计算机工程与应用 ›› 2015, Vol. 51 ›› Issue (11): 261-265.
马邦雄,叶春明
MA Bangxiong, YE Chunming
摘要: 置换流水线调度问题(Permutation Flow-shop Scheduling Problem,PFSP)作为流水线调度问题的子问题,实质是一个著名的组合优化问题,其已被证明了是NP完全问题中最困难的问题之一。带学习效应的PFSP问题是一种更符合实际问题的模型,为了更好地解决此问题,在此提出了一种混合遗传算法和粒子群算法的改进和声搜索算法。对CAR1问题及其学习型调度进行了仿真实验,结果表明所提算法的可行性和有效性。