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摘要:
粒子群算法具有早期收敛速度快,后期容易陷入早熟、局部最优等特点,为了使粒子群算法的择优能力大幅提升,论文首先选择运用混沌映射产生最初种群,然后借助粒子群算法针对种群展开优化,对个体及全局最优解加以混沌搜索,同时按照信息熵自适应调节惯性系数,设计出在大规模车间调度问题求解当中较为适用的熵增强的混沌粒子群算法.通过具有代表性的实际范例对该算法进行仿真研究,结果显示,在面对大规模的车间调度问题时采用该算法能够高效、快速获取相应答案,相较于以往老旧的算法,其优势极为显著.
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文献信息
篇名 熵增强的混沌粒子群算法在车间调度中的应用
来源期刊 组合机床与自动化加工技术 学科 工学
关键词 粒子群算法 车间调度 混沌搜索算法 信息熵
年,卷(期) 2018,(9) 所属期刊栏目 先进管理技术
研究方向 页码范围 152-155
页数 4页 分类号 TH166|TG506
字数 4654字 语种 中文
DOI 10.13462/j.cnki.mmtamt.2018.09.041
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 姚锡凡 华南理工大学机械与汽车工程学院 159 1658 21.0 34.0
2 申辉阳 广东机电职业技术学院电气工程学院 10 33 3.0 5.0
3 黄英杰 广东机电职业技术学院电气工程学院 1 2 1.0 1.0
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组合机床与自动化加工技术
月刊
1001-2265
21-1132/TG
大16开
大连市沙河口区新生路80号504室
8-62
1959
chi
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