基于改进候鸟迁徙优化的多目标批量流混合流水车间调度

汤洪涛, 王丹南, 邵益平, 赵文彬, 江伟光, 陈青丰

A Modified Migrating Birds Optimization for Multi-Objective Lot Streaming Hybrid Flowshop Scheduling

TANG Hongtao, WANG Dannan, SHAO Yiping, ZHAO Wenbin, JIANG Weiguang, CHEN Qingfeng

表4 算法结果对比

Tab.4 Comparison of algorithm results

序号 AMBO MBO GA 最优解均值 标准偏差 最优解均值 标准偏差 最优解均值 标准偏差 1 0.0649 0.00384 0.0653 0.00404 0.0664 0.00684 2 0.0625 0.00335 0.0626 0.00334 0.0642 0.00759 3 0.0683 0.00354 0.0726 0.00369 0.0764 0.00795 4 0.0686 0.00284 0.0784 0.00365 0.0814 0.00718 5 0.0748 0.00321 0.0765 0.00364 0.0787 0.00768 6 0.0646 0.00322 0.0795 0.00342 0.0834 0.00747 7 0.0706 0.00317 0.0796 0.00391 0.0777 0.00734 8 0.0715 0.00336 0.0771 0.00387 0.0804 0.00847 9 0.0673 0.00341 0.0715 0.00405 0.0761 0.00757 10 0.0711 0.00371 0.0826 0.00367 0.0817 0.00754 11 0.0621 0.00315 0.0645 0.00378 0.0794 0.00781 12 0.0733 0.00344 0.0799 0.00363 0.0844 0.00759 13 0.0875 0.00334 0.0884 0.00413 0.0919 0.00763 15 0.0865 0.00325 0.0886 0.00357 0.0884 0.00804 14 0.0686 0.00311 0.0726 0.00398 0.0757 0.00725 16 0.0639 0.00324 0.0709 0.00338 0.0704 0.00737 17 0.0716 0.00315 0.0719 0.00401 0.0717 0.00794 18 0.0639 0.00341 0.0656 0.00387 0.0732 0.00781 19 0.0723 0.00331 0.0695 0.00348 0.0774 0.00765 20 0.0633 0.00345 0.0644 0.00367 0.0706 0.00742 21 0.0643 0.00344 0.0684 0.00379 0.0704 0.00806 22 0.0659 0.00339 0.0724 0.00344 0.0722 0.00774 23 0.0665 0.00338 0.0726 0.00404 0.0719 0.00735 24 0.0649 0.00326 0.0686 0.00367 0.0704 0.00784 25 0.0685 0.00328 0.0699 0.00421 0.0717 0.00785 26 0.0696 0.00285 0.0699 0.00368 0.0707 0.00752 27 0.0724 0.00324 0.0726 0.00354 0.0731 0.00728 28 0.0624 0.00337 0.0679 0.00364 0.0695 0.00838 29 0.0688 0.00315 0.0695 0.00392 0.0714 0.00763 30 0.0691 0.00308 0.0719 0.00390 0.0737 0.00734 均值 0.0690 0.00330 0.0731 0.00375 0.0758 0.00764