改进PSO-GA算法求解混合流水车间调度问题

• 作者: 于蒙 刘德汉
• 来源期刊: 武汉理工大学学报（交通科学与工程版）
• 关键词: 遗传-粒子群混合算法 混合流水车间调度 多目标优化
• 年，卷（期）: 2021,（3）
• 所属期刊栏目: 港口航道与物流工程
• 页码范围: 586-590
• 页数: 5页
• 分类号: TH1
• 语种: 中文
• DOI: 10.3963/j.issn.2095-3844.2021.03.034

摘要

为解决混合流水车间排产优化中企业较为关注的最大加工时间最小问题及设备负载均衡问题,引入综合评价指标函数,并建立了混合整数规划数学模型.改进了基本遗传-粒子群算法,充分利用了粒子群算法搜索速度快的优点及遗传算法搜索范围广的优点,且在算法寻优过程中引入随遗传与迁移代数自适应调整参数的策略,相较于原算法,改进后的算法有更强的跳出局部最优、保持活力的能力.基于汽车生产线数据对遗传算法、粒子群算法及改进遗传-粒子群算法进行了仿真比较,结果表明:改进后的算法在综合评价指标函数与所需收敛代数上均优于普通遗传算法与粒子群算法.