一种混合粒子群算法及其在Job Shop问题中的应用

被引：5

作者：

张雪东 ^{[1
]}

赵传信 ^{[2
]}

季一木 ^{[3
]}

机构：

[1] 安徽财经大学信息工程学院

[2] 安徽师范大学计算机系

[3] 南京邮电大学计算机科学系

来源：

计算机技术与发展 | 2006年 / 09期

关键词：

JobShop; 粒子群算法; 混合粒子群算法;

D O I：

暂无

中图分类号：

TP301.6 [算法理论];

学科分类号：

081202 ;

摘要：

粒子群算法是一种新颖的演化计算技术,具有思想简单、容易实现的优点,被广泛应用于连续空间的优化。结合遗传算法的思想提出一种新的进化方式并用于Job Shop离散空间优化,进一步结合粒子群算法的群体多样性和禁忌搜索算法的集中搜索性提出一种粒子群算法和禁忌搜索算法的混合策略。用Job Shop问题作为测试基准,仿真试验显示混合粒子群算法是可行和有效的。

引用

页码：109 / 111

页数：3

共 4 条

[1] 求解旅行商问题的混合粒子群优化算法 [J].