【摘 要】
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针对以最大完工时间最小化为目标的柔性作业车间调度问题(Flexible job shop scheduling problem,FJSP),提出一种混合遗传蝙蝠算法(HGBA).为了提高初始种群的质量与多样性,采
【基金项目】
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江苏省自然科学基金项目(BK20140165)资助;国家留学基金委赞助项目(201308320030)资助
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针对以最大完工时间最小化为目标的柔性作业车间调度问题(Flexible job shop scheduling problem,FJSP),提出一种混合遗传蝙蝠算法(HGBA).为了提高初始种群的质量与多样性,采用三种方式相结合产生初始群体;重定义惯性权重,采用动态递减的权值来平衡局部搜索与全局搜索;针对算法易陷入局部最优解的缺点,结合遗传算法的变异操作,提出一种基于变异操作的邻域搜索算法;同时根据编码方式以及位置更新可能造成的无效解情况,利用遗传算法的交叉操作提出混合列交叉方法来完成位置更新;最后,通过三个实例测试了算法的性能,实验结果验证了提出的算法在求解FJSP时的有效性.
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