微粒群優化算法在流水線干擾管理調度中的應用

作者：潘逢山,葉春明

摘要：微粒群優化算法（Particle Swarm Optimization,PSO）是起源于鳥群和魚群群體運動行為的研究,是在蟻群算法提出之后的又一種新的進化計算技術,具有典型的群體智能特性。本文構建了干擾為工件到達的流水車間調度干擾管理模型,其經典目標函數為最大完工時間和干擾目標函數為干擾時間差相混合。本文運用微粒群優化算法求解流水線干擾管理調度問題,給出了計算實例并進行了詳細分析,并對干擾管理問題和重調度問題進行了測試分析,得出了有參考意義的結果。

發文機構：上海理工大學管理學院

關鍵詞：微粒群算法流水線干擾管理調度問題優化particle swarm optimization algorithm； flow-shop； disruption management； scheduling problem； optimization

分類號： F406.2[經濟管理—產業經濟]