模拟退火算法Job Shop问题（JSP）

资 源 简 介

模拟退火算法Job Shop问题（JSP）

详 情 说 明

Job Shop问题（JSP）是制造系统中经典的调度优化难题，其核心目标是在多台机器上合理安排多个工件的加工顺序，以最小化总完工时间。这个问题属于NP难问题，传统方法难以高效求解，因此常采用模拟退火等启发式算法。

模拟退火算法（Simulated Annealing）灵感来源于金属退火过程，通过引入温度参数和概率接受机制来跳出局部最优解。在JSP中的应用主要分为四个关键步骤：

首先需要构造初始解。常见的初始化方法包括随机排列或使用优先级规则生成可行调度方案。初始温度设置对算法效果有显著影响，通常依据问题规模通过实验确定。

邻域搜索策略是算法核心，JSP中常采用交换相邻工序或插入移动等操作。每次迭代会随机选择两个工序交换位置，计算新解的目标函数值（总完工时间）。

温度下降采用经典退火公式，如指数冷却或对数冷却。接受准则采用Metropolis准则：若新解更优则直接接受，否则以一定概率接受劣解（该概率随温度降低而逐渐减小）。

终止条件通常设置为温度降至阈值或连续若干次迭代无改善。算法最终输出整个搜索过程中找到的最优调度方案。

模拟退火算法在JSP中的优势在于能有效避免早熟收敛，通过可控的接受劣解概率扩大搜索范围。实际应用中常配合禁忌表等改进策略，进一步提升求解质量。该方法的参数调优需要结合具体问题特性，包括初始温度、冷却速率等都需要通过实验确定最佳配置。