【摘 要】
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传统的优化算法在求解面对多目标柔性作业车间调度时，往往求解效率低且难以获得最优解。为了求解多目标柔性作业车间调度问题，设计了混合人工蜂群算法。种群的初始化采用了多种
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传统的优化算法在求解面对多目标柔性作业车间调度时，往往求解效率低且难以获得最优解。为了求解多目标柔性作业车间调度问题，设计了混合人工蜂群算法。种群的初始化采用了多种方法相结合的策略。在人工蜂群算法的不同阶段采用不同的搜索机制，在雇佣蜂阶段采用开发搜索，针对跟随蜂阶段蜜蜂跟随的对象的优秀解进行小幅度的更新，从而提高了搜索的表现。禁忌搜索与改进的人工蜂群算法相结合，有效的提升了获得最优解的概率。通过相关文献中的标准实例对设计的混合人工蜂群算法进行一系列求解测试，实验的结果有效的说明了算法在求解柔性作业车间调度问题时效果显著。通过求解结果对比表明人工蜂群算法的高效性和优越性。
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