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文檔簡介
1、車間調度問題是一系列比較復雜的NP-hard問題，隨著其問題規(guī)模的不斷擴大，問題的復雜度也不斷提高，傳統(tǒng)的常規(guī)優(yōu)化方法已經很難甚至無法有效地求解出問題的最優(yōu)解。本文重點研究BFO算法的優(yōu)化策略和理論分析，以及改進BFO算法在車間調度類問題中的應用。文章詳細地闡述了BFO算法的生物學基礎和算法的搜索機制，分析了現(xiàn)有的趨向因子的局限性并指出其所存在的缺點，提出了一種改進的BFO算法?；陔S機過程理論，從數(shù)學角度證明改進的BFO算法種群進化過
2、程具有馬爾科夫性且是全局收斂的。使用國際標準的連續(xù)問題函數(shù)進行對比實驗，檢驗改進算法在連續(xù)問題求解時的性能。然后將改進BFO算法用于求解作業(yè)車間調度問題，測試改進算法在求解離散問題中的能力。通過引入LOV規(guī)則完成連續(xù)空間的位置信息和離散加工工件序列之間的映射轉化，使用標準的Job Shop測試問題對改進算法進行測試。最后將混沌搜索因子作為鄰域搜索算子引入改進的BFO算法中，提出了一種基于混沌領域搜索的BFO算法，進一步增強了BFO算法的
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