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摘要:
为了提高机场货运区(Elevating Transfer Vehicle,ETV)转运效率,建立以最小化任务集调度时间为优化目标的调度模型,提出一种混合的粒子群算法对ETV调度问题求解.算法对加速因子采取动态的自适应调整策略;采用混沌序列替代标准粒子群中的随机数;建立平均粒距、适应度方差和汉明距离相结合的早熟判断机制并采用混沌算子扰动微粒的位置来跳出局部最优.通过实例验证和遗传算法、模拟退火等经典的优化算法以及非线性学习因子粒子群、混沌粒子群等改进的粒子群算法相比,该算法在ETV调度最优序列的求解中收敛速度快,全局寻优能力强,稳定性好;和传统的链式调度算法相比,平均调度任务时间减少了15.6%,较好地解决了ETV转运效率低的问题.
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文献信息
篇名 混合粒子群算法在ETV调度优化中的应用
来源期刊 计算机应用与软件 学科 工学
关键词 ETV 调度 粒子群算法 混沌 判断机制
年,卷(期) 2019,(8) 所属期刊栏目 算法
研究方向 页码范围 262-267,316
页数 7页 分类号 TP391.9
字数 6342字 语种 中文
DOI 10.3969/j.issn.1000-386x.2019.08.044
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 丁芳 中国民航大学电子信息与自动化学院 18 71 5.0 8.0
2 宋小静 中国民航大学电子信息与自动化学院 4 1 1.0 1.0
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判断机制
研究起点
研究来源
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计算机应用与软件
月刊
1000-386X
31-1260/TP
大16开
上海市愚园路546号
4-379
1984
chi
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47
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