摘要：针对开放式车间调度问题,提出了基于多样性增强的自适应遗传算法进行优化求解。设计了多样性判定增强算子、自适应交叉变异算子、多元竞争选择算子等五个算子,以提高遗传算法的进化效率和进化质量;通过分析算法各算子的时间复杂度,发现所提算子并未增加算法复杂度;采用正交试验确定了各算子的最优参数;设计了三组实验,分析了所提算子对算法的影响,结果表明多样性增强算子提高了求解质量,自适应交叉变异算子加快了收敛速度;基于60个标准算例,通过与已有5种算法比较,验证了所提算法的有效性和稳定性。采用100个算例,分析了算例规模对调度性能的影响规律。

摘要：开放式车间调度(OSP)是重要的调度问题,它在制造领域中的应用非常广泛。优化调度算法是调度理论的重要研究内容。基于人工智能的元启发式算法是解决该问题的常用方法。分析了一种新的元启发式算法——粒子群优化(PSO)在信息共享机制上的缺陷,提出新的基于群体智能的信息共享机制。在该信息共享机制的基础上, 设计新的基于PSO的元启发式调度算法——PSO-OSP。该算法利用问题的邻域知识指导局部搜索,可克服元启发式算法随机性引起的盲目搜索。该算法应用于开放式车间调度问题的标准测试实例。仿真结果显示,PSO-OSP算法在加快收敛速度的同时提高了开放式车间调度解的质量。