【摘 要】
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主要针对柔性作业车间调度问题进行求解，利用改进粒子群算法作为求解方法，以最小化最大完工时间(Cmax)作为该问题的求解目标.在算例的选取上，选用作业车间调度问题的8*8经典算例和柔性作业车间调度问题的Brandimarte算例对提出的算法进行验证.改进粒子群算法由遗传算法和粒子群算法构成，遗传算法具有较好的全局搜索能力，但搜索过程中收敛的精度不高，粒子群算法由于其寻优特性，在搜索过程中速度较快，但
【基金项目】
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国家自然科学基金（61803149）资助；
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主要针对柔性作业车间调度问题进行求解，利用改进粒子群算法作为求解方法，以最小化最大完工时间(Cmax)作为该问题的求解目标.在算例的选取上，选用作业车间调度问题的8*8经典算例和柔性作业车间调度问题的Brandimarte算例对提出的算法进行验证.改进粒子群算法由遗传算法和粒子群算法构成，遗传算法具有较好的全局搜索能力，但搜索过程中收敛的精度不高，粒子群算法由于其寻优特性，在搜索过程中速度较快，但容易陷入局部最优，综合考虑两者的优缺点，将遗传算子引入粒子群算法中，采用交叉搜索的方式，调整惯性权重以及变异的方式使粒子进化，当粒子群进化到一定程度后，对部分粒子进行变异处理从而避免算法陷入局部最优解，同时可以提高粒子群算法的收敛精度.依据柔性作业车间调度问题的特点，在经过多次变换种群规模以及迭代次数后，求解出最适合柔性作业车间调度问题的最优解.
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