【摘 要】
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生产调度是提高资源利用率和企业效率的关键环节,是依据生产进度安排生产资源以满足约束条件并优化性能指标的过程,在整个制造体系中扮演关键的角色。应用范围非常广泛,包括工业、商业等各方面。车间调度问题是整个生产调度的关键部分,是企业分配资源的主要途径,制造类企业一直在探索车间调度的优化方案。萤火虫算法（FA）是基于萤火虫在同伴之间传递信息建模得来,是一个新型群体智能优化算法。FA主要利用亮度、吸引度变化
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生产调度是提高资源利用率和企业效率的关键环节,是依据生产进度安排生产资源以满足约束条件并优化性能指标的过程,在整个制造体系中扮演关键的角色。应用范围非常广泛,包括工业、商业等各方面。车间调度问题是整个生产调度的关键部分,是企业分配资源的主要途径,制造类企业一直在探索车间调度的优化方案。萤火虫算法（FA）是基于萤火虫在同伴之间传递信息建模得来,是一个新型群体智能优化算法。FA主要利用亮度、吸引度变化进行位置的迭代完成寻优过程,对各种调度问题的求解具有较好的效果。本文主要研究并改进FA算法,将改进后的算法应用到函数优化和流水车间调度（FSP）问题求解中。本文的主要研究内容如下:（1）说明了流水车间调度问题的研究背景及意义,综述了国内外学者对智能优化算法的改进及应用现状的研究。（2）提出了一种结合遗传算子的并行萤火虫算法（PFAGO）,引入方差不同的自适应高斯变异机制,种群以分散的变异尺度来搜罗解空间,保持种群多样性的同时降低早熟概率;并行进化以提升求解速度和解质量。函数实验证明了PFAGO算法提高了全局搜索性能,可以找到更优化的解。（3）提出了一种多尺度协同变异的萤火虫粒子群混合算法（HFPMCV）,在萤火虫粒子群混合算法（FAPSOMA）的基础上,引入动态自适应策略把种群分为两组,对两组族群平行进化,在保持种群多样性的同时提高求解速度;引入多尺度高斯变异算子,通过混沌初始化种群进一步提高算法的局部检索能力。测试函数表明HFPMCV算法可取得更好的效果。（4）将PFAGO、HFPMCV算法应用到FSP中,以完工时间为指标,利用TA类调度集仿真验证了改进算法能得到更佳的方案。本课题主要是对FA算法做了两种改进,由函数测试验证了改进算法的可行性,调度实验验证了改进算法具有更好的实用性。本文的研究有助于加快进化算法和生产调度理论前进的步伐,具有重要意义。
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