科研之友
微信
新浪微博
Facebook
分享链接
摘要
针对粒子群优化（particle swarm optimization,PSO）算法在处理不相关并行批处理调度问题中存在的种群多样性丢失、易陷入局部最优等问题，提出了一种改进PSO的调度优化算法，用于最小化最大完工时间求解。采用基于工件序列的实数编码方式进行编码操作；基于该问题的混合整数规划模型，设计了一种J＿B局部搜索的新策略；将模拟退火算法的Metropolis准则引入种群粒子的个体极值搜索。通过随机生成的小型、中型和大型实例对该算法的性能进行了测试，并与针对该调度问题提出的元启发式算法和其他3种元启发式算法进行了比较。实验结果和统计测试表明，该算法的性能明显优于对比算法。
- 出版日期2023
- 单位武汉纺织大学; 自动化学院
