用MC-QPSO算法求解并行流水车间调度问题

针对并行流水车间调度问题的特点,提出了一种基于多种群协同进化的改进量子粒子群算法(MC-QPSO)进行求解。首先将整个量子粒子种群分解为多个子种群,然后各个子种群独立地演化,并通过周期性共享搜索信息,以获得对自身信息的更新。最后,通过具体仿真实例进行了求解验证,结果表明,在求解并行流水车间调度问题时,基于多种群协同的量子粒子群算法,在收敛速度、寻优性能等方面,都要优于遗传算法。

带运输和设置时间的无等待并行流水车间调度问题研究

研究了一类从无缝钢管生产作业中提炼出的新的并行流水车间调度问题.该问题具有工件无等待、工序之间存在运输时间、设备需要调整时间等特点.这些特点使得问题变得相当复杂.建立了大规模的混合整数规划模型,通过提出的变换方法简化和降低了模型的规模.针对此模型,提出并开发了适合此问题的遗传算法.通过实验比较六种规则调度方法及遗传算法的性能.计算结果表明,六种规则调度中最好的方法是SPT,而遗传算法调度的性能优于SPT.