改进离散麻雀搜索算法求解柔性作业车间调度问题

针对最小化最大完工时间的柔性作业车间调度问题(Flexible Job-shop Scheduling Problem, FJSP),提出了一种改进离散麻雀搜索算法(Improved Discrete Sparrow Search Algorithm, IDSSA)。首先，采用了两段式编码方式，针对两段编码分别设计了有效的编码转化方式，实现了麻雀搜索算法(Sparrow Search Algorithm, SSA)连续搜索空间与FJSP离散决策空间之间的映射。其次，设计了一种随机与组合启发规则相结合的初始化方法，在保证了麻雀初始种群分散广度的同时提高了麻雀个体的质量，加快麻雀搜索算法的收敛速度。再次，融合一种基于关键路径的变邻域搜索策略，对发现者进行深度发掘，提高种群引领者的质量。此外，为了维持SSA种群多样性，设计了自适应柯西高斯变异策略，提升算法全局搜索能力和跳出局部极值的能力。最后，使用Kacem和Brandimarte系列12个基准算例与多种算法进行仿真实验，实验结果证明了IDSSA的有效性和求解FJSP的优越性。