基于改进SCE算法的Job Shop调度方法研究

Job Shop Problem(JSP)是生产调度领域中的一类复杂的调度问题,高效JSP求解算法的研究与设计是JSP,乃至整个生产调度领域的关键研究内容。引入新的智能仿生算法Shuffled Complex Evolution(SCE),以求解工件的最小最大完成时间为目标,通过序列映射方式将连续定义域空间中的变量映射到离散的组合优化问题空间中,同时采用基于工序编码的方式进行编码,最后使用顺序插入解码机制对其解码。并针对基本SCE算法在求解优化问题时求解质量差和求解速度慢等缺点,对算法中个体的进化过程进行改进,使个体进化的方向沿着当前群体最优解的方向进行。最后将此算法用于求解典型的Job Shop调度实例,结果表明,改进SCE算法在解决Job Shop调度问题上是有效的。