利用改进的遗传算法求解流水车间调度问题

资 源 简 介

利用改进的遗传算法求解流水车间调度问题

详 情 说 明

流水车间调度问题（Flow Shop Scheduling Problem, FSSP）是制造系统中一类经典的优化问题，其目标是为多个工件在多台机器上的加工顺序寻找最优排列，通常以最小化最大完工时间（Makespan）为优化指标。传统遗传算法在解决此类问题时存在局部收敛、早熟等缺陷，本文介绍的改进遗传算法从编码方式、选择机制和自适应策略三个方面进行优化。

改进算法的核心是采用基于工序的编码方式，这种编码直接反映工件的加工顺序，避免了非法解的产生。在初始化种群阶段引入NEH启发式算法生成高质量初始解，显著提升算法前期的搜索效率。选择操作采用锦标赛选择与精英保留相结合的混合策略，既保证了种群多样性，又避免了优质基因的流失。

自适应策略体现在交叉概率和变异概率的动态调整上。算法根据种群适应度方差实时调整参数：当种群多样性下降时提高变异概率，增强局部搜索能力；当种群分散度较大时降低交叉概率，保留优良模式。此外，引入局部搜索算子对最优个体进行深度挖掘，结合插入邻域和交换邻域两种搜索方式，有效提升解决方案的质量。

这种改进遗传算法通过平衡全局探索和局部开发的能力，在求解流水车间调度问题时展现出更好的收敛性和稳定性。实验表明，相较于标准遗传算法，改进版本在求解精度和收敛速度上均有显著提升，特别适合处理大规模调度问题。算法框架可扩展至带约束条件的复杂调度场景，如考虑准备时间或机器故障等实际因素。