流程工业生产调度优化：蚁群算法的应用与提升

"基于蚁群算法的带中间存储的流程工业生产调度研究 (2013年)，作者：赵澄, 王万良, 徐新黎" 本文是一篇工程技术领域的学术论文，主要探讨了如何应用蚁群算法来解决流程工业生产调度的优化问题。流程工业因其连续性、实时性和复杂性，其生产调度优化具有很高的挑战性。作者提出了一种针对流程工业的连续域蚁群算法，旨在提高调度效率和精度。 蚁群算法是一种模拟自然界中蚂蚁寻找食物路径的优化算法，它通过模拟蚂蚁在路径上留下信息素的过程，逐步找到全局最优解。在本文中，算法的关键创新在于采用了连续域网格对流程工业的问题进行建模，这有助于更精确地描述生产过程中的连续变化。此外，通过缩小范围重新划分的方法，算法能够提高搜索精度，避免陷入局部最优。 为了保证算法的收敛速度，作者引入了最大-最小蚁群算法。这种策略能动态调整信息素的更新规则，使得算法在寻找最优解的过程中既能快速收敛，又能保持一定的探索能力。同时，通过限制解的空间范围以及估算产值的策略，算法可以引导搜索过程更倾向于可行且高效的解决方案，避免无效的搜索路径。 论文通过一个具体的隔膜烧碱车间的实例，验证了该连续域蚁群算法在实际应用中的优势。实验结果表明，该方法在调度的实用性、精度和速度方面都表现出显著的优势，证明了算法的有效性。 关键词涉及的领域包括连续域蚁群（一种改进的蚁群算法）、流程工业（如化工、冶金等）、有限中间存储（生产过程中物料的临时存储问题）、连续域编码（用于描述生产过程的连续状态）以及调度（生产计划和控制的重要环节）。这些关键词揭示了论文的核心研究内容和技术应用背景。 这篇论文为流程工业的生产调度提供了一个基于蚁群算法的创新优化工具，对于解决实际生产中的复杂调度问题具有重要的理论和实践意义。