基于改進蟻群算法的車間調度問題研究.pdf

1、車間調度問題是現(xiàn)代制造業(yè)中共存的問題。隨著制造業(yè)的發(fā)展,出現(xiàn)了大量復雜的制造系統(tǒng),如柔性制造系統(tǒng)、計算機集成制造系統(tǒng),為車間調度問題的研究提出了新的要求,迫切需要研究與之相適應的車間調度方法,近年來,用蟻群算法研究車間調度問題成為新的研究熱點,并取得了良好的尋優(yōu)效果。但目前對于蟻群算法的理論研究和實際應用遠不及對遺傳算法,模擬退火等算法的研究成熟,存在諸多需要研究和探索的問題。 本文首先論述了蟻群算法與遺傳算法的算法機理、國內學

2、者對于蟻群遺傳復合算法的研究成果,并用蟻群算法解決TSP問題以論證蟻群算法在解決組合優(yōu)化問題上的有效性。然后用基本蟻群算法研究了JSP問題,主要研究成果有：在有約束條件下對Job-shop問題進行模型化,用圖形法表示作業(yè)調度工序集,并針對圖形法引入蟻群算法尋優(yōu)。給出了螞蟻搜索的虛擬起點概念及每步搜索的可行結點集與算法詳細步驟。并基于基本蟻群算法,對Muth&Thompson 6*6標準JSP問題進行了仿真實驗。 針對傳統(tǒng)的蟻群算

3、法解決Job-shop問題的不足,本文對此算法進行改進,主要研究成果有：取消了傳統(tǒng)蟻群算法中的路徑啟發(fā)信息素,采用了帶隨機因子的狀態(tài)轉移規(guī)則,使用雙揮發(fā)系數的雙向收斂蟻群算法為軌跡更新規(guī)則,用改進的蟻群算法來解決JSP問題,與基本算法作了對比,優(yōu)化了算法參數。 對于較復雜的車間調度問題,由于單純用蟻群算法解決不夠理想,本文提出一種新的蟻群遺傳復合算法,將遺傳算法融入到蟻群算法的算法流程中,用遺傳算法來改進蟻群算法。針對遺傳算法解