原文服务方: 计算机应用研究       
摘要:
针对工艺规划与调度集成(integration of process planning and scheduling,IPPS)问题求解复杂性,为提高求解效率,设计了包含探索种群、寻优种群和最优种群的多群体混合进化算法,通过运用混合遗传算法和基于聚类淘汰机制的差分进化算法分别更新探索种群中工艺链和加工顺序链,保持可行解多样性和差异性;然后利用克隆领域搜索算法完成寻优种群中可行解的克隆和领域搜索,进一步提高种群质量;最后按照精英保留策略更新最优种群获得全局最优解.通过实例计算对比,结果显示算法搜索效率和求解质量均有明显改善,且稳定性较好,表明该算法求解IPPS问题的可行性及优越性.
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文献信息
篇名 多群体混合进化算法求解IPPS问题
来源期刊 计算机应用研究 学科
关键词 工艺规划与调度 聚类 差分进化算法 克隆
年,卷(期) 2017,(9) 所属期刊栏目 算法研究探讨
研究方向 页码范围 2594-2598
页数 5页 分类号 TP301.6
字数 语种 中文
DOI 10.3969/j.issn.1001-3695.2017.09.007
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 杜轩 三峡大学机械与动力学院 46 92 5.0 7.0
5 张屹 三峡大学机械与动力学院 72 400 10.0 17.0
9 潘志成 三峡大学机械与动力学院 4 12 3.0 3.0
10 陆瞳瞳 三峡大学经济与管理学院 4 11 3.0 3.0
传播情况
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引文网络
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节点文献
工艺规划与调度
聚类
差分进化算法
克隆
研究起点
研究来源
研究分支
研究去脉
引文网络交叉学科
相关学者/机构
期刊影响力
计算机应用研究
月刊
1001-3695
51-1196/TP
大16开
1984-01-01
chi
出版文献量(篇)
21004
总下载数(次)
0
总被引数(次)
238385
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