求解柔性作业车间调度的遗传算法综述

柔性作业车间调度(FJSP)是一类具有广泛应用背景的调度问题,作为求解FJSP最受欢迎的算法之一,遗传算法引起了广泛关注。针对求解FJSP的遗传算法,特别是5类主要染色体编码方法以及相关的交叉和变异算子进行全面综述,并从编码可行性、编码空间与解空间的映射关系、染色体存储空间、解码复杂性、编码完备性、遗传操作复杂性和遗传操作多样性7个维度综合评价了5类编码方法。结果表明,MSOS-I编码是遗传算法求解FJSP较好的染色体编码方法,其染色体结构简单,并可选用较多类型的交叉和变异算子。

求解柔性作业车间调度问题的一种新邻域结构

针对柔性作业车间调度问题(flexible job-shop scheduling problem,FJSP),提出了一种新的邻域结构,该邻域结构保证任意一次邻域移动可以改进当前解,从而显著地缩小了邻域规模.在此基础上,在求解FJSP问题的禁忌搜索算法中,设计了基于该邻域结构的两级邻域搜索策略,该策略既增加了邻域搜索的有效性,又保证了最优解的连通性.最后,针对69个FJSP的Benchmark问题进行了测试,实验结果验证了新邻域结构的有效性,并更新了 4个Benchmark问题的历史最优解.