【摘 要】
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柔性车间作业调度问题（FJSP）作为经典车间作业调度问题（JSP）的扩展,早在上个世纪已经被证明为是NP-难的问题。目前启发式搜索方法作为解决NP-难问题的一个重要方法,已经被广泛用
【机 构】
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中国科学院大学,中国科学院沈阳计算技术研究所高档数控国家工程研究中心,沈阳高精数控技术有限公司
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柔性车间作业调度问题（FJSP）作为经典车间作业调度问题（JSP）的扩展,早在上个世纪已经被证明为是NP-难的问题。目前启发式搜索方法作为解决NP-难问题的一个重要方法,已经被广泛用于解决车间调度问题。文章提出了一种基于启发式搜索的粒子群优化算法（PSO）,用以解决柔性车间作业调度问题,旨在获得最优的最小总工作时间。实验的结果与基于分布式估计算法（BEDA）以及改进后的遗传算法（GA）比较,证明本文提出的PSO算法,可以有效处理FJSP问题。
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