改进人工蜂群算法求解置换流水车间调度问题

针对置换流水车间调度问题（PFSP），以最小化最大完工时间为优化目标建立数学模型，设计了一种改进人工蜂群算法。该算法采用反向学习方法和混沌映射来生成初始种群，为使算法能够求解离散的调度问题，采用LRV规则将位置数值映射成工件排列顺序；在雇佣蜂阶段，融入差分进化算法的思想，加入高斯变异算子，使收敛速度加快；在跟随蜂阶段，加入自适应策略，将算法的勘探和开发能力进行平衡；在侦察蜂阶段，加入柯西变异算子，避免陷入局部极值。最后通过比较几种不同的算法，对Car算例以及部分Rec标准算例集进行仿真测试，验证该算法的有效性和优越性。     

基于混合变邻域遗传算法的柔性车间调度研究

针对柔性作业车间调度的问题，以最大完工时间为目标建立数学模型，提出一种混合变邻域遗传算法。采用三种初始化方法保证初始解的质量，用遗传算法进行初步搜索，将搜索的结果通过迭代贪婪策略进一步搜索，以提高解的质量，再对关键路径进行邻域搜索，设计“跨机器工序搜索邻域”、“同机器工序搜索邻域”、“次优工序搜索邻域”三种邻域结构，加强局部搜索能力。引入迭代贪婪策略和改进的邻域结构可显著提高算法的稳定性与迭代速度。通过对国际通用的柔性作业车间调度基准算例进行测试，实验结果表明所提改进算法能够有效求解柔性作业车间调度问题。