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题名求解任务分配问题的带有推荐功能的蚁群算法
被引量：5
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作者
严珍珍
邢立宁
陈英武
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机构
国防科学技术大学信息系统与管理学院
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出处
《计算机集成制造系统》
EI
CSCD
北大核心
2013年第9期2220-2228,共9页
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基金
国家自然科学基金资助项目(71031007
71101150
+3 种基金
71071156
61203180
71101013)
国防科技大学优秀研究生创新资助项目(S120501)~~
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文摘
为有效求解任务分配问题,提出带有推荐功能的蚁群算法。构建了一种推荐机制,根据对问题的分类情况,基于蚁群算法的算子规则与问题的匹配程度,为每类具体问题的求解提供算子推荐。为提高算法的求解性能,针对问题的三个优化目标设计了三种局部搜索策略,在蚁群算法迭代过程中,根据解的迭代特性自适应地嵌入算法中执行。设计了四种类型共16个不同规模的算例来验证方法的有效性,通过验证每类算例在不同规模下算子规则选择的一致性,从侧面反映了算法推荐机制的合理性。
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关键词
任务分配问题
蚁群算法
算子推荐
局部搜索
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Keywords
task allocation problems
ant colony algorithm
operators recommendation
local search
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分类号
TP391
[自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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题名基于DQN协同进化算法的柔性作业车间能效调度优化
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作者
閤泰梓
唐秋华
成丽新
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机构
武汉科技大学冶金装备及其控制教育部重点实验室
武汉科技大学机械传动与制造工程湖北省重点实验室
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出处
《计算机集成制造系统》
北大核心
2025年第2期411-422,共12页
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基金
国家自然科学基金资助项目(52275504)。
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文摘
为了优化柔性作业车间的系统运行,提升能效水平,以综合能耗最小为目标,以机器选择、速度调整和适时开关机3种节能策略同时实施为手段,建立混合整数线性规划模型,并提出基于深度Q网络的协同进化算法来求解。该算法继承了局部搜索算法问题针对性强、收敛速度快的优势,同时融入协同进化思想,使加工顺序、机器选择和速度等级选择三段子码合作竞争、共同进化;提出基于深度Q网络强化学习的局部搜索算子推荐机制,选配与当前车间运行状态更契合、更有利于节能降耗的局部搜索算子;设计了基于归档集、利用交叉操作的重启策略,推动算法跳出局部最优。实验结果表明,所提算法在能耗指标和稳定性方面显著优于对比算法。
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关键词
柔性作业车间
能效调度
协同进化算法
算子推荐
强化学习
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Keywords
flexible job-shop scheduling problem
energy-efficiency scheduling
co-evolutionary algorithm
operator recommendation
reinforcement learning
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分类号
TH165
[机械工程—机械制造及自动化]
TP180
[自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]
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