改进哈里斯鹰优化算法求解作业车间调度问题

作者：李云秋; 熊瑞平^*; 温记明; 苏俊; 谭平

来源：组合机床与自动化加工技术, 2022, (11): 164-168.

DOI：10.13462/j.cnki.mmtamt.2022.11.038

• IHHO算法
• 变邻域搜索
• 柯西高斯变异
• 逐维变异策略
• 车间调度

针对哈里斯鹰优化(harris hawks optimization, HHO)算法在解决以最小化最大完成时间为目标的作业车间调度问题，存在收敛后期陷入局部最优和早熟的缺陷问题，提出一种改进哈里斯鹰优化算法。在哈里斯鹰算法中引入变邻域搜索，更好地深入探索最优哈里斯鹰个体的邻域，提高算法的局部开发能力；当算法的最优解停滞更新时，采用逐维柯西高斯变异策略产生新的候选解，增强种群的多样性和跳出局部最优的可能性；引入逐维自适应变异策略，扰动最优解，避免算法过于早熟。求解作业车间调度问题的仿真结果表明，改进哈里斯鹰优化(IHHO)算法实验结果优于哈里斯鹰优化(HHO)算法、灰狼优化(GWO)算法以及鲸鱼优化算法(WOA),有效地避免了哈里斯鹰优化算法早熟，陷入局部最优的问题。

• 出版日期2022
• 单位四川大学