基于元启发式算法的调度问题若干研究_邓冠龙

资 源 简 介

基于元启发式算法的调度问题若干研究_邓冠龙

详 情 说 明

元启发式算法作为解决复杂调度问题的有效工具，近年来在工业工程和计算机科学领域获得广泛应用。这类算法通过模拟自然现象或群体智能行为，能够在合理时间内为NP难问题提供优质近似解。

在调度问题研究中，元启发式算法主要解决三类核心挑战：首先处理问题规模与计算复杂度之间的矛盾，其次应对多目标优化中的权衡取舍，最后克服传统方法容易陷入局部最优的缺陷。典型的应用场景包括车间作业调度、项目任务排程以及资源分配优化等。

研究趋势显示，混合元启发式算法展现出更强的竞争优势，这类方法通过结合不同算法的优势，如将全局搜索能力与局部优化相结合，显著提升了求解质量。此外，将机器学习技术与元启发式算法融合，通过历史数据学习优化策略，也成为前沿研究方向。

未来发展方向可能集中在提高算法自适应能力、增强并行计算效率，以及开发更智能的参数调节机制。这些创新将进一步提升元启发式算法在复杂调度场景中的实用价值。