基于改进人工蜂群算法的柔性作业车间调度

摘要

针对柔性作业车间调度(Flexible Job Shop Scheduling)问题,建立了以最小化最大完工时间为目标的数学模型,提出了一种改进的人工蜂群算法.采用随机选择和按规则选择相结合的方法产生优质初始解,针对雇佣蜂搜索过程,提出了改进的IPOX交叉方法,在继承父代优秀个体的同时,又能平衡算法的开发和探索能力;在观察蜂阶段,采用变步长策略来增强算法的全局搜索能力,避免陷入局部最优;通过增加侦查蜂的数量来保持种群的多样性;在算法迭代过程中采用贪婪策略保留精英解.最后通过求解柔性作业车间通用测试集验证算法性能,仿真结果表明改进的人工蜂群算法局部搜索能力突出,收敛性和鲁棒性优良,不仅避免算法陷入"早熟",而且收敛代数显著降低.