混合粒子群算法求解车间作业调度

“一种求解作业车间调度的混合粒子群算法.pdf” 本文主要探讨了一种针对车间作业调度问题的创新性优化算法，该算法是知识进化算法（Knowledge Evolution Algorithm, KEA）与粒子群优化（Particle Swarm Optimization, PSO）的混合应用。在车间作业调度问题中，通常需要有效地分配有限的资源，如机器和时间，以最小化完成所有作业的总时间或成本，这是生产管理和工业工程中的核心问题。 混合算法的设计思路是利用KEA的进化选择机制和PSO的局部快速收敛特性。KEA是一种基于学习和记忆的进化计算方法，它通过积累和传播知识来改进种群的进化过程。而PSO则是一种模拟自然界中鸟群觅食行为的全局优化算法，能快速搜索到局部最优解。 在该混合算法中，首先，将PSO中的“粒子”作为KEA中的进化个体，这些粒子在群体空间中按照PSO的规则寻找局部最优解。接着，借鉴KEA的全局选择机制，选择出最优的个体，从而实现全局最优解的搜索。最后，算法将作业车间调度问题的特性，如作业间的依赖关系、加工时序等，融入到混合算法中，以更精确地解决实际问题。 通过一系列基准数据的仿真实验，该混合算法的表现被验证并对比了标准遗传算法。实验结果证明了混合算法在解决车间作业调度问题上的有效性，它不仅能够快速收敛，而且能找到更优的解决方案。这表明该算法有可能成为优化车间作业调度的有力工具，对于提高生产效率和降低成本具有重要意义。 此外，本文还提及了该研究得到了高等学校博士点基金资助项目和上海市重点学科建设项目的支持。作者唐海波和叶春明分别作为工程师和教授，他们的主要研究方向涵盖了智能算法、调度以及供应链管理等领域，这为他们提出并研究这种混合算法提供了坚实的理论基础和实践经验。 关键词：作业车间调度、知识进化算法、粒子群优化 总结来说，这篇论文介绍了一种结合了知识进化和粒子群优化的新颖算法，旨在解决复杂的车间作业调度问题。通过混合这两种算法的优势，该方法在寻找调度问题的最优解方面表现出了优越性能，为实际生产环境中的调度优化提供了新的思路。