2、混合算法解决复杂问题：PSOFC与SDST/HFFS的实践探索

混合算法解决复杂问题：PSOFC与SDST/HFFS的实践探索

在数据处理和生产调度领域，如何高效解决聚类和调度问题一直是研究的热点。本文将介绍两种不同但同样重要的算法——PSOFC算法和用于解决混合柔性流水车间问题（SDST/HFFS）的元启发式算法，探讨它们的原理、实验结果及应用价值。

PSOFC算法：结合PSO与FCM的动态模糊聚类

PSOFC算法结合了粒子群优化（PSO）和模糊C均值（FCM），旨在解决动态模糊聚类问题。该算法通过粒子间共享最佳结果，能轻松找到最优的聚类数量和聚类中心。

算法步骤

1. 选择新的聚类中心 ：为避免FCM因初始聚类中心选择不当而陷入局部最优，PSOFC根据状态变量Y的值以不同方式改变聚类中心：
   • 若$Y_{i}^{t + 1} = 1$，粒子i将其聚类中心替换为全局最优粒子（gBest）的聚类中心，并随机选择一些聚类中心，用输入数据集中随机选取的数据点替换。
   • 若$Y_{i}^{t + 1} = -1$，粒子i将其聚类中心替换为其个人最优解（pBest）的聚类中心，同样随机选择一些聚类中心，用输入数据集中随机选取的数据点替换。
   • 若$Y_{i}^{t + 1} = 0$，粒子i将其所有聚类中心替换为从输入数据集中随机选取的$K_{i}^{t + 1}$个数据点。
2. 使用FCM细化聚类中心 ：确定粒子i的新聚类中心后，PSOFC使用FCM细化聚类中心。
3. 更新pBest