基于遗传分枝定界算法的Flow-shop调度问题

Flow shop调度问题属于NP难题,传统的方法很难求出精确最优解,提出了一种遗传分枝定界算法,即在遗传算法中引入分枝定界算法保持对优化解有贡献的工件部分顺序,求解3机Flow shop调度问题,该算法与常用的遗传局部算法和遗传动态规划算法类似,用随机方法测试例子,与目前著名的Taillard的禁忌搜索算法和Reeves的遗传算法两种改进算法进行比较,大量的数据实验证实了遗传分枝定界算法的有效性。