求解Flow-shop调度问题的HSGATS算法研究

通过研究流程企业典型生产加工方式的Flow-shop加工调度问题,分析了求解这一调度问题的各种算法的性能,特别是混合遗传算法中的混合策略,进而提出了一种以启发式搜索算法为前置算法、遗传算法为主体算法、禁忌搜索算法为后置算法的新的混合遗传算法-HSGATS算法,并针对置换Flow-shop调度问题提出了具体的算法设计和实现方法;通过对大量置换Flow--ShopBenchmark问题进行实验求解和其他算法的比较分析,验证了此算法是十分有效的。