求解考虑机器调整时间的并行机分批优化调度问题

基于目前车间调度问题是以单个或整批进行生产加工的并行机调度模型已不再符合实际工况下的车间生产。提出以最小化最大完工时间为优化目标,对遗传差分进化混合算法,灰狼差分进化混合算法进行了比较。为提高加工工件进行分批及分批之后子批的分配与排序效率,该问题是对不同规模的经典并行机调度问题进行求解并展示两种算法的求解,证明了灰狼差分进化混合算法在寻优性能上优于遗传差分进化混合算法,不仅具有更好的解的稳定性,而且具有更高的寻优精度。

求解改进布谷鸟算法的置换流水车间调度问题

针对实际工况下置换流水车间调度问题,文中以最小化完工时间为目标对标准布谷鸟算法进行了改进。为提高优化解的稳定性和算法的计算精度,该算法将淘汰概率引入动态自适应机制,将局部搜索引入差分进化机制,并在初始种群的生成中引入NEH算法。文中将改进的布谷鸟算法运用于解决实际工况下的置换流水车间调度问题,通过与标准布谷鸟算法仿真优化结果进行对比,证明了改进布谷鸟算法具有更好的解的稳定性和更高的寻优精度。