禁忌分布估计算法解决作业车间调度问题

“求解作业车间调度问题的禁忌分布估计算法” 本文主要介绍了一种针对作业车间调度问题（Job-shop Scheduling Problem, JSP）的新型优化算法——禁忌分布估计算法（Tabu Estimation of Distribution Algorithm, TSEDA）。JSP是一个经典的组合优化问题，涉及到如何安排N个工件在M台机器上加工，以最小化总完成时间或满足其他性能指标。此问题通常具有NP-hard性，因此寻找有效的求解策略至关重要。 分布估计算法（Estimation of Distribution Algorithm, EDA）是进化算法的一种新范式，它利用概率优化策略在连续空间中寻找解。在TSEDA中，精英个体被挑选出来，然后通过单变量边际分布算法（Univariate Marginal Distribution Algorithm, UMDA）构建概率模型，来估计离散空间的联合概率分布。这个过程允许算法从概率向量中采样生成新的解群体。 为了保证解的可行性，TSEDA采用了基于工件编号的编码和解码机制。同时，为了增强局部搜索能力，算法结合了禁忌搜索（Tabu Search）的思想，设计了双重移动组合、块禁忌以及选择策略。这些策略有助于跳出局部最优，避免早熟收敛。当搜索陷入局部最优时，借鉴遗传算法的变异算子生成新解，以促进多样性并探索解决方案的更多可能性。 TSEDA通过混合分布估计算法和禁忌搜索算法的优势，既具备全局搜索能力，又具有较强的局部搜索性能，从而提高了求解效率和问题解决的质量。通过在典型实例上与现有算法的对比实验，结果显示TSEDA在解决作业车间调度问题上具有较高的可行性和有效性。 总结来说，这篇论文的研究贡献在于提出了一种融合了分布估计和禁忌搜索的优化算法，为解决作业车间调度问题提供了新的思路。这种算法在处理复杂问题时表现出优良的性能，对于实际生产管理和优化调度具有重要的理论和实践价值。