自适应混合粒子群算法求解置换流水车间调度问题

作者：谢美华; 李艳武^*; 葛棚丹

来源：计算机应用研究, 2023, 40(11): 3241-3253.

DOI：10.19734/j.issn.1001-3695.2023.03.0105

• 置换流水车间调度
• 粒子群算法
• Q学习
• 局部搜索策略

为更有效地解决以最大完工时间最小化为目标的置换流水车间调度问题，提出了一种自适应混合粒子群算法(SHPSO)。该算法结合Q学习设计了参数自适应更新策略，以平衡算法的探索和开发；同时引入粒子停滞判断方法，使用平局决胜机制和Taillard加速算法改进基于迭代贪婪的局部搜索策略，对全局极值进行局部搜索，帮助粒子跳出局部最优。实验结果表明，对比其他四种改进PSO算法，SHPSO算法取得的平均相对百分偏差(RPDavg)至少下降了83.2%,在求解质量上具有明显优势。

• 单位
  重庆三峡学院