【文献阅读】PSO混合GA解决不确定IPPS问题
题目：PSO hybridized with GA for UIPPS
李新宇 高亮 2019.04
COMPUTERS & INDUSTRIAL ENGINEERING Q1/5.4
0.Abstract
1)presents a new uncertain IPPS model with uncertain processing time represented by the interval number
2)A new probability and preference-ratio based interval ranking method is proposed for precise interval computation
3)PSO+GA
4)6 experiments IPPS benchmark
1.给出了一个目标函数，综合评价绝对大小和不确定性
2.算法是什么样子的
2.1算法流程框图
我自己简化版
我不理解的是：生成工艺规划（PP）种群有PS个个体，输入到调度（S）系统中后，是对每一个PP个体都生成一个对应的S种群吗？然后迭代找到该个体的最优解。
2.2遗传算子
个体与pbest交叉
个体与gbest交叉
个体变异，然后选择三个中的最优值
对于PP阶段，
对于S阶段，
3.实验
一共采用6个实验
some of them are adopted from some famous benchmark IPPS problems
比较的算法 GAPSO 、GA
PS=200 iteration=100 单目标
前5个实验 对比GAPSO和GA的差别，对比w=0时和原文确定最优的差值7.5%
第6个实验 数据量大
采用了最经典的Kim算例 18jobs-15machines-24problems
所有的结果只算了w=0的，新算法在20/24都是优势
Discussion也写的很好
为啥前2个实验 GAPSO和GA一样呢？ 因为问题规模太小了，两者都寻到了最优
为啥后面多了呢 因为有了选择 采用了策略
但是花了更长时间，因为程序繁琐
说了一下应用，这段写的真好
4.我的总结
这文章好在哪里？
采用区间数，我觉得算法很一般，但是叙述很好，对所有的实验现象都有很好的解释
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