部分回溯的过滤束搜索算法在Job Shop问题优化中的应用

"带部分回溯的过滤束搜索算法及其在Job Shop问题中的应用" 本文是一篇发表于2007年1月《系统工程理论与实践》的学术论文，作者包括上官春霞、周泓和师瑞峰，分别来自北京航空航天大学的经济管理学院和计算机学院。论文主要探讨了束搜索（Beam Search）方法的优化策略，特别是针对Job Shop问题的应用。 束搜索是一种基于分枝定界方法的启发式优化算法，它在搜索过程中仅依据当前的局部信息来决定搜索方向。然而，这种策略可能导致算法陷入局部最优解，无法找到全局最优解。为解决这一问题，作者在过滤束搜索（Filtered Beam Search）的基础上提出了一种新的改进方法——结合部分回溯策略。 过滤束搜索是束搜索的一个变体，它通过筛选机制减少搜索空间，以提高效率。而部分回溯策略则允许算法在某些节点被舍弃后，有机会重新评估这些节点，从而有可能发现更优的解，避免过早陷入局部最优。这一策略的引入有助于提高解的质量和全局搜索能力。 论文通过实验对比了48个标准Job Shop问题实例，验证了改进后的算法在解的质量上的提升。Job Shop问题是一个经典的调度问题，涉及到多个工序和多个工件的加工顺序优化，目标通常是最小化完成所有工作的时间或成本。在实际工业生产中，这类问题具有很高的复杂度，因此有效的求解算法具有重要意义。 关键词涵盖了过滤束搜索、部分回溯、启发式算法以及作业排序，表明该研究聚焦于优化搜索算法以解决复杂的调度问题。中图分类号为TP30116（计算机科学技术）和O223（运筹学），文献标志码为A，表明这是一项具有较高学术价值的研究。 这篇论文为解决Job Shop问题提供了一种新的优化算法，通过部分回溯增强了过滤束搜索的性能，有助于在实际应用中找到更接近全局最优的解决方案。这对于提高生产效率和降低生产成本具有实际意义，对于研究和应用启发式优化算法的领域具有参考价值。