一种求解Job Shop问题的合作型协同进化算法

摘要

针对Job Shop调度问题,提出了一种改进的合作型协同进化算法.根据机器数量"自然"分割种群,每个种群对应一台机器,个体以机器前工件的优先列表为编码;将静态繁殖理论引入遗传算子,并通过三种共生伙伴选择方式,利用改进的基于优先列表的G&T算法解码来评价个体;最后采用一种更新技术和动态群体更新策略来加快算法收敛.通过对Job Shop基准问题的优化,该算法获得了比传统的遗传算法更好的结果.