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202604018.pdf
文章编号：1672-6987（2026）04-0145-07；DOI：10. 16351/j. 1672-6987. 2026. 04. 018
陈永灿，刘 宇，周艳平* （青岛科技大学 信息科学技术学院，山东 青岛 266061）
摘 要：针对差分进化算法存在的进化速度慢、易出现局部收敛等问题，本文提出一种自适应 变邻域搜索差分进化算法。该算法对差分进化中的变异算子和交叉因子进行改进，同时运用 变邻域搜索算法平衡算法在搜索过程中的广泛性和集中性，通过测试函数证明所提出算法的 优越性。以最小化最大加工时间为目标，将所提出的自适应变邻域搜索差分进化算法应用到 柔性作业车间调度问题中，通过测试数据集进行对比分析。实验结果表明，该算法寻优能力 强、收敛速度快，在求解柔性作业车间调度问题时具有一定优势。
关键词：柔性车间调度；自适应；变邻域搜索
中图分类号：TP 391. 1 文献标志码：A
引用格式：陈永灿，刘宇，周艳平 . 自适应变邻域搜索差分进化算法及在柔性作业车间调度 中的应用［J］. 青岛科技大学学报（自然科学版），2026，47（4）：145-151.
CHEN Yongcan， LIU Yu， ZHOU Yanping. Adaptive variable neighborhood search differen⁃ tial evolution algorithm and its application in flexible job shop scheduling［J］. Journal of Qing⁃ dao University of Science and Technology（Natural Science Edition），2026，47（4）：145-151.
Adaptive Variable Neighborhood Search Differential Evolution Algorithm and Its Application in Flexible Job Shop Scheduling
CHEN Yongcan，LIU Yu，ZHOU Yanping （College of Information Science and Technology， Qingdao University of Science and Technology， Qingdao 266061， China）
Abstract：Aiming at the problems of differential evolution， such as slow evolution speed and local convergence， this paper proposes an adaptive variable neighborhood search differential evolution. This algorithm improves the mutation operator and crossover factor in differential evolution， and uses the variable neighborhood search algorithm to balance the universality and concentration of the algorithm in the search process. The superiority of the proposed algorithm is demonstrated through testing functions. In order to minimize the maximum processing time， the proposed adaptive variable neighborhood search differential evolution is applied to the flex⁃ ible job shop scheduling problem. Experimental results show that the algorithm has strong opti⁃ mization ability and fast rate of convergence speed， and has certain advantages in solving flex⁃ ible job shop scheduling problems.
Key words：flexible workshop scheduling； adaptive； variable neighborhood search
收稿日期：2025-05-18
基金项目：国家自然科学基金项目（61402246）.
作者简介：陈永灿（1999—），男，硕士研究生 . * 通信联系人 .
