自适应蚁群优化算法在置换流水车间调度中的应用

“自适应蚁群优化求解置换流水车间调度问题 (2013年)” 本文主要探讨了如何利用自适应蚁群优化算法来解决置换流水车间调度问题。置换流水车间调度问题是一个典型的组合优化问题，属于NP完全问题类别，对于生产系统的效率提升具有重大意义。在传统的流水车间调度问题基础上，置换流水车间调度问题要求n个作业在m台机器上的加工顺序保持一致。 蚁群算法作为一种智能优化算法，因其正反馈和分布式计算特性，在解决复杂优化问题时表现出优势。然而，基本蚁群算法存在选择概率公式上的缺陷，可能导致算法陷入局部最优解。为此，作者吴小菁针对这一问题，从信息素更新策略的角度出发，提出了一种自适应调整挥发系数的优化方法。这种方法可以根据蚁群探索过程中的信息动态调整挥发系数，从而改善算法的全局搜索能力。 通过几组仿真数据的实验，验证了自适应蚁群优化算法的有效性和可行性。实验结果表明，该算法不仅能有效避免早熟收敛，还能在解决置换流水车间调度问题时提供更优的解决方案，具有一定的理论深度和较高的实际应用价值。这使得该算法成为解决此类问题的一种颇具潜力的方法。 在智能优化算法的范畴内，除了蚁群算法，还有模拟退火、禁忌搜索、神经网络和遗传算法等。尽管这些算法各有特点，但蚁群算法因其独特的正反馈机制和并行搜索能力，尤其适用于解决大规模、复杂的问题。国内研究者在蚁群算法的改进和应用上做了大量工作，例如引入变异机制以增强算法的多样性，或结合其他优化技术以提高解的质量。 自适应蚁群优化算法在解决置换流水车间调度问题中展现出了优越性，不仅提高了算法的性能，还为实际生产环境提供了更优的调度策略。这种算法的进一步研究和应用将有助于推动生产管理领域的科技进步，提高生产效率，降低成本。