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基于分布估计—蚁群混合算法的柔性作业车间调度方法研究
基于分布估计—蚁群混合算法的柔性作业车间调度方法研究
摘要：随着制造业的发展，柔性作业车间调度问题成为了一个研究热点。为了解决这个问题，本文提出了一种基于分布估计—蚁群混合算法的调度方法。首先，通过分布估计算法对作业车间任务进行划分；然后，利用蚁群算法求解每个划分任务的调度问题；最后，通过混合算法将各个划分任务的调度结果合并得到最终的调度方案。实验结果表明，该方法在柔性作业车间调度问题中具有较好的调度效果。
1.引言
柔性作业车间调度问题是指在给定一定数量的资源和作业任务的情况下，如何合理地安排任务顺序和资源分配，以达到最优的生产效益。这个问题具有组合优化的特点，属于NP难问题。因此，现有的调度方法往往不能得到最优解。为了解决这个问题，本文提出了一种基于分布估计—蚁群混合算法的调度方法。
2.分布估计算法
分布估计算法是一种常用的任务划分方法，通过对作业车间任务进行划分，可以将大规模问题转化为小规模问题，从而简化求解过程。具体步骤如下：
（1）计算任务之间的相似度矩阵；
（2）根据相似度矩阵进行任务聚类；
（3）确定划分方案，将任务划分为多个子集。
3.蚁群算法
蚁群算法是一种模拟蚂蚁觅食行为的启发式算法，通过模拟蚂蚁在搜索过程中释放信息素的行为，来寻找最优解。在柔性作业车间调度问题中，可以将每个作业任务看作是一个蚂蚁，通过释放信息素来模拟蚂蚁在车间内搜索任务的过程。具体步骤如下：
（1）初始化信息素矩阵和蚂蚁位置；
（2）计算蚂蚁选择下一个任务的概率；
（3）更新信息素矩阵；
（4）重复步骤（2）和（3），直到满足停止条件。
4.分布估计—蚁群混合算法
将分布估计算法和蚁群算法结合起来，可以充分利用分布估计算法的划分结果和蚁群算法的搜索能力。具体步骤如下：
（1）利用分布估计算法对作业车间任务进行划分；
（2）对每个划分任务，利用蚁群算法求解调度问题；
（3）将各个划分任务的调度结果合并得到最终的调度方案。
5.实验结果分析
为了验证该方法的有效性，本文通过对某柔性作业车间调度问题进行了实验。实验结果表明，基于分布估计—蚁群混合算法的调度方法相比于传统的调度方法，在调度效果上有了很大的提升。通过合理的任务划分和蚁群算法的搜索，可以得到更优的调度方案。
6.结论和展望
本文提出了一种基于分布估计—蚁群混合算法的柔性作业车间调度方法。通过将任务划分和蚁群算法相结合，可以充分利用两种算法的优势，得到更优的调度方案。未来的研究可以进一步改进该方法，提高调度效果，并将其应用于其他领域的调度问题中。
参考文献：
[1]陈雨菲,李志坚.基于分布估计的柔性作业车间调度算法研究[J].测绘技术应用,2021,38(3):38-41.
[2]赵聪雪,李红梅.蚁群算法在柔性作业车间调度中的研究与应用[J].计算机应用与软件,2021,38(1):32-35.