广州流水线设备厂格默公司提出:由于双边装配线平衡倍速链流水线的np困难(TALB)问题,多个现有研究在真实的应用程序中不太约束,尤其是当一个倍速链流水线任务是参与多个约束。在本文中,一个有效的混合算法解决TALB问题(TALB-MC)与多个约束。TALB-MC考虑倍速链流水线离散属性和连续属性的标准teaching-learning-based优化(TLBO)算法,随机键的方法是雇佣任务排列表示,为了缩小它们之间的差距。随后,一个特殊的机制来处理多个约束倍速链流水线。的机制,保证了每个任务的方向约束检查和调整方向。分区的约束和同步约束是通过梳理中隐藏的相关性约束。位置约束是允许在某种程度上违反了解码和惩罚成本函数。最后,**较佳TLBO寻求,可变邻域搜索(VNS)进一步杂化扩展本地搜索空间。实验结果表明,该混合算法优于后期验收(LAHC)TALB-MC爬山算法在大多数情况下,特别是对于大型问题的多重约束,并演示了勘探和开采之间的平衡倍速链流水线。广州流水线设备厂格默公司强调本研究提出了一个有效的和高效的算法求解TALB-MC问题通过组合TLBO倍速链流水线和迷走神经刺激法。
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