猫群算法求解阻塞流水车间调度问题

阻塞流水车间调度是现实生产调度中一类很重要的组合优化问题,其已被证明是典型的NP难问题。为了提高该问题的求解性能,文中提出了猫群算法（CSO）求解阻塞流水线调度问题。猫群算法是近几年来提出的群体智能算法,算法以一小部分猫执行跟踪模式,其余大部分猫执行搜寻模式,通过这两种模式同时进行局部搜索和全局搜索以达到优化目标。文中利用标准Car问题算例进行仿真实验,并与标准粒子群算法（PSO）和蝙蝠算法（BA）进行比较,结果表明猫群算法在求解生产调度问题的可行性和有效性。     

基于蝙蝠退火算法的无等待流水线调度问题研究

无等待流水线调度问题(no-wait flow shop scheduling problem,NWFSP)是一类比较重要的复杂生产调度问题,并已经被证明是典型的NP问题.蝙蝠算法(Bat algorithm,BA)是一种较新颖的群体智能算法.本文针对蝙蝠算法在求解无等待流水线调度问题上的不足,提出一种蝙蝠退火算法,它通过采用ROV的编码方式以实现离散问题的连续编码,同时为了避免算法早熟现象引入了模拟退火算法.算法采用基于NEH的局部搜索规则,在很大程度上提高了算法的性能.利用标准Car问题和Rec问题算例进行仿真实验,结果表明了改进算法的可行性和有效性.