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摘要:
针对标准粒子群优化(PSO)算法在迭代过程中容易出现粒子过早收敛从而降低其寻优能力的问题,分析了粒子在更新过程中早熟的原因,通过引入免疫系统的抗体浓度选择机制,构造了一种基于免疫机制的粒子群优化算法模型,并给出了免疫粒子群优化(IPSO)算法在车间作业调度问题(JSP)中的应用.抗体浓度选择机制使得粒子在更新迭代过程中保持了多样性,从而克服了过早收敛的缺陷.对43个JSP标准测试案例的仿真结果表明,与其他算法相比,IPSO算法能够获得更优的结果,求解时间更短,从而验证了免疫机制对算法寻优能力的改善.最后给出了LA36问题的调度结果的甘特图.
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文献信息
篇名 免疫粒子群优化算法在车间作业调度中的应用
来源期刊 浙江大学学报(工学版) 学科 工学
关键词 车间作业调度 粒子群优化 免疫粒子群优化 多样性保持
年,卷(期) 2008,(5) 所属期刊栏目 机械工程
研究方向 页码范围 863-868,879
页数 7页 分类号 TP278
字数 5025字 语种 中文
DOI 10.3785/j.issn.1008-973X.2008.05.028
五维指标
作者信息
序号 姓名 单位 发文数 被引次数 H指数 G指数
1 潘晓弘 浙江大学现代制造工程研究所 130 2522 25.0 46.0
2 王正肖 浙江大学现代制造工程研究所 67 659 14.0 24.0
3 叶建芳 浙江大学现代制造工程研究所 8 44 2.0 6.0
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节点文献
车间作业调度
粒子群优化
免疫粒子群优化
多样性保持
研究起点
研究来源
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相关学者/机构
期刊影响力
浙江大学学报(工学版)
月刊
1008-973X
33-1245/T
大16开
杭州市浙大路38号
32-40
1956
chi
出版文献量(篇)
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6
总被引数(次)
81907
相关基金
国家高技术研究发展计划(863计划)
英文译名:The National High Technology Research and Development Program of China
官方网址:http://www.863.org.cn
项目类型:重点项目
学科类型:信息技术
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