混合元启发式算法在灵活作业车间调度问题中的比较研究：从SA-GA算子分析到多算法评估

本文呈现了一项关于解决灵活作业车间调度问题（FJSSP）混合元启发式算法的双阶段比较研究。在第一阶段，我们分析了模拟退火（SA）与遗传算法（GA）算子的混合—考察参数敏感性以及选择、交叉和变异算子设计对解质量的影响。在第二阶段，我们扩大比较范围，包括蚁群优化（ACO）、模仿算法（MA）、和谐搜索（HS）和可变邻域搜索（VNS），评估在Brandimarte基准数据集的八个实例（MK01–MK08）上的混合组合。结果确定了哪些混合配对在不同规模和复杂度的问题实例中始终能够实现具有竞争力的完工时间最小化，并为生产调度应用中的算法选择提供了实用见解。