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基于改进蚁群算法作业车间调度问题仿真研究

更新时间：2019-11-20 07:39:37 大小：476K 上传用户：杨义查看TA发布的资源 标签：改进蚁群算法 下载积分：1分 评价赚积分 （如何评价?） 打赏 收藏 评论(0) 举报

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ꢀꢀ第 26卷 ꢀ第 8期  
计 ꢀ算 ꢀ机 ꢀ仿 ꢀ真  
2009年 8月 ꢀꢀ  
(
)
文章编号 : 1006 - 9348 2009 08 - 0278 - 05  
基于改进蚁群算法作业车间调度问题仿真研究  
黄亚平1 ,熊 ꢀ婧2  
(
1. 浙江工业大学教科学院 ,浙江 杭州 310032;  
)
2. 上海广电 NEC液晶显示器有限公司 ,上海 201108  
摘要 :蚁群算法是一种仿真蚂蚁群体智能行为的仿生优化算法 ,具有良好的正反馈、鲁棒性、群体性和并行性等特点。针对  
基本蚁群算法易陷入局部收敛这一缺点 ,为提高精确高度 ,提出了一种改进蚁群算法 ,采用了新的状态转移规则 ,当算法陷  
入局部收敛时调整信息素更新策略 ,并根据陷入局部收敛的程度动态调整信息素挥发系数和信息素强度 ,使算法能快速跳  
出局部收敛得到全局最优解 ;仿真结果验证了改进蚁群算法求解作业车间调度问题的有效性。  
关键词 :作业车间调度 ;改进蚁群算法 ;状态转移规则 ;信息素更新策略  
中图分类号 : TP273ꢀꢀ文献标识码 : A  
A Study of Job - shop Scheduling Problem Based on  
Im proved Ant Colony A lgor ithm and Its Sim ulations  
1
2
HUANG Ya - p ing , X IONG J ing  
(
1. College of Education Science and Technology, Zhejiang University of Technology, Hangzhou Zhejiang 310032, China;  
)
2. Shanghai SVA NEC L iquid Crystal D isplay CO. ,L td, Shanghai 201108, China  
ABSTRACT:Ant colony algorithm has the characteristics of good positive feedback, robustness and parallel group s,  
and is an optim ized algorithm for simulating antsπswarm intelligence behavior. This paper proposed an advanced ant  
colony algorithm for overcomeing the defect that the basic ant colony algorithm is easy to fall into the local conver2  
gence. This p roposed method adop ted a new state transition rule. The pheromone update strategy would be adjusted  
when the algorithm falls into the local convergence. And the coefficient and intensity of pheromone volatile would be  
adjusted dynam ically according to the degree of local convergence. This algorithm can quickly jump out of the local  
convergence and obtain a global optimal solution. The simulation demonstrates the validity of the proposed algorithm  
for Job Shop Scheduling problem.  
KEYWO RD S:Job - shop scheduling; Improved ant colony optim ization algorithm; State transition rule; Pheromone  
update strategy  
解 JSP[1 - 4 ]  
。
1ꢀ引言  
Dorigo M. 等人于 1991年提出的模拟蚂蚁群体智能行为  
的蚁群算法 [5 ] ,因其具有良好的正反馈、鲁棒性、群体性和并  
行性等特点 ,引起了全世界相关研究领域的广泛关注。蚁群  
(
)
作业车间调度问题 Job Shop Scheduling Problem, JSP 是  
许多实际生产调度问题的简化模型 ,是典型的 NP - hard问  
题 ,因此其研究具有重要的理论意义和工程价值 ,是 C MI S领  
域的研究热点。求解 JSP的方法主要有精确算法和近似算  
法 ,前者主要有解析方法、分支定界方法等 ,只能求解一些小  
规模问题 ,由于实际调度问题的复杂性 ,精确调度算法难以  
得到应用。现在常用的是近似算法 ,近年来 ,模拟退火算法、  
禁忌 搜 索、遗 传 算 法 和 蚁 群 算 法 等 相 继 被 应 用 于 求  
(
)
算法在旅行商 TSP 问题、车间调度问题、机器人系统、车  
辆路径系统、通信系统和电力系统等方面获得了成功的应  
用 ,解决了实际系统中的动态资源配置、运动规划、数据分类  
等问题。基本蚁群算法的主要缺点是搜索到全局最优解的  
时间较长 ,易陷入局部收敛。针对这些问题 ,近年来众多学  
者发表了大量有价值的学术论文 ,改进措施主要集中在 :选  
择策略、局部搜索算法和全局信息量的修改三个方面。为了  
克服蚁群算法可能出现的停滞现象 ,文献 [ 6 ]提出了最具贪  
收稿日期 : 2009 - 02 - 22ꢀ修回日期 : 2009 - 02 - 25  
— 278 —  

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