混合Flowshop双目标调度问题的双向仿真方法

针对JIT生产方式的混合Flowshop系统双目标调度问题，提出一种基于前向和反向仿真组合的双向仿真调度方法。用启发式算法进行前向仿真获得工件离开系统的时刻，并将其作为反向仿真的开工时刻。按工件的反向路由（加工顺序）进行反向仿真，以获得工件正向进入系统的较好时刻，从而减少工件的等待和平均的flowtime。仿真结果表明，该方法 能够较好地解决混合Flowshop的双目标调度问题。     

A Heuristic Algorithm for the Two-Machine Flowshop Group Scheduling Problem

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求解混合Flowshop调度问题的简化禁忌搜索方案

针对 HFS系统的最小化 Makespan调度问题 ,提出一种禁忌算法和优先级规则相结合的方案 :采用改进的 RA算法对第 1级工件进行排序 ,并用禁忌搜索对其进行优化 ;采用 FAM算法给工件分配设备 ,其他级工件的排序采用最大剩余时间优先级规则 .和其他 HFS的局部搜索算法相比 ,该方案大大缩减了搜索空间 .仿真结果表明 ,该方法能够较好地解决 HFS调度问题 .     

基于内分泌激素调节机制的免疫算法的Flowshop调度问题

针对不确定条件下具有零等待的Flowshop调度问题,采用三角模糊数来描述不确定的产品处理时间,在模糊规划理论的基础上建立了相应的调度模型,通过中间值最大隶属度算法,将原来的模糊调度模型转化为单目标的规划模型;并基于内分泌激素调节规律,利用内分泌系统与免疫系统之间密切的双向调节关系,提出了一种新颖的解决此类问题的自适应内分泌免疫调度算法.仿真实例表明,该算法的收敛速度和搜索精度均明显优于改进的免疫算法,表明该算法的有效性和优越性.