分布式模因算法

知识迁移驱动

采用点环拓扑在全局探索与局部开发间进行知识迁移，显著提升分布式差异化流水车间调度问题的求解质量。

张广辉 · Juan, Wang · Dang, Qianlong · 王凌 · Chenxin, Dong

IEEE Transactions on Evolutionary Computation 2024

技术优势

调度质量更高

在多种群上动态选择全局探索优化器，并与精英档案上的局部开发通过点环拓扑进行知识迁移，使算法获得更优解。

能自适应重搜索

当搜索趋于同质化时，自适应重启搜索以保持种群多样性，避免过早收敛。

架构可通用

所提分布式模因进化架构包含全局探索、局部开发、知识迁移和搜索重启四个模块，可作为构造进化算法的通用模型。

应用场景

• 分布式制造调度：直接用于多工厂定制化生产的调度决策，提升整体效率。
• 流水车间调度：针对含并行机、装配和差异化阶段的流水车间，获得更优排程方案。
• 智能制造优化：作为智能优化模块嵌入制造执行系统，实时优化生产计划。
• 供应链协同：协调分布式工厂间的作业分配，减少供应链等待与库存。