使用模拟退火算法优化调度问题的研究

"这篇论文是《应用数学与物理学杂志》(Journal of Applied Mathematics and Physics)在2019年发布的一篇文章，由Crescenzio Gallo和Vito Capozzi共同撰写，探讨了使用模拟退火算法解决调度问题的方法。文章详细分析了近似算法的关键参数，包括冻结、回火、冷却以及要探索的轮廓数量，并阐述了如何选择这些参数以构建一个能有效解决调度问题的优秀算法。" 在工业生产、项目管理、物流配送等众多领域，调度问题是一个至关重要的优化问题。本文提出的模拟退火算法是一种基于物理退火过程的随机搜索策略，用于寻找复杂优化问题的近似全局最优解。模拟退火算法起源于固体物理学中的退火过程，它允许在搜索过程中接受较差的解决方案，从而避免过早陷入局部最优。 调度问题通常涉及任务分配、资源分配、时间表制定等，目标是在满足各种约束条件下，最小化成本、最大化效率或缩短总完成时间。在这个问题中，模拟退火算法通过设定一系列参数来控制其搜索行为： 1. **冻结**：在算法执行过程中，冻结是指在一段时间内不再改变当前状态，以观察该状态的效果。这有助于防止算法过于频繁地跳动，从而无法深入探索解空间。 2. **回火**：回火策略决定了何时接受较差的解决方案。当当前解比新解更优时，算法会按照一定的概率接受新解，以防止过早收敛到局部最优。 3. **冷却**：冷却过程控制着算法的温度下降速率，温度决定了接受较差解的概率。随着温度逐渐降低，算法倾向于接受更优的解，最终达到稳定状态。 4. **要探索的轮廓数量**：这个参数决定了算法在每一步迭代中尝试多少次不同的解决方案。增加轮廓数量可以提高搜索的广泛性，但也会增加计算成本。 论文中，作者详细分析了这些参数对算法性能的影响，并通过实证研究来验证所选参数的有效性。他们可能采用了不同的实验设置和基准调度问题，比较了不同参数组合下的结果，以证明其提出算法的效率和适用性。 这篇研究为解决实际调度问题提供了一个实用的工具，并对如何调整模拟退火算法的关键参数给出了指导，这对于优化生产计划、减少等待时间和提高整体运营效率具有重要价值。