柔性车间调度的变邻域保优遗传算法

本文主要探讨了"变邻域保优遗传算法"在解决柔性车间调度问题中的应用。柔性作业车间调度问题是一个典型的问题，它涉及到生产过程中的任务分配、机器调度和时间优化，以最小化生产周期或最大化生产效率。在这个背景下，作者吴树景、游有鹏和罗福源提出了一个创新的方法，结合遗传算法、变邻域搜索算法以及精英保护策略。 遗传算法是一种生物启发式的优化技术，通过模拟自然选择和遗传机制来搜索解空间，通常用于解决复杂优化问题。变邻域搜索则是通过在搜索过程中不断调整搜索范围，以提高搜索效率和避免局部最优解。而精英保护策略则强调保留并优先传递那些在进化过程中表现优秀的个体，以增强算法的稳定性。 在文中，作者将这三个概念巧妙地融合，设计了一种混合算法，旨在提高求解柔性车间调度问题时的运算效率和性能。这种方法旨在通过变邻域搜索动态调整搜索空间，同时利用遗传算法的强大全局搜索能力，以及精英保护策略保持高效解决方案，从而达到更好的结果。 该研究发表在《计算机工程与应用》杂志上，网络首发日期为2019年12月6日，符合严格的出版规范，包括学术诚信、技术标准和语言文字的准确性。研究还得到了江苏省自然科学基金优秀青年基金和中央高校基本科研业务费专项资金的支持。 总结来说，这篇论文不仅提供了理论上的创新方法，还展示了如何将这些理论应用于实际工业生产环境中的柔性车间调度问题，对于优化生产流程、提升生产效率具有重要的实践价值。读者可以参考这篇论文，深入了解如何在实际生产环境中采用混合算法来解决这类复杂的优化问题。