批量流水线调度问题的混合差分进化算法

doi:10.3778/j.issn.1002-8331.2010.21.013

计算机工程与应用 ›› 2010, Vol. 46 ›› Issue (21): 47-50.DOI: 10.3778/j.issn.1002-8331.2010.21.013

批量流水线调度问题的混合差分进化算法

桑红燕¹，潘全科²，武磊²，潘玉霞²

1.聊城大学数学科学学院，山东聊城 252059
2.聊城大学计算机学院，山东聊城 252059

收稿日期:2009-01-20 修回日期:2009-03-23 出版日期:2010-07-21 发布日期:2010-07-21
通讯作者: 桑红燕

Effective hybrid differential evolution algorithms for lot-streaming flow shop scheduling problem

SANG Hong-yan¹，PAN Quan-ke²，WU Lei²，PAN Yu-xia²

1.School of Mathematics Science，Liaocheng University，Liaocheng，Shandong 252059，China
2.School of Computer Science，Liaocheng University，Liaocheng，Shandong 252059，China

Received:2009-01-20 Revised:2009-03-23 Online:2010-07-21 Published:2010-07-21
Contact: SANG Hong-yan

摘要/Abstract

摘要： 针对E/T指标的批量流水线调度问题，提出了差分进化调度算法。该算法采用基于实数的编码方式，利用最优目标个体的扰动产生变异个体，通过变异个体与目标个体的交叉产生试验个体，提高了最优目标个体信息共享，并结合模拟退火算法给出了两种混合求解策略。仿真试验表明了所得算法的可行性和高效性。

关键词: 批量流水线调度, E/T指标, 差分进化算法, 模拟退火算法, 混合算法

Abstract: A Differential Evolution（DE） scheduling algorithm is presented for solving the Lot-streaming Flow Shop Scheduling Problem（LFSP） with the objective of minimizing the total weighted earliness and tardiness.In the proposed algorithm，the Most Position Value（MPV） rule is applied to enable the continuous DE algorithm to be used in all kinds of sequencing problems，mutant individual is constructed by the optimal target individual，and trial individual is obtained through crossover of target and mutant individual.Then Simulated Annealing（SA） algorithm is presented to enhance the local searching ability.Finally，two hybrid algorithms are developed by combining the proposed DE and SA algorithms.The computational results show that the hybrid differential evolution algorithms presented is effective and efficient for the LFSP.

Key words: lot-streaming flow shop scheduling, weighted earliness and tardiness, differential evolution algorithm, simulated annealing algorithm, hybrid algorithm

中图分类号:

TP278

桑红燕¹，潘全科²，武磊²，潘玉霞². 批量流水线调度问题的混合差分进化算法[J]. 计算机工程与应用, 2010, 46(21): 47-50.

SANG Hong-yan¹，PAN Quan-ke²，WU Lei²，PAN Yu-xia². Effective hybrid differential evolution algorithms for lot-streaming flow shop scheduling problem[J]. Computer Engineering and Applications, 2010, 46(21): 47-50.

[1]	曹立佳，刘洋. 制造车间自动导引车调度新进展[J]. 计算机工程与应用, 2021, 57(21): 59-67.
[2]	马艳芳，李保玉，杨屹夫，冯翠英. 客户分类下生鲜配送两级路径问题与算法研究[J]. 计算机工程与应用, 2021, 57(20): 287-298.
[3]	钱峥远，曾国荪. 精英化岛屿种群引导的差分进化算法[J]. 计算机工程与应用, 2021, 57(20): 73-81.
[4]	童文林，陈德旺，黄允浒，吕宜生. 结合模拟退火与规则约简的模糊系统优化方法[J]. 计算机工程与应用, 2021, 57(16): 142-150.
[5]	巫光福，陈颖. 花授粉算法研究与应用综述[J]. 计算机工程与应用, 2021, 57(15): 30-41.
[6]	崔彩霞，毕超超，范勤勤. 基于隐马尔可夫链的自适应MODE及应用[J]. 计算机工程与应用, 2021, 57(14): 83-94.
[7]	李荣，贺兴时，杨新社. 基于差分进化的飞蛾算法在电力调度中的应用[J]. 计算机工程与应用, 2021, 57(13): 258-268.
[8]	廖列法，杨红. 天牛须搜索算法研究综述[J]. 计算机工程与应用, 2021, 57(12): 54-64.
[9]	沈鑫，邹德旋，张强. 采用双变异策略的自适应差分进化算法及应用[J]. 计算机工程与应用, 2020, 56(4): 146-157.
[10]	禹忠，顾仁彬，范九伦. 基于LBT-SA的LoRaWAN信道接入方法研究[J]. 计算机工程与应用, 2020, 56(24): 95-101.
[11]	迟宗正，董绍正，郭童，任志磊，周宽久，郭禾. 求解风力发电机布局问题的超启发式算法研究[J]. 计算机工程与应用, 2019, 55(7): 220-225.
[12]	闫旭，叶春明. 混合蝗虫优化算法求解作业车间调度问题[J]. 计算机工程与应用, 2019, 55(6): 257-264.
[13]	陈桂兰，奚宝华，杨兰英. 改进混合粒子群算法的立体车库存取调度[J]. 计算机工程与应用, 2019, 55(19): 263-270.
[14]	张钧，贺可太. 求解三维装箱问题的混合遗传模拟退火算法[J]. 计算机工程与应用, 2019, 55(14): 32-39.
[15]	俞武扬，周洋. 改进柔性隔间结构的不等形面积设施布局研究[J]. 计算机工程与应用, 2019, 55(14): 221-227.

批量流水线调度问题的混合差分进化算法

Effective hybrid differential evolution algorithms for lot-streaming flow shop scheduling problem

PDF

可视化

摘要/Abstract

引用本文

使用本文

参考文献

相关文章 15

编辑推荐

Metrics