动态双子群离散果蝇算法：解决双目标流水线调度问题

本文研究主要关注"双目标流水线调度的动态双子群离散果蝇算法"，发表在《计算机工程与应用》(Computer Engineering and Applications) 2017年第12期。研究背景是多目标优化问题在工程实践中的广泛应用，特别是在流水线调度这类实际问题中，由于存在多个相互竞争的目标，如最大完工时间和机床空闲时间的最小化，因此需要综合考虑并寻求最优解。 与传统果蝇优化算法（FOA）相比，论文提出了创新性的方法。首先，采用了基于工序的编码方式，这种编码策略使得算法能够更精确地表示问题的结构，提高了初始解的质量。这是通过改进的NEH（New Encoding and Hybrid）方法实现的，这种方法旨在提供更好的初始解决方案，从而提升算法的性能。 算法的核心在于动态双子群的概念，即根据个体在进化过程中的表现将其分为两个子群：先进子群和后进子群。先进子群主要负责在高质量解的邻域内进行精细搜索，通过简单的插入方法来进一步优化局部区域。另一方面，后进子群则采用贪婪迭代进化机制，着重于全局优化，试图找到潜在的全局最优解。这种策略平衡了全局搜索和局部搜索的能力，增加了算法的灵活性。 此外，文中提到的快速算法被用来加速目标函数值的计算和非支配解的判定，这有助于提高算法的运行效率。通过这种方式，作者试图减少计算复杂度，使得算法在处理大规模问题时也能保持高效。 仿真试验部分展示了新提出的离散果蝇算法的有效性和高效性。实验结果表明，相比于传统方法，该算法能够在解决双目标流水线调度问题时，不仅找到满意的解，而且在时间和性能上都有显著的提升，这在工程实践中具有很高的实用价值。 这篇论文为多目标流水线调度问题提供了一种新颖且高效的求解策略，其动态双子群的设计和改进的编码方法对提高搜索效率、平衡全局和局部优化有着重要作用，为同类问题的研究者提供了有价值的参考。