混合候鳥優化算法求解柔性作業車間調度問題

摘 要：針對最大完工時間最小化的柔性作業車間調度問題，提出一種混合候鳥優化算法。結合輪盤賭策略生成初始種群，提高初始種群的質量。在傳統候鳥優化算法的基礎上對鳥類進化階段進行改進，將共享鄰域解替換為共享基因片段，避免算法陷入局部最優，設計了一種基于路徑的重連的鄰域結構來引導跟飛鳥進化。對進化后的個體采用隨機爬山算法進行局部搜索，對關鍵路徑上的關鍵工序的加工機器進行替換，擴大搜索范圍，從而獲得最優解。設置正交試驗確定算法的重要參數組合，通過基準算例的仿真試驗，使用相對百分比偏差與弗里德曼非參數配對檢驗來比較所提算法的有效性以及可行性。試驗結果表明，在10個算例中，所提算法在多個算例上均能獲得最優值，平均RPD值最小，且與其他對比算法具有顯著性差異。

關鍵詞：柔性作業車間調度；最大完工時間；候鳥優化算法；隨機重啟爬山算法

中圖分類號：TP 165" " 文獻標志碼：A

作業車間調度優化一直是生產管理與組合優化等領域的熱門研究話題。柔性作業車間調度問題（Flexible Job Shop Scheduling Problem， FJSP）是JSP的延伸和擴展，是一類復雜的NP-hard問題[1]。

計算機技術以及仿真技術的發展為FJSP問題的研究開辟了新的思路。智能優化算法在調度問題上得到了廣泛應用。其中，候鳥優化算法[2]由于參數少、局部搜索能力強等優點，常被用于處理車間調度問題。WEI L等[3]提出了一種基于博弈論的動態多目標候鳥優化算法，將博弈論引入算法中。……