《表1 工件加工信息：基于遗传-粒子群混合算法的柔性作业车间多资源调度问题》

  提示：宽带有限、当前游客访问压缩模式

本系列图表出处文件名：随高清版一同展现

《基于遗传-粒子群混合算法的柔性作业车间多资源调度问题》

1. 获取 高清版本忘记账户？点击这里登录

1. 下载图表忘记账户？点击这里登录

遗传算法与其他算法相比具有鲁棒性强，搜索能力强等特点，但在MRFJSP这类复杂问题的求解上存在易陷入局部收敛的缺点[8]。粒子群优化算法能以较大的概率收敛于全局最优解[9]。其中，GA的交叉和变异步骤只对父代种群中同位置的染色体进行操作，不具有全局性。PSO寻优步骤同时考虑了粒子本身和全局最优粒子，寻优能力更强，但PSO没有GA的选择步骤，种群的优质解不能有效保留。根据GA和PSO的这两个特性，本文提出一种GA-PSO混合算法，以表1、2为例对算法进行设计。具体步骤如下: