粒子群遗传算法在离散制造业排产中的研究

• 作者: 夏筱筠 宋佳 柏松 陈园园
• 来源期刊: 计算机系统应用
• 关键词: 离散制造业 排产 遗传算法 粒子群优化 PSO_GA混合算法
• 年，卷（期）: 2016,（5）
• 页码范围: 94-100
• 页数: 7页
• 字数: 7239字
• 语种: 中文

摘要

在离散制造业中，排产方法的优劣直接影响生产的效率。为了使算法更好的应用到排产当中，首先分析离散制造业的生产特点。同时，为了提高算法的搜索性能，分析遗传算法与粒子群优化算法的优缺点，提出了一种粒子群遗传混合算法(PSO_GA)。该算法中，在遗传算法的基础上引入参数，从而动态控制每次迭代交叉变异比，进而提高群体多样性。同时为了克服遗传算法自身收敛速度慢的缺点，在适当的迭代周期内引入粒子群优化算法，从而提高算法的搜索速度和精度。最后，针对排产模型进行仿真实验，结果表明该算法具有很好的搜索性能。

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	夏筱筠	中国科学院沈阳计算技术研究所	29	98	5.0	9.0
2	陈园园		4	21	2.0	4.0
6	柏松		5	8	1.0	2.0
7	宋佳	中国科学院沈阳计算技术研究所	32	308	9.0	16.0