本文選題：柔性作業(yè)車間調度 + 教學優(yōu)化算法�。� 參考：《控制與決策》2017年09期

【摘要】：針對低碳柔性作業(yè)車間調度問題,提出一種基于新型優(yōu)化機理的教學優(yōu)化(TLBO)算法,以同時最小化總碳排放和平均延遲時間.利用3個串對問題的3個子問題單獨編碼,其主要步驟為教師的自學階段和教學階段,并運用多鄰域搜索和全局搜索分別模擬教師的自學和教學活動.計算實驗和結果分析表明,TLBO對于所研究的問題具有較強的搜索能力.
[Abstract]:To solve the problem of low carbon flexible job shop scheduling, a teaching optimization algorithm based on new optimization mechanism is proposed to minimize the total carbon emissions and average delay time simultaneously. The three sub-problems of three string pairs are coded separately, the main steps of which are self-study and teaching, and the multi-neighborhood search and global search are used to simulate teachers' self-study and teaching activities, respectively. The experimental results and results show that TLBO has a strong search ability for the studied problems.
【作者單位】： 武漢理工大學自動化學院;
【基金】：國家自然科學基金項目(61573264,71471151)
【分類號】：TB497;TP18

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本文編號：1971735