【摘 要】
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针对以最小化最大完工时间为优化目标的混合流水车间调度问题，提出一种融合反向学习策略的反向人工蜂群算法求解该问题。首先，根据混合流水车间调度问题的特点，建立了对应的数学模型和仿真优化模型；其次，在寻优过程中为了避免陷入局部最优，分别在种群初始化、雇佣蜂和观察蜂三个阶段引入了反向学习策略，采用两点间逆序策略和元素交换策略加快寻优速度，并采用精英保优策略保留最优解；最后，选取2个实例和21个不同规模的b
【基金项目】
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国家自然科学基金项目（51165014）；
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针对以最小化最大完工时间为优化目标的混合流水车间调度问题，提出一种融合反向学习策略的反向人工蜂群算法求解该问题。首先，根据混合流水车间调度问题的特点，建立了对应的数学模型和仿真优化模型；其次，在寻优过程中为了避免陷入局部最优，分别在种群初始化、雇佣蜂和观察蜂三个阶段引入了反向学习策略，采用两点间逆序策略和元素交换策略加快寻优速度，并采用精英保优策略保留最优解；最后，选取2个实例和21个不同规模的benchmark算例进行仿真实验，通过与相关算法的实验结果进行对比分析，验证了所提算法能有效求解此类问题。
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