【摘 要】
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排列Flow Shop(Permutation Flow Shop)问题可定义为:已知有m台机器,n个工件,每个工件的加工路径相同并且在各个机器上工件具有相同的加工顺序,每个工件的加工时间是确定的.
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排列Flow Shop(Permutation Flow Shop)问题可定义为:已知有m台机器,n个工件,每个工件的加工路径相同并且在各个机器上工件具有相同的加工顺序,每个工件的加工时间是确定的.多阶段流水车间调度问题是一类经典的调度问题,具有广泛的应用背景,由于该类问题在理论上已被证明为NP难题,因此快速优化求解此类问题具有很重要的理论和应用意义.过去的几十年里,涌现出诸多求解该类问题的有效算法,大致分为枚举法和启发式算法两类.该文在综述其他研究成果的基础上,对目前文献报道的最有效的启发式求解算法——NEH算法进行了详细的分析.基于NEH算法的不同实现过程,分别从工件预处理排序,搜索方式和评价指标三个方面探索了改进的途径,提出多种改进策略.在NEH的搜索方式上,提出了下面两个指标:在c<,max>相等时,利用机器总闲置时间和它与工件总等待时间之和这两个指标的不严格搜索进行实验,结果表明了所提出的改进启发算法较NEH在寻优效率上改进了68％~82％.通过对大量的NEH评价指标c<,max>的搜索过程的分析,提出了在不同工件加工序列时,利用机器的总闲置时间、工件的总等待时间、两者之和等新的评价指标,并在此基础上进行实验分析,确定了此算法的改进方案:在cmax相等时,利用机器总闲置时间等指标的严格搜索进行实验.实验结果表明了新的评价指标对NEH算法在寻优率上可改进71％~85％.
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