工业工程与管理
工業工程與管理
공업공정여관리
INDUSTRIAL ENGINEERING AND MANAGEMENT
2012年
4期
48-53
,共6页
微粒群算法%流水线%干扰管理%调度问题%优化
微粒群算法%流水線%榦擾管理%調度問題%優化
미립군산법%류수선%간우관리%조도문제%우화
微粒群优化算法(Particle Swarm Optimization,PSO)是起源于鸟群和鱼群群体运动行为的研究,是在蚁群算法提出之后的又一种新的进化计算技术,具有典型的群体智能特性.本文构建了干扰为工件到达的流水车间调度干扰管理模型,其经典目标函数为最大完工时间和干扰目标函数为干扰时间差相混合.本文运用微粒群优化算法求解流水线干扰管理调度问题,给出了计算实例并进行了详细分析,并对干扰管理问题和重调度问题进行了测试分析,得出了有参考意义的结果.
微粒群優化算法(Particle Swarm Optimization,PSO)是起源于鳥群和魚群群體運動行為的研究,是在蟻群算法提齣之後的又一種新的進化計算技術,具有典型的群體智能特性.本文構建瞭榦擾為工件到達的流水車間調度榦擾管理模型,其經典目標函數為最大完工時間和榦擾目標函數為榦擾時間差相混閤.本文運用微粒群優化算法求解流水線榦擾管理調度問題,給齣瞭計算實例併進行瞭詳細分析,併對榦擾管理問題和重調度問題進行瞭測試分析,得齣瞭有參攷意義的結果.
미립군우화산법(Particle Swarm Optimization,PSO)시기원우조군화어군군체운동행위적연구,시재의군산법제출지후적우일충신적진화계산기술,구유전형적군체지능특성.본문구건료간우위공건도체적류수차간조도간우관리모형,기경전목표함수위최대완공시간화간우목표함수위간우시간차상혼합.본문운용미립군우화산법구해류수선간우관리조도문제,급출료계산실례병진행료상세분석,병대간우관리문제화중조도문제진행료측시분석,득출료유삼고의의적결과.
