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2024年7月Jul2024
第52卷第14期Vol52No14
-
DOI:10.3969/jissn10013881202414022
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文献引用:唐红涛,曾骄,刘歆.改进粒子群算法求解生产计划与柔性作业车间调度集成问题[J].机床与液压,2024,52(14):136144.
Citeas:TANGHongtao,ZENGJiao,LIUXin.Improvedparticleswarmoptimizationtosolvetheintegrationproblemofproductionplan⁃
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ningandflexiblejobshopscheduling[J].MachineTool&Hydraulics,2024,52(14):136144.
改进粒子群算法求解生产计划与柔性作业车间调度集成问题
1,21,21,2
唐红涛,曾骄,刘歆
(1武汉理工大学机电工程学院,湖北武汉430070;2机器人与智能制造湖北省工程研究中心,
湖北武汉430070)
摘要:为解决机加工企业制定的生产计划与车间调度方案不兼容的问题,建立以最小化最大完工时间、最小化加工成
本为目标函数的生产计划与柔性作业车间调度集成模型。提出一种改进粒子群算法(IPSO)作为全局优化算法,在传统粒
子群优化算法(PSO)的基础上,引入遗传算子交叉的方式改进群体进化,同时设计随机性的边界变异,提高种群多样性,
避免局部最优,学习因子及惯性权重采用幂函数动态变化,增强其搜索能力,更快收敛。最后通过生产实例,验证了IPSO
在解决生产计划与车间调度集成问题上的可行性。同时将PSO、灰狼优化算法(GWO)和遗传算法(GA)作为对比算法,
在15个Brandimarte基本算例上开展实验,得到的结果均优于其他算法,证明了IPSO求解柔性作业车间调度问题时的有效
性和优越性。
关键词:改进粒子群算法;边界变异;柔性作业车间调度
中图分类号:TH181
ImprovedParticleSwarmOptimizationtoSolvetheIntegrationProblemofProduction
PlanningandFlexibleJobShopScheduling
1,21,21,2
TANGHongtao,ZENGJiao,LIUXin
(1SchoolofMechanicalandElectricalEngineering,WuhanUniversityofTechnology,WuhanHubei
430070,China;2HubeiProvincialEngineeringResearchCenterofRoboticsandIntelligent
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