摘要： 针对柔性作业车间调度问题，提出了融合多种策略的果蝇优化算法，以最小化最大完工时间为目标，生成合适的调度方案。在该算法中，采用反向学习策略进行种群初始化，改善初始解的质量。其次引入变邻域搜索算法作为果蝇的嗅觉搜索策略，提升局部搜索能力，在此基础上，提出能够增加种群多样性的位置重构策略，根据嗅觉搜索后种群的平均适应度值将果蝇动态地划分为先进子种群和普通子种群，普通子种群以先进子种群为目标进行位置重构，先进子种群相互为目标进行位置重构，避免搜索陷入局部最优。最后，设计正交实验探究变邻域搜索参数对算法性能的影响，并确定相关参数合适值，通过计算多个标准测试集基准算例，得到每个测试集的最优解及平均解，并与现有算法的计算结果进行对比，验证了改进策略的有效性及所提算法的优越性。

关键词: 柔性作业车间调度， 果蝇优化算法， 变邻域搜索策略， 重构策略

中图分类号: 

• TP18，TH165