基于参数知识鸽群算法的离散车间能效优化

摘要

针对离散制造车间复杂性、约束性特点,以车间总能耗最小为优化目标,提出一种求解离散车间能效优化的离散型知识鸽群算法.该算法在优化过程中引入参数知识以平衡局部收索和全局收索,提高了算法收敛性和寻优能力.在算法中加入离散过程,不仅保留算法收敛性和寻优能力的特点,而且具有处理离散问题的能力.通过实例测试,将粒子群,遗传算法与鸽群算法的结果进行比较分析,鸽群算法在收敛性和寻优能力方面明显优于另外两种算法,验证了算法的合理性和有效性.