蚁群算法用以解决作业车间调度问题

资 源 简 介

蚁群算法用以解决作业车间调度问题

详 情 说 明

蚁群算法是一种模拟自然界蚂蚁觅食行为的启发式优化算法，特别适合解决作业车间调度这类组合优化问题。该算法通过模拟蚂蚁在路径选择过程中释放信息素的行为机制，逐步找到最优或近似最优的调度方案。

在作业车间调度场景中，每只"蚂蚁"代表一个潜在的解决方案。算法运行时，蚂蚁会根据信息素浓度和启发式信息（如工序加工时间）概率选择下一步工序，形成完整的加工路径。经过多轮迭代后，信息素在优质路径上逐渐累积，劣质路径的信息素则因挥发效应减弱，最终整个蚁群会收敛到较优的调度方案。

相比传统方法，蚁群算法具有三大优势：1）通过正反馈机制加速优质解的发现；2）分布式计算特性避免陷入局部最优；3）可灵活融合工序约束等业务规则。典型改进方向包括信息素更新策略优化、混合局部搜索算法等。

该算法在动态调度、多目标优化等复杂场景中展现出色性能，已成为智能制造领域的关键技术之一。注意参数设置对算法效率的影响，建议通过实验确定信息素挥发系数等关键参数。