面向蟻群算法的車間調(diào)度問題研究.pdf

1、車間調(diào)度是一個典型的NP難問題，理論上已經(jīng)證明想在多項(xiàng)式時間內(nèi)對這一類問題找到全局最優(yōu)解是不可能的。蟻群算法是近年來興起的一種尋優(yōu)算法，特別在解決組合優(yōu)化問題中被越來越多的人所采用。本文應(yīng)用蟻群算法求解兩個車間調(diào)度問題，提出建立螞蟻初始點(diǎn)的概率優(yōu)先權(quán)分布方法，利用蟻群算法的正反饋和并行搜索特點(diǎn)提高解的質(zhì)量和穩(wěn)定性。 1.通過對基本蟻群算法的實(shí)現(xiàn)過程和Job-shop調(diào)度問題的分析和研究，給出了求解Job-shop調(diào)度問題的析取圖

2、模型，并給出了詳細(xì)的ACA蟻群算法求解Job-shop調(diào)度問題的算法描述，然后通過對28個Benchmark實(shí)例進(jìn)行模擬。試驗(yàn)結(jié)果表明：蟻群算法可以有效地求解車間調(diào)度問題；對于個別實(shí)例可以達(dá)到最優(yōu)解；蟻群算法的平均性能優(yōu)于遺傳算法。 2.通過對基本蟻群算法的實(shí)現(xiàn)過程和流水調(diào)度問題進(jìn)行研究，給出了求解流水調(diào)度問題的解構(gòu)造圖，提出了兩種蟻群算法來求解以總流程時間最小為目標(biāo)的流水調(diào)度問題-FACA蟻群算法和PACA蟻群算法，分別給出了