基于协同奔袭自适应狼群算法的双车间优化调度

为了解决传统狼群算法处理数据速度慢且容易陷入局部最优的问题,基于车间协同调度,提出一种协同奔袭策略的狼群优化算法(cooperative attack wolf pack algorithm,CAWPA).将改进后的狼群优化算法应用在双车间协同调度问题上进行验证,并与GA、GWO算法比较.结果表明,改进狼群算法比GA、GWO算法具有明显优势.

改进灰狼算法求解复杂混合流水调度问题研究

本文研究了带切割工序生产企业的工件调度优化问题.以最小化所有工件的最大完工时间为目标,建立了考虑一对多加工约束的混合流水调度问题的两阶段数学模型.设计了基于问题特征的协同奔袭灰狼算法,制定了新的编码规则和狼群分级策略,改进了探狼游走策略,并提出了猛狼协同奔袭策略.通过改进的标准算例对GA、GWO和CDGWO算法进行参数敏感性测试及求解对比.求解小规模问题时算法差异不明显,但是随着问题规模的增大,CDGWO求解效果性能稳定且进化效率较好.