蚁群算法优化单机批处理：应对工件尺寸差异

"蚁群算法求解工件尺寸不同的单机批处理问题 (2010年)，作者：李端明，程八一" 本文主要探讨的是在工件尺寸不一致的单机批处理调度问题中，如何应用蚁群算法来寻找最优解。蚁群算法是一种受到蚂蚁寻路行为启发的优化算法，它通过模拟蚂蚁在寻找食物过程中释放信息素的过程，来解决组合优化问题。在生产调度领域，这种算法被用于寻找最小化制造跨度（即完成所有工件加工的最短时间）的解决方案。 文章首先介绍了问题背景，即在单机批处理环境中，由于工件尺寸差异，使得调度变得复杂。传统的调度方法可能无法有效地处理这种情况，因此作者提出了一种新的蚁群算法。在该算法中，人工蚁被用来遍历工件之间的关系图，构建工件的执行序列。每个工件被视为图中的一个节点，边的权重可能与工件尺寸、加工时间和机器容量等相关。 接下来，作者引入了启发式规则来将形成的工件序列分配到批次中。这个过程是基于某些预设条件，例如批处理的大小限制和工件之间的兼容性，以确保形成的批次满足实际生产条件。通过这种方式，可以得到一个符合制造跨度优化目标的解。 在仿真部分，作者使用了不同复杂度的实例来验证算法的有效性。通过对这些实例的计算，结果显示蚁群算法在解决这类问题时表现出色，能够找到接近最优的制造跨度。然而，文章也指出，尽管该算法在单机环境下表现良好，但对于涉及多台机器和更复杂工件尺寸的批处理问题，其适用性和性能仍有待进一步研究和改进。 这篇文章为解决尺寸各异的工件在单机批处理中的调度问题提供了一个新颖的优化工具。蚁群算法的应用展示了在复杂优化问题中智能算法的潜力，同时强调了在实际应用中需要不断调整和优化算法以适应各种特定的生产环境。