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...
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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略,实例的仿真结果表明,这一改进有效地克服了原算法求解该问题时出现的"过早收敛"现象,大大提高了算法的全局满意度,对解决该类问题有很好的效果,而在加入最优方案保存策略后,算法对该问题的优化效果得到进一步提高。
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