改进细菌觅食算法优化零空闲流水线调度：性能与鲁棒性研究

本文主要探讨了"改进细菌觅食算法在零空闲流水线调度问题中的应用"这一主题。零空闲流水线调度（No-Idle Flow Shop Scheduling，NIFS）是一个重要的生产调度问题，特别是在集成电路、纺织和陶瓷等工业中，由于某些昂贵设备对连续运行有特殊需求，因此这类问题不仅理论意义重大，也具有实际操作价值。 传统的NIFS问题被证明为NP-Hard，即对于大规模问题，寻找最优解具有很高的复杂性。为解决这一难题，研究者们开发了多种方法，包括经典优化算法（如分支定界法）、启发式方法（如NEH、SGM等）以及智能优化算法，如离散差分进化、粒子群算法、声搜索算法、和声退火算法、迭代贪心算法和蛙跳算法等。这些算法通常依赖于NEH方法生成高质量的初始解，以加快搜索速度。 文章的核心贡献在于提出了一个改进的细菌觅食优化算法。这个算法在原有细菌觅食算法的基础上，引入了交叉优化算子、混合复制策略和自适应迁徙概率机制。交叉优化算子提高了算法的创新性，混合复制策略有助于保持种群多样性，而自适应迁徙概率则根据个体的健康度和适应度动态调整，旨在避免精英个体过早收敛并抑制解的退化。通过路径编码方式，作者使用MATLAB进行了实例研究，结果显示改进后的算法在解决零空闲流水线调度问题上表现出良好的可行性和有效性。 研究者对比了使用随机初始化和NEH方法产生的初始解，以验证算法的鲁棒性。结果表明，无论初始解的质量如何，改进的细菌觅食算法都能在解决NIFS问题时展现出稳定且高效的性能。 这篇论文提供了一种创新的解决零空闲流水线调度问题的策略，它在保留传统算法优点的同时，通过优化策略提升了算法的性能，对于实际工业生产环境中的高效生产计划具有潜在的应用价值。