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基于改进SCE算法的JobShop调度方法研究
概述
作为一种非常重要的生产调度问题，许多学者研究出许多调度算法方法来解决这个问题。其中，SCE算法是一种比较常用的算法，它可以通过不断地改进来提高调度的效率。本文介绍基于改进SCE算法的JobShop调度方法的研究。
JobShop调度问题
JobShop调度问题是指，在一个生产工厂中，有一些作业需要进行处理，每个作业有一定的时间要求和在不同机器上的处理顺序。问题是要确定作业在每个机器上的执行顺序，以使得所有作业完成的时间最短。
SCE算法
SCE算法是一种基于模拟退火的优化算法，它将随机解方案和模拟退火的随机搜索结合在一起，以产生全局最优解。在SCE算法中，每个候选解都被认为是热力学系统中的一个分子，系统状态的能量由候选解的适应度函数表示，温度代表了系统的能量。通过逐渐降低温度，算法能够跳出局部最小值，最终达到全局最优解。与基本的模拟退火算法不同的是，SCE算法利用了从温度下降到下一个阶段所需的过渡过程中的平衡点，其中过渡过程是通过随机扰动来实现的。因此，SCE算法具有更快的收敛速度和更高的收敛精度。
基于改进SCE算法的JobShop调度方法
该方法是通过修改初始解、邻域、冷却方案和终止条件等方面来改进SCE算法以提高其求解JobShop调度问题的效率。具体地说：
1.初始解的生成：初始解对求解效率和质量的影响很大，因此在生成初始解时需要考虑到工件的优先级、处理时间和各机器可用时间等因素，以尽可能减少后期局部最优的影响。
2.邻域的定义：邻域定义是指搜索算法在每次迭代时对当前解的修改范围。本文中提出的邻域定义包括交换相邻工件的处理次序和在同一工序内改变处理机器等操作，以增加搜索空间并克服局部最小值。
3.冷却方案：冷却方案是指温度下降的速度和方式。在本文中，采用了一种自适应冷却方案，即根据局部最优解数量不断调整温度下降的速度，以快速找到全局最优解。
4.终止条件：终止条件是指算法停止迭代的条件，本文中采用的终止条件是连续若干次迭代没有发现更优解或搜索次数达到预设次数。
实验结果
为了验证改进SCE算法的效果，我们使用了一个标准的JobShop调度问题数据集进行了实验。实验结果表明，相对于基础SCE算法，我们提出的改进算法在求解时间和解的质量方面都有很大的提升，尤其是在较大的问题规模下，改进算法的效果更为显著。
结论
本文提出了一种基于改进SCE算法的JobShop调度方法，通过改进初始解、邻域、冷却方案和终止条件等方面，提高了算法的求解效率和求解质量。实验结果表明，该方法在解决JobShop调度问题方面具有很大潜力。