AFSA-ED：基于分布估计的人工鱼群算法解决柔性作业车间调度

"基于分布估计的人工鱼群算法的柔性作业车间环境智能调度" 在现代制造业中，柔性作业车间调度问题（FJSP）是优化生产流程、提高效率的关键环节。FJSP涉及到如何有效地分配机器资源和规划操作顺序，以最小化完成所有任务的时间或成本。这种问题具有高度的复杂性和非线性，因此传统的优化方法往往难以找到最优解。 论文提出了一种创新的解决策略，即基于分布估计的人工鱼群算法（AFSA-ED）。人工鱼群算法（Artificial Fish Swarm Algorithm, AFSA）是一种受到自然界鱼类行为启发的优化算法，它利用鱼群的觅食、追踪和规避等行为来搜索解决方案空间。在AFSA-ED中，算法被进一步改进，以适应FJSP的特性。 首先，文章设计了一个集成初始化算法，用于处理机器分配和操作顺序的初始化。这一步确保了初始解决方案的多样性，从而为后续的优化过程提供良好的起点。接着，算法将种群分为两个子种群，每个子种群分别进行独立的进化，这样可以增加搜索的广度和深度，避免早熟收敛。 为了增强群体的多样性，论文引入了预原则和后原则安排机制。这些机制允许算法在不同的阶段根据当前搜索状态调整搜索策略，从而更好地探索解决方案空间。此外，AFSA-ED还结合了分布估计，这是一种统计方法，通过学习和更新群体中个体的分布来指导搜索方向，提高了全局搜索的能力。 为了提升局部搜索能力，AFSA-ED引入了一种基于公共因素的关键路径搜索策略。关键路径在项目管理中被广泛使用，它标识出影响任务总完成时间的最短路径。在此策略下，算法能够更精确地定位和改进当前解的不足之处，从而加速收敛速度。 在BRdata，BCdata和HUdata这些标准的FJSP测试集上，AFSA-ED进行了模拟实验。实验结果表明，相较于其他已有的技术算法，AFSA-ED在解决FJSP问题时表现出优越的性能，无论是解决方案的质量还是求解速度都有显著提升。 总结而言，这项研究通过结合分布估计和人工鱼群算法的智能优化策略，为解决复杂的柔性作业车间调度问题提供了新的视角。这种方法不仅提升了调度策略的效率，也为未来在实际工业环境中应用提供了理论基础和技术支持。