吉林大学学报（理学版）
吉林大學學報（理學版）
길림대학학보（이학판）
JOURNAL OF JILIN UNIVERSITY(SCIENCE EDITION)
2014年
3期
561-564
,共4页
付志军%冯丽%杜伟宁%凌振宝%杨凤芹
付誌軍%馮麗%杜偉寧%凌振寶%楊鳳芹
부지군%풍려%두위저%릉진보%양봉근
进化算法%粒子群优化算法%调度问题
進化算法%粒子群優化算法%調度問題
진화산법%입자군우화산법%조도문제
evolutionary algorithm%particle swarm optimization algorithm%scheduling problem
通过引入随机向量,改进离散粒子群算法DPSO 的更新方程,提出一种离散的粒子群优化算法MDPSO,并将其应用于调度问题的求解。实验结果表明,该算法优于传统的时序分解算法和遗传算法。
通過引入隨機嚮量,改進離散粒子群算法DPSO 的更新方程,提齣一種離散的粒子群優化算法MDPSO,併將其應用于調度問題的求解。實驗結果錶明,該算法優于傳統的時序分解算法和遺傳算法。
통과인입수궤향량,개진리산입자군산법DPSO 적경신방정,제출일충리산적입자군우화산법MDPSO,병장기응용우조도문제적구해。실험결과표명,해산법우우전통적시서분해산법화유전산법。
A novel particle swarm optimization (DPSO )algorithm for solving the flexible j ob-shop scheduling (FJSP)was proposed by introducing random vector to improve the updating equation of DPSO.The experiments show that the proposed algorithm is superior to the temporal decomposition method and the classic genetic method.
