用改进的协同免疫算法求解FlowShop调度问题

摘要

利用改进的协同免疫算法(ICIA)求解Flow Shop调度问题。算法中的疫苗取自迭代N次的局部最优解，并随着每代最优值的变化不断更新。为了克服协同免疫算法初期收敛速度慢的问题，加入了局部搜索算法；针对算法后期求解目标函数值差的问题，提出了一种新的种群选择机制“80/20法则”。通过与遗传算法(GA)和未改进的协同免疫算法(CIA)比较，仿真实验结果验证了ICIA解决Flow Shop问题的有效性。