改进粒子群算法的不相关并行批处理调度优化

作     者：杜利珍 叶涛 王宇豪 张亚军 宣自风 Du Lizhen;Ye Tao;Wang Yuhao;Zhang Yajun;Xuan Zifeng

作者机构：武汉纺织大学机械工程及自动化学院湖北武汉430200 

基　　金：国家重点研发计划(2019YFB1706300) 

出 版 物：《系统仿真学报》 (Journal of System Simulation)

年 卷 期：2023年第35卷第7期

页      码：1549-1561页

摘      要：针对粒子群优化(particle swarm optimization,PSO)算法在处理不相关并行批处理调度问题中存在的种群多样性丢失、易陷入局部最优等问题,提出了一种改进PSO的调度优化算法,用于最小化最大完工时间求解。采用基于工件序列的实数编码方式进行编码操作;基于该问题的混合整数规划模型,设计了一种J_B局部搜索的新策略;将模拟退火算法的Metropolis准则引入种群粒子的个体极值搜索。通过随机生成的小型、中型和大型实例对该算法的性能进行了测试,并与针对该调度问题提出的元启发式算法和其他3种元启发式算法进行了比较。实验结果和统计测试表明,该算法的性能明显优于对比算法。

主 题 词：不相关并行 批调度 局部搜索策略 粒子群算法 模拟退火 

学科分类：08[工学] 080203[080203] 0802[工学-机械学] 

核心收录：

D　O　I：10.16182/j.issn1004731x.joss.22-0367

馆 藏 号：203122624...