混合流水线调度的离散人工蜂群算法：高效求解与性能验证

本文主要探讨了"求解混合流水线调度问题的离散人工蜂群算法"这一研究主题。混合流水车间调度（HFS）是一种复杂的优化问题，它涉及到多个加工任务在多个机器上的顺序安排，以最小化生产时间和成本。混合流水线的特点是作业可能需要在不同类型的设备上进行，并且可能涉及不同类型的资源限制。 本文提出了一种名为HDABC（Hybrid Discrete Artificial Bee Colony Algorithm）的算法，这是人工蜂群算法的一种扩展，它结合了离散搜索特性来处理HFS问题。算法的核心在于工件排序的编码方式，通过将工件分配到不同的工作站序列来表示解决方案。这种编码方法允许算法有效地探索解空间。 算法设计了四种不同的邻域结构，这些邻域结构在寻找局部最优解的过程中起着关键作用。"雇佣蜂"负责在解集中进行深入挖掘搜索，它们根据问题的特性和搜索策略选择和修改工件排序。"跟随蜂"则通过随机选择两个现有解，比较并选择更优解，以进行全局搜索，帮助跳出局部最优。"侦察蜂"采用三种策略来打破局部极小，确保算法能够在搜索过程中避免陷入过早收敛的问题。 为了验证算法的有效性，作者进行了大规模的实验，共测试了34个同构并行机HFS问题和2个异构并行机HFS的实际调度问题。实验结果表明，相比于当前文献中的典型算法，HDABC在算法执行时间和求解质量上表现出显著的优势。这表明该算法具有良好的效率和求解能力，对于混合流水线调度这类实际工业生产中的复杂优化问题具有实用价值。 这篇文章的研究重点是混合流水线调度问题的高效求解方法，通过离散人工蜂群算法的设计和优化，展示了在解决这类问题时的创新思路和技术应用。这对于提高生产效率、降低成本以及优化资源分配具有重要的理论和实践意义。