改进狼群算法求解柔性作业车间调度问题

针对传统群智能优化算法求解柔性作业车间调度问题时存在寻优后期收敛速度慢、易陷入局部最优等问题,提出一种改进狼群算法(IWPA)。首先,构建以最小化最大完工时间为优化目标的柔性作业车间调度问题(FJSP)模型;其次,采用混沌初始化操作和二进制串调整策略以提高初始种群的质量;为提高算法的收敛速度和全局搜索能力,对探狼和猛狼的位置更新公式分别进行改进;采用类似于遗传算法(GA)中的选择、交叉操作不断对最佳加工序列进行扰动,以改善算法的局部搜索性能;最后,采用新的种群淘汰机制更新狼群来丰富种群多样性。通过与多种群智能优化算法的仿真实验对比,证明所提出的改进狼群算法对求解FJSP问题可行、合理且高效。