基于多小组协同学习的车间作业调度问题优化算法研究
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更新于2024-08-29
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基于多小组协同学习教学算法的车间作业调度问题
本文提出了一种基于多小组协同学习的教学算法,用于解决车间作业调度问题(JSSP)。该算法引入学习小组协同学习,通过组内学习和组内交流,实现小组间学习的协同和基于学习能力的深度和广度搜索策略。该算法针对JSSP问题因其复杂度较高容易导致算法陷入局部最优的不足,引入学习小组协同学习,通过组内学习和组内交流,实现小组内学生按照学习能力强弱进行学习,较优的学生进行深度的学习,较差的学生进行广度的学习。
知识点1:小组学习
小组学习是指在学习过程中,小组成员之间相互帮助、相互学习、相互提高的过程。小组学习可以提高学习效率,提高小组成员的学习能力和解决问题的能力。本文中,小组学习被用于解决车间作业调度问题,通过小组成员之间的协作和交流,实现小组内学习和小组间学习的协同。
知识点2:教学优化算法
教学优化算法是指一种基于教学学习的优化算法,旨在解决复杂优化问题。该算法模拟教学过程,通过教师和学生之间的互动,实现优化问题的解决。该算法可以应用于解决各种复杂优化问题,例如车间作业调度问题、流程优化问题等。
知识点3:协同进化
协同进化是指在解决复杂优化问题时,多个个体或小组之间相互合作、相互学习、相互提高的过程。协同进化可以提高解决问题的能力和效率,本文中,协同进化被用于解决车间作业调度问题,通过小组成员之间的协作和交流,实现小组内学习和小组间学习的协同。
知识点4:车间作业调度
车间作业调度是指在生产过程中,对生产任务的安排和调度。车间作业调度问题是一种复杂优化问题,旨在找到最优的生产任务安排和调度方案,以提高生产效率和降低生产成本。本文中,基于多小组协同学习的教学算法被用于解决车间作业调度问题,实现了收敛精度和搜索能力的有效提高。
知识点5:深度搜索策略
深度搜索策略是指在解决优化问题时,通过深入搜索优化空间,找到最优解的策略。深度搜索策略可以应用于解决各种优化问题,例如车间作业调度问题、流程优化问题等。本文中,基于学习能力的深度搜索策略被用于解决车间作业调度问题,实现了收敛精度和搜索能力的有效提高。
知识点6:广度搜索策略
广度搜索策略是指在解决优化问题时,通过广泛搜索优化空间,找到最优解的策略。广度搜索策略可以应用于解决各种优化问题,例如车间作业调度问题、流程优化问题等。本文中,基于学习能力的广度搜索策略被用于解决车间作业调度问题,实现了收敛精度和搜索能力的有效提高。
本文提出了一种基于多小组协同学习的教学算法,用于解决车间作业调度问题。该算法引入学习小组协同学习,通过组内学习和组内交流,实现小组间学习的协同和基于学习能力的深度和广度搜索策略,实现了收敛精度和搜索能力的有效提高。
2021-09-29 上传
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