无资源约束MLLS问题的三种求解算法效果比较
来源期刊：东北大学学报(自然科学版)2010年第1期
论文作者：韩毅 唐加福 蔡建湖 周根贵
文章页码：20 - 49
关键词：生产批量计划问题;粒子群算法;分散搜索;遗传算法;排斥算子;
摘 要：用于求解无资源约束多级生产批量计划(UMLLS)问题的算法包括混合粒子群(HPSO)算法、混合分散搜索算法(HSS)和带排斥算子的遗传算法(RGA).为了研究各算法对问题的适用性,对于上述三种算法的求解效果采用标准测试集进行了较全面的测试和比较,给出了针对不同规模无资源约束生产批量计划问题的算法选择方案.测试结果显示:对于小规模和中规模问题,HSS算法的效果更好;对于大规模问题,HPSO算法的性能更优越.
韩毅1，唐加福1，蔡建湖2，周根贵2
1. 东北大学流程工业综合自动化教育部重点实验室2. 浙江工业大学经贸管理学院
摘 要：用于求解无资源约束多级生产批量计划(UMLLS)问题的算法包括混合粒子群(HPSO)算法、混合分散搜索算法(HSS)和带排斥算子的遗传算法(RGA).为了研究各算法对问题的适用性,对于上述三种算法的求解效果采用标准测试集进行了较全面的测试和比较,给出了针对不同规模无资源约束生产批量计划问题的算法选择方案.测试结果显示:对于小规模和中规模问题,HSS算法的效果更好;对于大规模问题,HPSO算法的性能更优越.
关键词：生产批量计划问题;粒子群算法;分散搜索;遗传算法;排斥算子;
