遗传退火算法求解车辆调度

标准微粒群算法（PSO）通常被用于求解连续优化的问题，很少被用于离散问题的优化求解，如作业车间调度问题（JSP）。因此，针对PSO算法易早熟、收敛慢等缺点提出一种求解作业车间调度问题（JSP）的混合微粒群算法。算法将微粒群算法、遗传算法（GA）、模拟退火（SA）算法相结合，既增强了算法的局部搜索能力，降低了算法对参数的依赖，同时改善了PSO算法和GA算法易早熟的缺点。对经典JSP问题的仿真实验表明：与标准微粒群算法相比，该算法不仅能有效避免算法中的早熟问题，并且算法的全局收敛性得到了显著提高。