文中针对把最小化总流动时间作为基准(Fm|fmls,Splk,prmu|∑Cj)的流水车间序列依赖组调度问题(FSDGS),研究了一种新的粒子群优化算法(PSO)。并基于排序值(Ranked Order Value,ROV)开发了一种编码方案,这种方案能将PSO算法中粒子的连续位置值转化成作业和组排列。文中用了一种称为个体增益(IE)的邻域矩阵搜索策略来保证提高搜索的质量并在深度和广度上做出平衡。新算法的性能被拿来与当前文献中提到的已知最好的元启发式算法即蚁群算法(ACO)进行对比,基于常用测试测试问题,结果显示新算法性能较诸ACO算法更加优越。
