混合花朵授粉算法与遗传算法解决作业车间调度

"混合花朵授粉算法在作业车间调度中的应用" 本文主要探讨了最大完工时间最短的作业车间调度问题，并提出了一个创新的解决方法，即混合花朵授粉算法与遗传算法。作业车间调度问题（Job-shop Scheduling Problem, JSP）是一个典型的NP-hard问题，意味着对于大规模问题，无法在多项式时间内找到最优解。鉴于此，研究者们不断寻求新的算法来提升求解效率。 混合算法以花朵授粉算法（Flower Pollination Algorithm, FPA）作为基础，FPA是一种自然启发式算法，借鉴了花朵授粉过程中的随机性和定向性。在此基础上，该算法重新设计了全局搜索和局部搜索的迭代公式，以提高搜索效率。同时，为了进一步增强算法的探索能力，算法在同化操作中融合了遗传算法（Genetic Algorithm, GA）的关键步骤，包括选择、优先交叉和变异操作。这些遗传算法的特性有助于避免早熟收敛，提高解的多样性。 通过26个经典基准算例的仿真实验，混合算法的表现优于近五年内提出的其他算法。实验结果证明，该混合算法在求解作业车间调度问题时具有明显的优势，无论是求解速度还是解决方案的质量，都展现出了较高的竞争力。 关键词涉及到花朵授粉算法、遗传算法、作业车间调度以及最大完工时间，这表明研究的核心在于结合两种不同的优化算法来处理复杂的问题。分类号和中图分类号则揭示了该研究属于数学优化领域，特别是运筹学的应用。 引用的文献展示了过去几年中针对作业车间调度问题的各种智能算法，如改进的并行遗传算法、差分进化算法、蝙蝠算法、粒子群优化算法、教与同伴学习粒子群算法以及模拟退火下的布谷鸟算法。这些文献中的算法各有优缺点，而本文提出的混合花朵授粉算法旨在克服这些局限，提供更有效的求解策略。 这项研究为解决作业车间调度问题提供了新的思路，混合花朵授粉算法与遗传算法的结合在寻找最优解或近似解方面表现出优越性，对于实际生产环境中的调度优化具有很高的实用价值。