遗传退火算法求解车辆调度

时间:2021-10-01 15:35:29
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文件名称:遗传退火算法求解车辆调度

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更新时间:2021-10-01 15:35:29

遗传算法 退火算法 粒子群

标准微粒群算法(PSO)通常被用于求解连续优化的问题,很少被用于离散问题的优化求解,如作业车间调度问题(JSP)。 因此,针对PSO算法易早熟、收敛慢等缺点提出一种求解作业车间调度问题(JSP)的混合微粒群算法。算法将微粒群算法、遗传 算法(GA)、模拟退火(SA)算法相结合,既增强了算法的局部搜索能力,降低了算法对参数的依赖,同时改善了PSO算法和GA算 法易早熟的缺点。对经典JSP问题的仿真实验表明:与标准微粒群算法相比,该算法不仅能有效避免算法中的早熟问题,并且算 法的全局收敛性得到了显著提高。


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