改进教学算法在车间作业调度中的应用

"本文提出了一种基于改进教学算法的车间作业调度解决方案，旨在解决传统教学算法在局部搜索能力上的不足。该方法强调个体差异化自学习，通过评估学习者完工时间来提升学习能力，并引入学习次数的概念，设计了自学习算子以增强学生阶段的更新，从而提高算法的局部搜索效率。实验结果显示，改进后的教学算法在收敛精度和鲁棒性方面表现优秀，适用于OR-Library中的标准车间作业调度问题。" 文章详细说明了在车间作业调度问题的求解中，研究人员提出了一种创新性的优化算法——基于个体差异化自学习的改进教学算法（Improved Teaching-Learning-Based Optimization Algorithm，简称ITLBO）。传统的教学优化算法在处理复杂的调度问题时，可能面临局部搜索能力不足的问题，即容易陷入局部最优，而无法全局优化。为了解决这个问题，作者引入了一个新的策略，即学生不仅应该向表现优秀的学习者学习，还应该根据自身的差异进行自我学习。 在这一改进的教学算法中，学习者的能力被通过完工时间来量化，这使得算法能够动态地评估每个个体的学习效率。作者引入了“学习次数”的概念，这个概念允许算法根据学习者的学习能力和进度调整学习过程。通过设计自学习算子，可以更有效地更新学习者的状态，以增强算法在局部搜索中的能力，避免早熟收敛，从而提高整体的搜索性能。 实验部分，作者使用OR-Library中的标准车间作业调度问题实例进行验证。实验结果证实，改进的教学算法在解决这类问题时表现出更高的收敛精度，即能找到更接近全局最优的解，同时算法的鲁棒性也得到了显著提升，这意味着即使在面对环境变化或参数扰动时，算法也能保持稳定的表现。 这种基于个体差异化自学习的改进教学算法为车间作业调度问题提供了一种有效且适应性强的优化工具，对于提升调度效率和降低生产成本具有实际应用价值。其独特的学习机制和自适应更新策略，为优化算法领域开辟了新的研究方向。