Ein verbesserter Sandkatzen-Schwarmoptimierungsalgorithmus für das Problem der flexiblen Auftragsfertigungsplanung

Meta-heuristische Algorithmen sind zu einem beliebten Ansatz für das Optimierungsproblem der flexiblen Auftragsfertigungsplanung geworden. In diesem Papier wird ein verbesserter Sandkatzen-Schwarmoptimierungsalgorithmus (ISCSO) für das Problem der flexiblen Auftragsfertigungsplanung vorgeschlagen. Zunächst wird das Kodierungs- und Dekodierungsschema des Problems definiert, und die Sandkatzenpopulation wird durch chaotische Abbildung initialisiert, was die Vielfalt der anfänglichen Verteilung erhöht und die Konvergenzgeschwindigkeit beschleunigt. Zweitens wird ein Mechanismus mit einem nichtlinearen Konvergenzfaktor verwendet, um Exploration und Ausbeutung auszubalancieren und die globale Optimierungsleistung zu verbessern. Schließlich wird die Fusion des genetischen Algorithmus zur Aktualisierung der Agentenpositionen verwendet, um die Diskretisierung des Algorithmus zu erreichen und zu helfen, aus lokalen Optima zu entkommen. Darüber hinaus haben wir ISCSO getestet, und die experimentellen Ergebnisse zeigen seine gute Leistung im Optimierungsproblem der flexiblen Auftragsfertigungsplanung.