零空闲流水车间问题中启发式规则的研究与改进

在流水车间问题中,通过启发式规则获得初始解的优劣是影响整体算法性能的重要因素。但目前被广泛使用的有效启发式规则(如NEH、FRB5等)都不能在获得初始解的质量和消耗CPU时间上取得平衡,在对这2种启发式规则研究后,改进了获得初始解时的邻域搜索,使改进的启发式规则在获得较好初始解的同时减少了CPU消耗时间,嵌入到迭代贪婪算法后提升了整体算法的性能。