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《计算机技术与发展》[ISSN:1006-6977/CN:61-1281/TN]

卷:

期数:

2010年01期

页码:

139-143

栏目:

智能、算法、系统工程

出版日期:

1900-01-01

文章信息/Info

Title:

An Advanced Great Deluge Algorithm for Flow Shop Scheduling

文章编号:

1673-629X（2010）01-0143-04

作者:

刘通¹; 2 严洪森¹; 2 李金坚¹; 2

[1]东南大学复杂工程系统测量与控制教育部重点实验室[2]东南大学自动化学院

Author(s):

LIU Tong¹; 2;  YAN Hong-sen¹; 2;  LI Jin-jian¹; 2

[1]Ministry of Education Key Lab. of Measurement and Control of CSE, Southeast University[2]School of Automation, Southeast University

关键词:

巨集启发式算法; 流水车间; 正比例; 过早收敛; 全局满意度

Keywords:

great deluge algorithm;  flow shop;  direct proportional;  premature convergence;  global satisfaction

分类号:

TP311

文献标志码:

A

摘要:

Great deluge algorithm（GDA）是由Threshold accepting algorithm（TAA）演变而来的一种新的巨集启发式算法,它的实现只需要一个参数的设定。目前,GDA在车间调度优化方面的应用还很少,文中对其改进后将其应用于解决流水车间调度问题,并通过实例仿真对其优化效果进行了评价。文中先将算法按原有形式实现,但优化效果不佳;后对算法提出改进策略：即将算法中唯一参数的值设为与优化过程中出现的一个差值成正比例变化（原算法中设为一个定值）,并在此基础上对算法加入最优方案保存策

Abstract:

As a new heuristic method for large-scale combinatorial optimization,great deluge algorithm（GDA） can be traced back to threshold accepting algorithm（TAA）,and its implementation needs only one parameter.So far,GDA has found few applications in the field of

备注/Memo

备注/Memo:

刘通（1984-），男，山东青岛人，硕士研究生，研究方向为车间生产计划与调度；严洪森，教授，博士生导师，研究方向为生产计划与调度、知识化制造、并行工程。国家863计划资助项目（2007AA04Z112）;国家自然科学基金资助项目（50875046）

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更新日期/Last Update: 1900-01-01