中图分类号：TP18；TB497         文献标识码：A         文章编号：2096-4706（2019）13-0018-03

Solving Flow Shop Scheduling Problem Based on Improved Cuckoo Algorithms

GAO Yang，YUN Xiaoyan

（School of Software，Liaoning University of Science and Technology，Anshan 114051，China）

Abstract：Aiming at the shortcomings of the basic cuckoo algorithm in solving flow shop scheduling problems，such as poor search ability and slow convergence speed，a new cuckoo search algorithm based on Gauss perturbation （GCS） is proposed. This algorithm not only increases the vitality of bird’s nest movement，but also improves the poor search ability. The simulation results show that the improved cuckoo algorithm has good optimization performance in solving flow shop scheduling problems，and is superior to the basic cuckoo algorithm.

Keywords：flow shop scheduling problem；Gauss perturbation；search speed

课题项目：大创项目：基于混合智能算法解决流水车间问题（项目编号：20181046303）。

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