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山东大学学报(工学版) ›› 2013, Vol. 43 ›› Issue (3): 19-22.

• 机器学习与数据挖掘 • 上一篇    下一篇

基于混沌粒子群算法的车间作业调度优化

张飞,耿红琴   

  1. 黄淮学院信息工程学院,河南 驻马店 463000
  • 收稿日期:2012-04-20 出版日期:2013-06-20 发布日期:2012-04-20
  • 作者简介:张飞(1974- ),男, 河南遂平人,副教授,硕士,主要研究方向为计算机应用.E-mail:zf741207@163.com
  • 基金资助:

    河南省科技攻关计划资助项目(122102210510)

Optimization of job-shop scheduling problem based on chaos particle swarm optimization algorithm

ZHANG Fei, GENG Hong-qin   

  1. College of Information Engineering,Huanghuai University, Zhumadian 463000, China
  • Received:2012-04-20 Online:2013-06-20 Published:2012-04-20

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。

关键词: 多样性保持, 数学模型, 车间作业, 混沌粒子群算法, 仿真, 调度优化

Abstract:

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 application values.

Key words: diversity maintain, scheduling optimization, mathematical model, job-shop, chaos particle swarm optimization algorithm, simulation

中图分类号: 

  • TP391
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