期刊导航
期刊开放获取
上海教育软件发展有限公..
期刊文献
+
任意字段
题名或关键词
题名
关键词
文摘
作者
第一作者
机构
刊名
分类号
参考文献
作者简介
基金资助
栏目信息
任意字段
题名或关键词
题名
关键词
文摘
作者
第一作者
机构
刊名
分类号
参考文献
作者简介
基金资助
栏目信息
检索
高级检索
期刊导航
共找到
2
篇文章
<
1
>
每页显示
20
50
100
已选择
0
条
导出题录
引用分析
参考文献
引证文献
统计分析
检索结果
已选文献
显示方式：
文摘
详细
列表
相关度排序
被引量排序
时效性排序
教与同伴学习粒子群算法求解多目标柔性作业车间调度问题
被引量：
6
1
作者
吴定会
孔飞
+1 位作者
田娜
纪志成
《计算机应用》
CSCD
北大核心
2015年第6期1617-1622,1627,共7页
针对多目标柔性作业车间调度问题,提出了带Pareto非支配解集的教与同伴学习粒子群算法。首先,以工件的最大完工时间、最大机器负荷和所有机器总负荷为优化目标建立了多目标柔性作业车间调度模型。然后,该算法结合多目标Pareto方法和教...
针对多目标柔性作业车间调度问题,提出了带Pareto非支配解集的教与同伴学习粒子群算法。首先,以工件的最大完工时间、最大机器负荷和所有机器总负荷为优化目标建立了多目标柔性作业车间调度模型。然后,该算法结合多目标Pareto方法和教与同伴学习粒子群算法,采用快速非支配排序算法产生初始Pareto非支配解集,用提取Pareto支配层程序更新Pareto非支配解集,同时采用混合分派规则产生初始种群,采用开口向上抛物线递减的惯性权重选择策略提高算法的收敛速度。最后,对3个Benchmark算例进行仿真实验。理论分析和仿真表明,与带向导性局部搜索的多目标进化算法(MOEA-GLS)和带局部搜索的控制遗传算法(AL-CGA)相比,对于相同的测试实例,该算法能产生更多更好的Pareto非支配解;在计算时间方面,该算法要小于带向导性局部搜索的多目标进化算法。实验结果表明该算法可以有效解决多目标柔性作业车间调度问题。
展开更多
关键词
多目标
柔性作业车间调度
Pareto非支配解集
教与同伴学习粒子群
停滞阻止策略
在线阅读
下载PDF
职称材料
新型教与同伴学习粒子群算法求解作业车间调度问题
被引量：
7
2
作者
董君
叶春明
《计算机应用研究》
CSCD
北大核心
2019年第12期3764-3768,共5页
针对最小化最大完工时间的单目标作业车间调度问题,提出了新型教与同伴学习粒子群算法。通过教学阶段融合多邻域搜索,采用多样性变异策略以及同伴学习阶段采用混合学习策略三个方面的改进操作,扩大了种群的多样性,避免算法陷入局部最优...
针对最小化最大完工时间的单目标作业车间调度问题,提出了新型教与同伴学习粒子群算法。通过教学阶段融合多邻域搜索,采用多样性变异策略以及同伴学习阶段采用混合学习策略三个方面的改进操作,扩大了种群的多样性,避免算法陷入局部最优,算法收敛速度和寻优性能有了显著提高。通过作业车间调度问题FT、LA系列测试实例的对比实验,验证了新型教与同伴学习粒子群算法是解决单目标作业车间调度问题的有效方法。
展开更多
关键词
教与同伴学习粒子群
算法
作业车间调度
多邻域搜索
多样性变异
混合
学习
策略
在线阅读
下载PDF
职称材料
题名
教与同伴学习粒子群算法求解多目标柔性作业车间调度问题
被引量：
6
1
作者
吴定会
孔飞
田娜
纪志成
机构
轻工过程先进控制教育部重点实验室(江南大学)
江苏省食品先进制造装备技术重点实验室(江南大学)
江南大学教育技术系
出处
《计算机应用》
CSCD
北大核心
2015年第6期1617-1622,1627,共7页
基金
国家863计划项目(2013AA040405)
江苏省食品先进制造装备技术重点实验室开放课题资助项目(FM-201408)
文摘
针对多目标柔性作业车间调度问题,提出了带Pareto非支配解集的教与同伴学习粒子群算法。首先,以工件的最大完工时间、最大机器负荷和所有机器总负荷为优化目标建立了多目标柔性作业车间调度模型。然后,该算法结合多目标Pareto方法和教与同伴学习粒子群算法,采用快速非支配排序算法产生初始Pareto非支配解集,用提取Pareto支配层程序更新Pareto非支配解集,同时采用混合分派规则产生初始种群,采用开口向上抛物线递减的惯性权重选择策略提高算法的收敛速度。最后,对3个Benchmark算例进行仿真实验。理论分析和仿真表明,与带向导性局部搜索的多目标进化算法(MOEA-GLS)和带局部搜索的控制遗传算法(AL-CGA)相比,对于相同的测试实例,该算法能产生更多更好的Pareto非支配解;在计算时间方面,该算法要小于带向导性局部搜索的多目标进化算法。实验结果表明该算法可以有效解决多目标柔性作业车间调度问题。
关键词
多目标
柔性作业车间调度
Pareto非支配解集
教与同伴学习粒子群
停滞阻止策略
Keywords
multi-objective
flexible job-shop scheduling
Pareto non-dominated solution set
Teaching and Peer- Learning Particle Swarm Optimization （TPLPSO）
Stagnation Prevention Strategy （SPS）
分类号
TP301.6 [自动化与计算机技术—计算机系统结构]
TP18 [自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]
在线阅读
下载PDF
职称材料
题名
新型教与同伴学习粒子群算法求解作业车间调度问题
被引量：
7
2
作者
董君
叶春明
机构
上海理工大学管理学院
河南工学院
出处
《计算机应用研究》
CSCD
北大核心
2019年第12期3764-3768,共5页
基金
国家自然科学基金资助项目(71271138)
上海理工大学科技发展项目(2018KJFZ043)
文摘
针对最小化最大完工时间的单目标作业车间调度问题,提出了新型教与同伴学习粒子群算法。通过教学阶段融合多邻域搜索,采用多样性变异策略以及同伴学习阶段采用混合学习策略三个方面的改进操作,扩大了种群的多样性,避免算法陷入局部最优,算法收敛速度和寻优性能有了显著提高。通过作业车间调度问题FT、LA系列测试实例的对比实验,验证了新型教与同伴学习粒子群算法是解决单目标作业车间调度问题的有效方法。
关键词
教与同伴学习粒子群
算法
作业车间调度
多邻域搜索
多样性变异
混合
学习
策略
Keywords
teaching and peer-learning-based particle swarm optimization
Job-Shop scheduling
multi-neighbor search
multiple mutation
mix learning strategy
分类号
TP301.6 [自动化与计算机技术—计算机系统结构]
在线阅读
下载PDF
职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
教与同伴学习粒子群算法求解多目标柔性作业车间调度问题
吴定会
孔飞
田娜
纪志成
《计算机应用》
CSCD
北大核心
2015
6
在线阅读
下载PDF
职称材料
2
新型教与同伴学习粒子群算法求解作业车间调度问题
董君
叶春明
《计算机应用研究》
CSCD
北大核心
2019
7
在线阅读
下载PDF
职称材料
已选择
0
条
导出题录
引用分析
参考文献
引证文献
统计分析
检索结果
已选文献
上一页
1
下一页
到第
页
确定
用户登录
登录
IP登录
使用帮助
返回顶部
