IEEEJAS的个人博客分享 http://blog.sciencenet.cn/u/IEEEJAS

博文

求解差异机器平行批调度的双目标协同蚁群算法

已有 1187 次阅读 2020-8-17 17:31 |系统分类:博客资讯

本文提出了一个双目标协同蚁群优化算法用于求解考虑能耗的差异平行批调度问题。该算法利用两个蚁群以独立搜索和协同搜索同时进行的方式搜索解,在此过程中,利用偏好向量控制种群的搜索方向且利用蚁群的信息素矩阵共享有效信息。

image001.jpg


批调度问题源于芯片制造最后的高温测试阶段,这类问题广泛存在于生产制造行业,例如航空业、制药业、港口运输、家具制造业。目前,大多数批调度问题仅考虑与生产效率(时间)相关的目标,往往忽略了与能耗相关的目标。然而,随着环境保护和生产要求的提高,与能耗相关的目标逐渐成为影响企业发展的关键因素之一。

image002.jpg


本文研究了在一组差异平行批处理机上加工一组尺寸、加工时间和到达时间均不同的工件,以同时最小化制造跨度和机器总能耗的问题。通过对已有研究的调研可以发现,蚁群优化算法在求解离散优化问题时具有一定的优势。因此,本文针对所研究的双目标优化问题,提出了一个双目标协同蚁群优化算法进行求解。在该算法中,两个蚁群均以独立搜索和协同搜索交替进行的方式搜索解,其中,偏好向量是控制种群搜索方向的关键因素。此外,为了提高算法的收敛性,利用信息素记录蚂蚁搜索过程中得到的有效信息并用于指导搜索。

image003.jpg


在独立搜索阶段,两个蚁群分别偏好一个目标进行搜索。在搜索过程中,根据搜索目标的特性设计不同的启发式信息。在独立搜索阶段,两个蚁群分别偏好目标进行搜索,并将获得的解分别保存在两个解集中用于更新对应种群的信息素矩阵。在协同搜索阶段,根据当前两个蚁群共同得到的解集,选择该解集中的最优解更新两个蚁群的信息素矩阵,进而实现两个蚁群间的信息共享。



引用格式:贾兆红, 王燕, 张以文. 求解差异机器平行批调度的双目标协同蚁群算法. 自动化学报, 2020, 46(6): 1121−1135. 


链接:http://www.aas.net.cn/cn/article/doi/10.16383/j.aas.c180834


作者简介


贾兆红, 安徽大学计算机科学于技术学院教授. 主要研究方向为计算智能、多目标优化、决策支持.本文通信作者. 

E-mail: jiazhaohong001@163.com



王燕, 安徽大学硕士研究生. 主要研究方向为多目标优化、进化计算. 

E-mail: yanwang0501@outlook.com


 张以文, 安徽大学计算机科学与技术学院教授. 主要研究方向为服务计算、云计算、电子商务. 

E-mail: zhangyiwen@ahu.edu.cn




https://wap.sciencenet.cn/blog-3291369-1246748.html

上一篇:JAS被DBLP收录
下一篇:结合历史运动状态的机器人高效沿墙算法研究
收藏 IP: 159.226.182.*| 热度|

0

该博文允许注册用户评论 请点击登录 评论 (0 个评论)

数据加载中...

Archiver|手机版|科学网 ( 京ICP备07017567号-12 )

GMT+8, 2024-3-28 18:22

Powered by ScienceNet.cn

Copyright © 2007- 中国科学报社

返回顶部