混合分布估计算法求解随机Job shop 提前/拖期调度问题
CSTR:
作者:
作者单位:

西北工业大学机电学院,西安710072.

作者简介:

肖世昌

通讯作者:

中图分类号:

TP18

基金项目:

国家自然科学基金项目(51075337, 51475383).


Hybrid estimation of distribution algorithm for stochastic Job shop scheduling with earliness/tardiness penalty
Author:
Affiliation:

School of Mechanical Engineering,Northwestern Polytechnical University,Xi’an 710072,China.

Fund Project:

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    摘要:

    针对加工时间具有随机特性的Job shop 调度问题, 提出基于分布估计算法的混合算法. 为增强分布估计算法的种群多样性, 定义了父代工序继承率并设计一种可保留父代个体优良结构特征的重组方法, 该方法在继承父代个体优良结构特征的同时避免了非法解的产生. 在个体选择评价阶段, 采用最优计算量分配策略为每个个体分配模拟量以提高个体评价的精确性. 仿真算例表明了所提出算法的有效性和鲁棒性.

    Abstract:

    A hybrid estimition of distribution algorithm(HEDA) is proposed to solve the stochastic Job shop scheduling problem with earliness/tardiness penalty. To enhance the population diversity of the HEDA, the inherit rate of the operations in parent chromosome is defined and a new recombination method is proposed base on it. This recombination method not only can make the offspring inherit the excellent characteristics of the parent effectively, but also can avoid infeasible solution. To improve the precision of the individual evaluation, the optimal computing budget allocation is adopted in the phase of individual selection. Simulation results show the effectiveness and robustness of HEDA.

    参考文献
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    引证文献
引用本文

肖世昌 孙树栋 杨宏安.混合分布估计算法求解随机Job shop 提前/拖期调度问题[J].控制与决策,2015,30(10):1854-1860

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  • 收稿日期:2014-08-17
  • 最后修改日期:2014-11-19
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  • 在线发布日期: 2015-10-20
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