一种基于蜂群人工算法的流水线调度方法

摘要

本发明提供一种基于蜂群人工算法的流水线调度方法，采用经典的基于工件的编码,并利用SPV规则实现了连续域和离散域的映射,并利用NEH启发式算法对解进行初始化优化了解的质量,当一个解limit次不优化时引入混纯思想对它进行重新赋值。通过大量的仿真表明IABC算法优于基本人工蜂群算法,粒子群算法。同时,改进后的人工蜂群算法不易陷入局部最优,比基本人工蜂群算法具有更好的全局搜索能力。

主权项

一种基于蜂群人工算法的流水线调度方法，其特征在于，所述算法的步骤为：（1）利用NEH方法生成一个工件的加工排序，对其进行调度目标评价，并转换成一个个体的位置矢量；（2）在给定的空间内随即生成NS‑1个个体的位置矢量，根据SPV规则确定各个加工工件的加工排序，并进行调度问题的评价；（3）进入引领蜂阶段：For i=1,2...NS重复执行，根据SPV规则，确定xi和vi对应的加工工序，并进行调度的目标评价，保留评价好的；（4）跟随蜂阶段：For i=1,2...NS重复执行，利用锦标赛选择策略为跟随蜂i选择食物源，选择食物源后，求出其邻域解vi，按照SPV规则转化进行调度目标评价，通过贪婪选择策略，保留好的解；（5）侦查蜂阶段：抛弃经过linit次后不能改进的解，用混沌思想产生一个新解代替它；（6）记录当前评价最后的解，判定是否满足循环终止单位条件，满足就跳出并输出最好的解，否则返回步骤（3）。