基于改进启发式--遗传算法的流水车间调度问题研究

摘要

对于流水车间的调度问题,基于启发式算法以及遗传算法的特性,本文提出了一种启发式-遗传算法的混合智能优化算法。其主要思想是:通过构造流水车间的数学模型,采用palmer启发式算法生成初始种群替代遗传算法随机生成的种群,然后使用两点交叉的方式对新生成的染色体进行交叉操作,接下来对染色体进行的逆序变异,“复制、交叉、变异”后最终生成新的下一代染色体,通过保存其中性能较优的染色体,对较优个体继续进行迭代操作。本文通过对比实验结果,得出本文算法在一定条件下优于遗传算法,对流水车间的最大完工时间有着优化效果。