求解作业车间调度问题的改进混合灰狼优化算法

摘要

灰狼优化算法(GWO)是目前一种比较新颖的群智能优化算法,具有收敛速度快、寻优能力强等优点.将灰狼优化算法用于求解复杂的作业车间调度问题,与布谷鸟搜索算法进行比较研究,验证了标准GWO算法求解经典作业车间调度问题的可行性和有效性.在此基础上,针对复杂作业车间调度问题难以求解的特点,对标准GWO算法进行改进,通过进化种群动态、反向学习初始化种群以及最优个体变异三个方面的改进操作,测试结果表明,改进后的混合灰狼优化算法能够有效跳出局部最优值,找到更好的解,并且结果鲁棒性更强.