基于粒子群遗传混合算法的作业车间调度

针对粒子群算法易早熟的缺点,提出了一种结合迭代贪婪(IG)算法的混合粒子群算法。算法通过连续几代粒子个体极值和全局极值的变化判断粒子的状态,在发现粒子出现停滞或者粒子群出现早熟后,及时利用IG算法的毁

旅行商问题（TSP）是最古老而且研究最广泛的组合优化问题。针对TSP问题，提出一种蚁群与粒子群混合算法（HAPA）。HAPA首先将蚁群划分成多个蚂蚁子群，然后把蚂蚁子群的参数作为粒子，通过粒子群算法来

针对空中交通管理中的进港航班排序问题，提出了人工鱼群—粒子群混合算法（AFPSO）这一航班排序算法来优化进港航班排序，使时段内进港航班队列总延误时间最少。算法结合了基本人工鱼群算法（AFSA）和基本粒

工序顺序柔性的作业车间调度问题的改进遗传算法求解，黄学文，马雪丽，针对在工艺设计中提供工序顺序柔性的作业车间调度问题，总结了该问题中柔性工序顺序的类型和特点，并提出了一种求解该问题的改进

文件夹包含一些流水车间作业调度算法，启发式算法有cds,johnson,neh,palmer,ra,neh,moore等，智能算法有遗传算法，还包含绘制甘特图、生成测试数据的代码等。

详细介绍了混合粒子群算法极其应用研究方面的资料， 对粒子群算法研究有一定的启发作用

提出了一种通过改进全局最优位置粒子寻优策略而提高粒子群优化计算效率的混合粒子群优化算法

标准粒子群算法在寻优过程中，容易陷入局部最优解。为解决这一问题，混合粒子群算法摒弃了传统的粒子位置更新方法，引入了遗传算法中的交叉和变异操作，通过粒子与个体极值和群体极值的交叉以及粒子自身变异的方式来

车间作业的调度

Matlab源码：遗传算法求混合流水车间调度最优问题（JSPGA），附带matlab源码程序，采用双重种群，可以绘制出每次迭代的最优值和平均值的变化，以及最后绘制最优解的车间调度甘特图