中国科学技术大学研究生创新基金(KD2006059)
- 作品数：3 被引量：53H指数：3
- 相关作者：陈华平贾兆红孙耀晖卢冰原唐俊更多>>
- 相关机构：中国科学技术大学南京工程学院安徽大学更多>>
- 发文基金：中国科学技术大学研究生创新基金国家自然科学基金安徽省自然科学基金更多>>
- 相关领域：自动化与计算机技术更多>>
- 多目标粒子群优化算法在柔性车间调度中的应用被引量：22
- 2008年
- 将粒子群优化(Particle Swarm Optimization,PSO)算法和混沌搜索方法结合在一起,提出一种求解多目标柔性作业车间调度问题(Flexible job shop scheduling problem,FJSP)的新算法,利用混沌对PSO的参数进行自适应优化来有效平衡算法的全局搜索和局部开挖能力,并采用混沌局部优化策略来改善算法的搜索性能.此外,为了搜索到问题的所有非劣解,采用基于模糊逻辑的适应度函数来评价粒子.对于四个典型FJSP实例的实验验证了算法的可行性和有效性.
- 贾兆红陈华平孙耀晖
- 关键词：柔性作业车间调度粒子群优化混沌模糊逻辑
- 混合粒子群算法在柔性工作车间调度中的应用被引量：21
- 2007年
- 混沌是一种新颖的优化技术,具有随机性、遍历性的特点和易跳出局部极值的能力。为了提高粒子群优化算法(PSO)的性能,在PSO中引入混沌,优势互补,提出了一种混合PSO算法,并应用于柔性工作车间调度问题的求解。首先基于混沌对PSO的参数进行自适应优化,实现全局搜索与局部搜索间的有效平衡;然后,在PSO的搜索过程中引入混沌局部搜索策略,来提高解的精度和收敛速度。实验比较结果验证了该算法的全局搜索性能。
- 贾兆红陈华平孙耀晖
- 关键词：混沌粒子群优化柔性工作车间调度
- 面向多目标的自适应动态概率粒子群优化算法被引量：12
- 2008年
- 将基于动态概率搜索的粒子群优化(Particle swarm optimization,PSO)算法应用于多目标作业车间调度问题(Flexible job shop scheduling problem,FJSP),提出一种新算法。算法在搜索初期利用粒子近邻的平均最优代替传统的单个最优引导搜索,后期用Gaussian动态概率搜索来提高算法的局部开挖能力。然后,引入Pareto优的概念,采用精英集来存放非劣解,提出一种新的适应度值分配方法。此外,在算法中还引入了一种自适应的变异算子来增强解的多样性。最后,用新算法对多组FJSP实例进行测试,并与其他几种方法进行比较,结果表明提出的算法具有较好的搜索性能,是求解多目标FJSP的一种可行方法。
- 贾兆红陈华平唐俊卢冰原
- 关键词：多目标粒子群优化柔性工作车间调度
