TY - Jour A2 - Selisteanu，Dan Au - Feng，Yi Au - Liu，Mengru Au - Zhang，Yuqian Au - Wang，景林PY - 2020 DA - 2020/12/30 TI - 一种动态对面学习辅助蚱蜢优化算法灵活的Jobscheduling问题SP - 8870783 VL - 2020 AB - 作业商店调度问题（JSP）是制造业最困难的优化问题之一，灵活的作业商店调度问题（FJSP）是经典JSP的延伸，进一步挑战算法性能。在FJSP中，应为来自给定集中的每个进程选择一台机器，这在作业路径中引入了另一个决策元素，使FJSP比传统JSP更困难。本文提出了一种名为动态相反学习辅助GOA（DOLGOA）的蚱蜢优化算法（GOA）的变体来解决FJSP。最近提出的动态相反学习（DOL）策略采用非对称搜索空间来提高算法的开发能力，并提高找到全局最优的可能性。来自CEC 2014和FJSP的各种流行基准用于评估DOLGOA的性能。与其他经典算法的比较的数值结果表明，DOLGOA对解决全球优化问题的显而易见，在解决FJSP时良好地进行。SN - 1076-2787 UR - https://doi.org/10.1155/2020/8870783 do - 10.1155 / 2020/8870783 jf - 复杂性pb - hindawi kw - er -