新型教与同伴学习粒子群算法求解作业车间调度问题

• 作者: 叶春明 董君
• 来源期刊: 计算机应用研究
• 关键词: 教与同伴学习粒子群算法 作业车间调度 多邻域搜索 多样性变异 混合学习策略
• 年，卷（期）: 2019,（12）
• 所属期刊栏目: 算法研究探讨
• 页码范围: 3764-3768
• 页数: 5页
• 分类号: TP301.6
• 语种: 中文
• DOI: 10.19734/j.issn.1001-3695.2018.08.0598

摘要

针对最小化最大完工时间的单目标作业车间调度问题,提出了新型教与同伴学习粒子群算法.通过教学阶段融合多邻域搜索,采用多样性变异策略以及同伴学习阶段采用混合学习策略三个方面的改进操作,扩大了种群的多样性,避免算法陷入局部最优,算法收敛速度和寻优性能有了显著提高.通过作业车间调度问题FT、LA系列测试实例的对比实验,验证了新型教与同伴学习粒子群算法是解决单目标作业车间调度问题的有效方法.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	叶春明	上海理工大学管理学院	425	3663	28.0	42.0
2	董君	上海理工大学管理学院	1	1	1.0	1.0