[发明专利]一种求解作业车间调度问题的混合粒子群算法

摘要

一种求解作业车间调度问题的混合粒子群算法，该算法适用于作业车间调度技术领域，该算法将粒子群算法与模拟退火算法结合，不仅增加了粒子的多样性，提高了寻找最优解的概率，而且由于粒子的特性而快速收敛，显著减少了搜索时间。该混合算法的执行步骤如下步骤1初始化算法参数,包括PSO粒子的数目、位置和速度等信息。步骤2执行改进的PSO算法并更新粒子的位置和速度转移。步骤3执行模拟退火算子并更新粒子信息。步骤4执行干扰算子，如果循环中全局最优解保持不变，保留原始粒子信息，并生成一个随机粒子。步骤5判断是否到达停止条件，是则返回最优解，否则返回步骤2。该发明结合实际情况，具有实用性强的特点。

主权项

一种求解作业车间调度问题的混合粒子群算法，该算法涉及计算机集成制造系统领域，具体地涉及用算法解决作业车间调度的组合优化问题，该算法将模拟退火算法与粒子群算法结合，其特征是：步骤1：初始化算法参数,包括PSO粒子的数目、位置和速度等信息；步骤1.1：确定粒子的数目，并按照编码排列规则初始化其位置和速度；步骤1.2：确定变量，包括PSO更新方程的参数，如，，；模拟退火算子的参数，如初始温度、最终温度和下降率；步骤1.3：当和生成时，初始化位置和速度信息；步骤1.4：确定迭代次数；步骤2：执行PSO算法并更新粒子的位置和速度转移公式；步骤2.1：生成（0, 1）之间的随机数；步骤2.2：第次迭代更新粒子的位置和速度公式；步骤3：执行模拟退火算子并更新粒子信息；步骤3.1：确定模拟退火的迭代次数；步骤3.2：执行上述局部搜索算子从获得 ；步骤3.3：评估的适应度；步骤3.4：执行模拟退火算子后更新粒子信息；步骤3.5：如果本次迭代中全局粒子适应度有所改善，更新 ；步骤4：执行干扰算子，如果循环中全局最优解保持不变，保留原始粒子信息，包括和，并生成一个随机粒子；步骤5：判断是否到达停止条件，如果结果满足终止条件，输出与粒子对应的最优解，否则返回步骤2。