面向柔性作业车间调度问题的改进博弈粒子群算法
作者:
作者单位:

华东理工大学 信息科学与工程学院,上海 200237

作者简介:

顾幸生(1960—),男,教授,博士生导师,工学博士,主要研究方向为控制理论与应用, 生产计划与生产调度, 复杂工业过程的建模控制与优化。 E-mail : xsgu@ecust.edu.cn

通讯作者:

丁豪杰(1978—),男,工程师,博士生,主要研究方向为生产计划与调度过程的控制与优化。E-mail : hero_ding1978@163.com

中图分类号:

TP273+.1

基金项目:

国家自然科学基金(61973120,61573144,61773165, 61673175)


An Improved Gaming Particle Swarm Optimization Algorithm for Flexible Job-shop Scheduling Problems
Author:
Affiliation:

East China University of Science and Technology, School of Information Science and Engineering, Shanghai 200237, China

Fund Project:

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    摘要:

    对柔性作业车间调度问题的研究可以令实际生产加工过程更加贴合当今人们对商品个性化和定制化方面的需求。在对柔性作业车间调度问题中的多个性能评价指标进行研究后,巧妙利用它们间的矛盾点,在自创的问题编、解码方案的基础之上,建立了博弈解集,并对传统粒子群算法的寻优机制进行改进,提出了改进博弈粒子群算法。运用该算法对一组标准问题调度算例进行求解, 验证了该算法良好的求解性能。同时,通过与其他粒子群算法结果和耗时等的比对显示该算法可以更有效地求解以最小化最大完工时间作为唯一优化目标的柔性作业车间调度问题。

    Abstract:

    The research on flexible job-shop scheduling problems (FJSP) can help the production in practical to meet the ascending demands of personalization and customization from special customers. On the basis of a full study of scheduling criteria on FJSP, the paper proposes a gaming particle swarm optimization algorithm gaming PSO) with novel encoding and decoding schemes. In comparison with the traditional PSO, the communication mechanism of the proposed PSO is improved by a gaming solution set, which takes advantages of the contradictions among the scheduling criteria. Finally,based on a test of the standard benchmarks and a comparative study of the test results with those by other improved PSOs, the proposed gaming PSO proves to be effective in minimizing the maximum completion time of FJSP.

    参考文献
    相似文献
    引证文献
引用本文

顾幸生,丁豪杰.面向柔性作业车间调度问题的改进博弈粒子群算法[J].同济大学学报(自然科学版),2020,48(12):1782~1789

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  • 收稿日期:2020-04-02
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  • 在线发布日期: 2020-12-31
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