基于多样性增强的自适应遗传算法的开放式车间调度优化

针对开放式车间调度问题,提出了基于多样性增强的自适应遗传算法进行优化求解。设计了多样性判定增强算子、自适应交叉变异算子、多元竞争选择算子等五个算子,以提高遗传算法的进化效率和进化质量;通过分析算法各算子的时间复杂度,发现所提算子并未增加算法复杂度;采用正交试验确定了各算子的最优参数;设计了三组实验,分析了所提算子对算法的影响,结果表明多样性增强算子提高了求解质量,自适应交叉变异算子加快了收敛速度;基于60个标准算例,通过与已有5种算法比较,验证了所提算法的有效性和稳定性。采用100个算例,分析了算例规模对调度性能的影响规律。