基于Block性质的快速禁忌搜索算法优化FSP问题

本文主要探讨了一类针对大规模流水线调度问题(FSP)的优化算法——基于FSP问题Block性质的快速禁忌搜索(TS)算法。FSP问题在工业生产中具有广泛的应用，如汽车制造业中的装配线调度，但现有的算法在处理大规模问题时往往计算时间过长，效率较低。为了解决这一挑战，研究者们从优化搜索策略的角度出发，利用了FSP问题的Block性质。 Block性质是指流水线作业中的某些任务或子任务具有相似性或者可以同时执行的特点。这种特性使得在搜索过程中，可以通过识别并合并这些Block来缩小搜索空间，避免探索那些明显无效或者低效的解。快速禁忌搜索算法在此基础上，通过智能地选择邻域内的解，排除大部分非最优或较差的选择，将搜索重点放在潜在的最优区域内。这样不仅减少了计算量，还提高了搜索的效率。 算法的核心思想是通过限制搜索范围，避免陷入局部最优，同时保持对全局最优解的探索能力。它采用了一种有效的搜索策略，能够迅速找到大规模FSP问题的满意解，而无需长时间的计算。作者金锋、宋士吉和吴澄在论文中详细介绍了算法的设计和实现过程，以及他们在国家973重点基础研究项目和国家自然科学基金项目的资助下进行的实验验证。 实验结果显示，该快速TS算法在实际应用中表现出了显著的优势，能够在相对较短的时间内找到高质量的解决方案，这对于工业界来说具有重要的实践价值。此外，论文还提供了中图分类号TP301的参考，表明了其在控制与决策领域的研究定位，关键词包括流水线调度问题、禁忌搜索和Block性质，方便读者进一步查找和理解相关文献。 总结起来，本文提供了一种创新的优化方法，对于解决大规模流水线调度问题中的计算效率问题具有重要的理论意义和实用价值，有望推动相关领域的研究进展。