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基于混沌粒子群算法的车间作业调度优化 被引量:8

Optimization of job-shop scheduling problem based on chaos particle swarm optimization algorithm
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摘要 为提高车间作业调度效率,提出一种基于混沌粒子群算法的车间作业调度优化方法。首先以机器加工时间最短为优化目标,建立一个多约束的车间作业调度数学模型,然后采用粒子群算法对其进行求解,并通过采用混沌机制保持粒子多样性。仿真测试表明,混沌粒子群算法可以获得车间作业调度方案,具有一定应用价值。 In order to improve the job-shop scheduling efficiency, a JSP optimization method based on chaos particle swarm optimization algorithm was proposed. First, the machine shortest processing time was taken as the optimization target to create a multiple constrained job-shop scheduling model, and then the particle swarm optimization algorithm was used to solve the model, and chaos mechanism was adopted to maintain the diversity of particles. The simulation tests showed that the proposed method could get the optimal job-shop scheduling scheme, which showed some applica-tion values.
作者 张飞 耿红琴
出处 《山东大学学报(工学版)》 CAS 北大核心 2013年第3期19-22,37,共5页 Journal of Shandong University(Engineering Science)
基金 河南省科技攻关计划资助项目(122102210510)
关键词 车间作业 混沌粒子群算法 多样性保持 调度优化 数学模型 仿真 job-shop chaos particle swarm optimization algorithm diversity maintain scheduling optimization math-ematical model simulation
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