自适应蚁群算法提升JSP问题调度效率：仿真与应用

本文主要探讨了"于自适应蚁群算法的JSP问题仿真研究"这一主题，针对车间作业调度优化问题，作者梁德赛在钦州学院数学与计算机科学学院开展了一项深入的研究。JSP（车间作业调度问题）在工业生产中是一个关键的决策问题，目标是提高生产效率、缩短生产周期并降低成本。然而，传统蚁群算法在解决此类问题时，由于其搜索策略的局限性，可能会遇到收敛速度慢、容易陷入局部最优解的问题，导致整体调度效率不高。 为解决这些问题，论文提出了一种新的自适应蚁群算法（AAC），该算法引入了一种自适应机制，旨在增强搜索的灵活性和精度。AAC在初始阶段能够快速地探索解决方案空间，而在后期则能够进行精细化的寻优过程，从而有效地避免了传统蚁群算法的不足。通过与遗传算法（GA）、模拟退火算法（SA）和简单遗传算法（SB）进行对比实验，AAC在100次迭代内就能找到最优解或满意解，显示出显著的收敛速度和高精度优势。 文章指出，赵宝江等人已经研究过基于白适应路径选择和信息素更新的蚁群算法，王娟等人探讨了自适应蚁群算法在流水车间调度问题上的应用。然而，尽管这些算法在特定场景下有所改进，但遗传算法和蚁群算法在解决JSP问题时仍存在早熟、停滞和局部极小问题。鉴于JSP问题与旅行商问题(TSP)的不同——后者是基于对称无向完全图的模型，因此针对JSP的优化算法需要专门设计以适应其独特的结构和约束。 通过广西科学研究与技术开发计划项目的资助，梁德赛的研究工作不仅验证了AAC算法在车间作业调度问题上的有效性，还展示了其在实际生产环境中的实用价值。这项工作对于提升制造业的生产效率和降低运营成本具有重要的理论和实践意义，为今后的优化算法设计提供了新的思路和方向。