【摘 要】
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为解决单一粒子群算法求解Job Shop调度问题存在的不足,提出一种基于交换序的混合粒子群算法,提高了这类问题的求解质量。在混合粒子群算法中,采用粒子群算法进行大范围全局
【基金项目】
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辽宁省教育厅资助课题（20060701）
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为解决单一粒子群算法求解Job Shop调度问题存在的不足,提出一种基于交换序的混合粒子群算法,提高了这类问题的求解质量。在混合粒子群算法中,采用粒子群算法进行大范围全局搜索。根据Job Shop调度问题解的特征,提出基于关键工序的邻域选择方法,并将基于这种方法的禁忌搜索算法作为局部搜索算法,增强了粒子群算法的搜索能力。采用混合粒子群算法对13个难解的benchmark问题进行求解,在较短的时间内,得到的最优解和10次求解的平均值优于并行遗传算法和粒子群算法。由此说明本文所提出的混合粒子群算法是有效的。
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