【摘 要】
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针对以降低碳排放为目标的混合流水车间调度问题(HFSP),在问题特点分析和对其3个子问题单独编码的基础上,提出了一种结合记忆和全局交换的新型邻域搜索(NSMG),该算法利用记忆
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针对以降低碳排放为目标的混合流水车间调度问题(HFSP),在问题特点分析和对其3个子问题单独编码的基础上,提出了一种结合记忆和全局交换的新型邻域搜索(NSMG),该算法利用记忆保留搜索所得的一定数量的最优解,采用一种简单策略更新记忆,给出邻域搜索和全局交换的实现方式以及两类搜索的相互协作方法以获得高质量的解.针对一系列实例,进行了大量实验,结果分析表明NSMG对所研究的HFSP具有较强的搜索能力和竞争力.
Aiming at the problem of hybrid flow shop scheduling (HFSP), which aims to reduce carbon emissions, a new type of neighborhood search (NSMG) combining memory and global exchange is proposed based on the analysis of the characteristics of the problem and the coding of three subproblems separately. This algorithm uses a certain number of optimal solutions obtained by memory reservation search, uses a simple strategy to update memory, and gives the implementation of neighborhood search and global exchange and the mutual cooperation of two kinds of search to obtain high quality solution. A large number of experiments have been conducted for a series of examples. The analysis of the results shows that NSMG has strong search capability and competitiveness for the HFSP under study.
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