求解差异机器平行批调度的双目标协同蚁群算法

利用用户的偏好信息,提出一种基于蚁群的双目标协同优化算法(Bi-objective synergy ant colony optimization algorithm based on Pareto domination,PDACO)并用于求解平行批处理机调度问题.考虑在一组差异容量并带有不同加工功率的平行批处理机器上,加工带有不同到达时间、尺寸和加工时间的一组工件,以同时最小化最大完工时间和总能耗.偏好向量的引入虽然可以提高算法的收敛性,但会降低解的多样性.为了弥补这一缺陷,在本文所提算法中,利用两个子蚁群分别沿着不同方向,迭代地进行独立和联合搜索.最后,通过大量的仿真实验验证了本文提出算法...

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Published in自动化学报 Vol. 46; no. 6; pp. 1121 - 1135
Main Authors 贾兆红, 王燕, 张以文
Format Journal Article
LanguageChinese
Published 安徽大学计算智能与信号处理教育部重点实验室 合肥230601%安徽大学计算机科学与技术学院 合肥230601 01.06.2020
安徽大学计算机科学与技术学院 合肥230601
Subjects
批处理机
用户偏好
最大完工时间
总能耗
协同优化
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ISSN0254-4156
DOI10.16383/j.aas.c180834

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Summary:利用用户的偏好信息,提出一种基于蚁群的双目标协同优化算法(Bi-objective synergy ant colony optimization algorithm based on Pareto domination,PDACO)并用于求解平行批处理机调度问题.考虑在一组差异容量并带有不同加工功率的平行批处理机器上,加工带有不同到达时间、尺寸和加工时间的一组工件,以同时最小化最大完工时间和总能耗.偏好向量的引入虽然可以提高算法的收敛性,但会降低解的多样性.为了弥补这一缺陷,在本文所提算法中,利用两个子蚁群分别沿着不同方向,迭代地进行独立和联合搜索.最后,通过大量的仿真实验验证了本文提出算法的有效性.
ISSN:0254-4156
DOI:10.16383/j.aas.c180834