【摘 要】
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针对以总完工时间最小为目标的Flow Shop调度问题，基于全局插入和任务交换两种方法，提出一个启发式算法RP。RP算法的种子序列采用分组加权规则产生，并在调度改进阶段依据种子序
【机 构】
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哈尔滨理工大学计算机科学与技术学院,哈尔滨师范大学信息科学系,东南大学计算机科学与工程系,哈尔滨商业大学计算机与信息技术学院
【基金项目】
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国家自然科学基金资助项目（60504029）,哈尔滨师范大学校基金资助项目（K2006022）
论文部分内容阅读
针对以总完工时间最小为目标的Flow Shop调度问题，基于全局插入和任务交换两种方法，提出一个启发式算法RP。RP算法的种子序列采用分组加权规则产生，并在调度改进阶段依据种子序列应用全局插入和任务交换方法对当前调度进行改进，以提高算法的搜索能力。模拟实验表明，在调度结果的平均质量、最好调度的获取能力和算法稳定性方面，RP算法优于目前最好的启发式算法RZ、WY、LX和FL。
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