基于改進粒子群算法的車間作業(yè)調度問題研究.pdf_第1頁
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文檔簡介

1、車間作業(yè)調度問題(Job-shop Scheduling Problem，JSP)是實際生產調度問題的一個簡化模型，是企業(yè)生產管理與控制的核心。有效的調度方法和優(yōu)化技術的研究與應用，具有重要的理論意義和實踐價值。粒子群算法是近年來興起的一種基于群體智能的進化類算法，具有操作簡單和易于實現(xiàn)等優(yōu)點，但由于該算法提出的時間比較短，仍然存在一些問題，比如容易早熟收斂、易陷入局部極值等。因此，本文將算法進行了改進，并將改進的算法應用于車間作業(yè)調度

2、問題中。
　　 本文首先對車間作業(yè)調度問題進行了描述，包括車間作業(yè)調度問題的模型、特點、國內外研究現(xiàn)狀和解決車間調度問題的優(yōu)化方法。其次，介紹了粒子群算法的起源、基本思想、數(shù)學描述、算法流程和改進措施以及粒子群算法存在的缺陷。再次，根據已有優(yōu)化算法理論基礎，針對粒子群算法的參數(shù)特點，從提高算法的收斂速度和精度方面考慮，提出了慣性權重隨進化代數(shù)增加動態(tài)非線性變化的粒子群優(yōu)化算法(NDCWPSO)和免疫粒子群算法。通過選取幾個有代表

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