基于混合蚁群算法的车间作业调度问题求解的中期报告.docx

基于混合蚁群算法的车间作业调度问题求解的中期报告
一、研究背景及意义
随着制造业的快速发展，车间作业调度问题已成为制造企业日常工作中不可或缺的一个重要环节。在传统的车间作业调度中，往往通过人工经验或者启发式算法进行求解，难以保证解的质量和求解效率，造成生产效率低下，成本过高等问题。因此，如何快速高效地解决车间作业调度问题，成为要解决的重要问题。
混合蚁群算法是一种新型的智能算法，具有全局搜索能力和局部搜索能力的特点，能够很好地解决NP-hard问题。本研究旨在基于混合蚁群算法对车间作业调度问题进行求解，并探究混合蚁群算法在车间作业调度问题上的应用。
二、研究目标
本研究的主要目标是：
1.调研国内外研究现状，分析车间作业调度问题的特点和难点。
2.设计基于混合蚁群算法的车间作业调度模型，明确目标函数和约束条件。
3.编写混合蚁群算法程序，实现车间作业调度问题的求解。
4.利用实例数据验证算法的有效性和求解效率。
三、研究内容及进度安排
1.调研与分析
调研国内外车间作业调度问题的相关研究，进一步了解车间作业调度问题的特点、难点和求解方法。分析混合蚁群算法的基本原理和优缺点，以及在NP-hard问题求解中的应用，为后续算法的设计和实现提供理论支持。
进度安排：2021年7月-2021年8月
2.模型设计
考虑车间作业调度问题的特点和约束条件，设计基于混合蚁群算法的车间作业调度模型，明确优化目标和相关约束条件。确定信息素更新策略和禁忌表设计，以保证算法的全局搜索和局部搜索能力。
进度安排：2021年8月-2021年9月
3.程序编写
根据设计的模型，编写基于混合蚁群算法的车间作业调度程序。实现信息素更新、路径选择、局部搜索和禁忌表更新等关键算法部分，保证算法的求解效率和优化质量。同时，编写数据预处理和结果输出部分的程序，以便对实例数据进行求解并输出优化结果。
进度安排：2021年9月-2021年10月
4.算法验证
对实例数据进行求解，验证算法的有效性和求解效率。同时，利用MATLAB等工具分析结果，评估算法的求解质量，对算法进行进一步优化和改进。
进度安排：2021年10月-2021年11月
四、预期成果及创新点
1.确定合适的车间作业调度模型，找到优化目标和约束条件之间的平衡点，提高求解效率和质量。
2.实现基于混合蚁群算法的车间作业调度程序，验证算法在实例数据上的有效性和优越性，对算法进行改进。
3.探究混合蚁群算法在车间作业调度问题上的应用，为制造企业提供优化方案和决策依据。
4.提高算法求解质量和速度，为车间作业调度问题的求解提供新思路和方法。
五、参考文献
[1]王冰,窦卫东,邵伟.生产车间作业调度的混合蚁群算法研究[J].中国管理科学,2010,18(4):10-16.
[2]董松柏,胡圣泉,于邦琪.一种混合蚁群算法及其在车间调度问题中的应用[J].控制与决策,2004,19(8):930-933.
[3]彭成全,张忠坤,阮文滨.基于混合蚁群算法的车间调度问题研究[J].系统工程与电子技术,2015,37(9):1916-1921.
[4]周益华,郭军.基于混合蚁群算法的车间作业调度研究[J].系统仿真学报,2008,20(22):5488-5490.