基于改进蝙蝠算法的柔性流水车间排产优化问题研究

为解决柔性流水车间调度问题( flexible flow shop scheduling problem,FFSP),提出了一种基于精英个体集的自适应蝙蝠算法(self-adaptive elite bat algorithm,SEBA)。针对蝙蝠算法存在求解离散问题具有局限性、易陷入局部极值、优化结果精度低等问题,该算法采用ROV(ranked order value)编码方式,使算法适用于求解离散型的FFSP问题;提出基于汉明距离的精英个体集,由多个适应度高但相似度低的精英个体轮流引导种群进化,增强种群进化活力,避免寻优过程陷入局部极值;提出自适应位置更新机制,提高算法优化精度。最后采用不同规模的标准实例对改进算法进行测试,与已有算法进行对比,实验结果验证了改进蝙蝠算法求解FFSP问题的有效性。