503-06DOI:10.13195/j.kzyjc.2017.0124混合灰狼優(yōu)化算法求解柔性作業(yè)車間調(diào)度問題姜天華y(魯東大學交通學院，山東煙臺264025)摘要:將灰狼優(yōu)化算法(GWO)用于柔性作業(yè)車間調(diào)度問題(FJSP),以優(yōu)化最大完工時間為目標,提出一種混合灰狼優(yōu)化算法(HGWO).首先,采用兩段式編碼方式,建立GWO連續(xù)空間與FJSP離散空間的映射關系;其次,設計種群初始化方法,保證算法初始解的質(zhì)量;然后,嵌入一種變鄰域搜
2、索策略,加強算法的局部搜索能力,引入遺傳算子,提升算法的全局探索能力;最后,通過實驗數(shù)據(jù)驗證HGWO算法在求解FJSP問題方面的有效性.關鍵詞:柔性作業(yè)車間調(diào)度；最大完工時間；灰狼優(yōu)化算法；變鄰域搜索策略；遺傳算法中圖分類號:TH165文獻標志碼:AFlexiblejobshopschedulingproblemwithhybridgreywolfoptimizationalgorithmJIANGTian-huay(SchoolofTransportation，LudongUniversity，Yantai264025，China)Abstract:Greywolfoptimizatio
3、n(GWO)algorithmisappliedtothe?exiblejobshopschedulingproblem(FJSP),andahybridGWO(HGWO)isproposedwiththeobjectiveofminimizingthemakespan.Firstly,atwo-phaseencodingmethodisemployed,andamappingrelationshipissetupbetweenthecontinuousspaceandthediscretespaceofFJSP.Then,apopulationinitializationstrategy
4、isdesignedtoensurethequalityoftheinitialsolutions,andthenavariableneighborhoodsearch(VNS)strategyisembeddedtoenhancethelocalsearchability.Inaddition,geneticoperatorsareintroducedtoimprovetheglobalexplorationcapabilityofthealgorithm.Finally,experimentaldatashowthattheproposedHGWOise?ectiveforsolvin
5、gtheFJSP.Keywords:?exiblejobshopscheduling；makespan；greywolfoptimizationalgorithm；variableneighborhoodsearch；geneticalgorithm0引言傳算法,以優(yōu)化FJSP問題中的3個指標:最大完工時間、機器總負載和瓶頸機器負荷;Liu等[3]提出了一種柔性作業(yè)車間調(diào)度問題(FJSP)作為經(jīng)典作業(yè)車間調(diào)度問題的一種延伸形式,具有更強的應用背景和改進雙鏈量子遺傳算法求解具有模糊交貨期的柔性更大的求解難度,已被證明是一種具有NP難特性的作業(yè)車間調(diào)度問題,以優(yōu)化系統(tǒng)完工時間、總成本組合優(yōu)化問
6、題[1].與JSP問題相比,FJSP中工件柔性和提前/拖期懲罰;Karthikeyan等[4]提出了一種混合加工路徑的特性在減小機器約束的同時,又增加了調(diào)離散螢火蟲算法求解有限資源約束下的多目標柔性度的靈活性,使其更能貼近于實際生產(chǎn)[2],但是這也作業(yè)車間調(diào)度問題;Yuan等[5]提出了一種混合差分大大提升了其復雜程度.該問題的求解算法研究已進化算法,以優(yōu)化柔性作業(yè)車間工件的最大完工時間;Li等[6]將遺傳算法和禁忌搜索相結(jié)合,提出了一成為車間調(diào)度領域的熱點,目前元啟發(fā)式算法已成為最流行的方法,它為FJSP問題提供了更多更新的求種混合算法以優(yōu)化最大完工時間.盡管各種元啟發(fā)解思路和方法,引起
7、了國內(nèi)外學者們的廣泛關注.式算法在FJSP問題中已得到了廣泛的研究,但目前Zhang等[1]針對不同性能指標下柔性作業(yè)車間仍沒有任何一種算法能夠獲得所有問題的最優(yōu)解,因調(diào)度問題進行了研究,提出了一種具有雙層子代產(chǎn)生此學者們?nèi)栽诓粩喾e極探索,以獲得更豐富且更有效模式的改進遺傳算法;Zhang等[2]提出了一種改進遺的方法.收稿日期:2017-02-12；修回日期:2017-04-26.基金項目:山東省自然科學基金項目(ZR
