基于自适应蚁群算法的柔性作业车间调度问题

蚁群算法解决车间调度问题关于蚁群算法：蚁群系统(Ant System或Ant Colony System)是由意⼤利学者Dorigo、Maniezzo等⼈于20世纪90年代⾸先提出来的。

他们在研究蚂蚁觅⾷的过程中，发现单个蚂蚁的⾏为⽐较简单，但是蚁群整体却可以体现⼀些智能的⾏为。

例如蚁群可以在不同的环境下，寻找最短到达⾷物源的路径。

这是因为蚁群内的蚂蚁可以通过某种信息机制实现信息的传递。

后⼜经进⼀步研究发现，蚂蚁会在其经过的路径上释放⼀种可以称之为“信息素”的物质，蚁群内的蚂蚁对“信息素”具有感知能⼒，它们会沿着“信息素”浓度较⾼路径⾏⾛，⽽每只路过的蚂蚁都会在路上留下“信息素”，这就形成⼀种类似正反馈的机制，这样经过⼀段时间后，整个蚁群就会沿着最短路径到达⾷物源了。

图的⽣成：车间调度问题我们可以转换为近似于最⼤流问题。

任务当中的每⼀个阶段，都是这个图当中的⼀个节点。

我们新增⼀个超级源点，超级源点和所有任务的第⼀阶段相连。

其他的节点，当同时满⾜属于同⼀任务的两个节点中间不跳跃阶段的条件下相连。

图的遍历：初始情况下，将蚂蚁统⼀放置到超级源点，并且将整个图的所有路径上的信息素设为⼀个固定值。

之后，所有蚂蚁⼀起向终点⾏动，蚂蚁会受到信息素的影响，蚂蚁选择路径的⽅式是蚂蚁当前可⾛路径的信息素加和，作为取随机数m的最⼤值，通过随机数m和可选信息素，计算出蚂蚁选择的路径。

当所有蚂蚁都⾛到终点的时候，将全图的信息素按照信息素消散参数进⾏消散，并计算出这些蚂蚁的路径。

这个路径⼀种⼯件加⼯的顺序，按照这个顺序计算出⼯件加⼯的时间T。

通过这个时间，计算出这个蚂蚁新增的信息素W=Q/T（Q是⼀个常数）。

这个蚂蚁之前经历过的路径上的信息素都加上W。

当所有的蚂蚁的信息素全部新增到图当中的时候。

将所有蚂蚁再放回到起点，重复之前的步骤，随着重复次数的增多，蚂蚁会越来越向着最优解靠近。

最优解的寻找：在计算蚂蚁⾏⾛的路径过程中，会时刻记录着当前出现过的，⼯件加⼯时间最短的情况。

自适应遗传算法与邻域搜索的柔性作业车间调度方法目录1. 内容综述 (2)1.1 背景介绍 (3)1.2 研究意义 (4)1.3 文献综述 (5)1.3.1 自适应遗传算法研究现状 (6)1.3.2 邻域搜索方法研究现状 (8)1.3.3 柔性作业车间调度研究现状 (9)2. 自适应遗传算法 (10)2.1 遗传算法基本原理 (12)2.2 自适应遗传算法策略 (13)2.2.1 适应度函数设计 (14)2.2.2 选择算子优化 (15)2.2.3 交叉与变异算子改进 (16)2.2.4 遗传算法参数设置 (18)3. 邻域搜索方法 (19)3.1 邻域搜索基本原理 (20)3.2 邻域结构设计 (21)3.2.1 作业调度邻域结构 (22)3.2.2 资源分配邻域结构 (23)3.3 邻域搜索算法流程 (24)4. 柔性作业车间调度模型 (24)4.1 模型建立 (25)4.1.1 目标函数 (26)4.1.2 约束条件 (27)4.2 模型求解方法 (28)4.2.1 自适应遗传算法求解 (30)4.2.2 邻域搜索求解 (31)5. 实例分析 (32)5.1 实例描述 (33)5.2 算法实现 (34)5.2.1 自适应遗传算法实现 (35)5.2.2 邻域搜索实现 (37)5.3 结果分析 (38)5.3.1 调度结果对比 (40)5.3.2 算法性能评估 (41)1. 内容综述随着现代工业生产的日益复杂化和多样化，柔性作业车间调度问题的柔性作业车间调度方法。

本文首先对柔性作业车间调度问题的背景和意义进行了概述，分析了的特点和难点，并介绍了现有的调度方法及其优缺点。

在此基础上，针对的复杂性，本文提出了一种自适应遗传算法与邻域搜索相结合的调度方法。

该方法将遗传算法用于全局搜索，以快速寻找较好的解，同时结合邻域搜索对局部最优解进行优化，从而提高调度方案的适应性和鲁棒性。

分析的数学模型和约束条件，建立适应度函数，为后续的算法设计提供理论基础。

基于改进蚁群算法的车间调度研究方法及实现的开题报告一、课题研究背景及意义车间调度问题是制造业领域中的一个重要问题，其主要目的是以最佳方式分配车间资源，实现生产过程的最优化，提高生产效率。

然而，由于生产车间的资源、工艺流程、生产人员等多方面因素的影响，车间调度问题变得十分复杂和难以解决。

因此，研究高效的车间调度算法成为了制造业领域的研究热点之一。

目前，蚁群算法是一种较为成熟的智能算法，它能够通过模拟蚂蚁在搜索食物时的行为策略，以求解复杂的优化问题。

然而，传统的蚁群算法存在局部最优解收敛速度慢等问题，因此需要对其进行改进。

本研究的目的即是基于改进蚁群算法，尝试解决车间调度问题，提高车间调度效率，实现生产过程的最优化。

二、研究内容及方法本研究将以一个典型的车间调度问题为例，建立混合式车间调度模型，该模型涵盖了车间资源和生产流程的主要因素，并考虑到班组和设备的限制条件。

同时，基于遗传算法和蚁群算法的优点，将提出一种改进的蚁群算法，以求解该车间调度问题。

具体实现方法如下：1. 建立车间调度模型：以实际生产车间为基础，收集车间资源、产品工艺流程及生产计划等数据，并对其进行建模，深入分析问题透彻限制条件和规则，构建基于混合式的车间调度模型。

2. 改进蚁群算法：分析传统蚁群算法的不足，通过引入启发式信息和局部搜索策略等手段，改进算法并提高其收敛速度和求解能力。

3. 车间调度优化：以车间调度模型为基础，将改进的蚁群算法运用于实际车间调度问题之中，优化车间资源配置，降低生产成本，提高生产效率。

三、预期研究结果及意义通过该研究，预期达到以下结果：1. 建立一种混合式车间调度模型，将车间资源、产品工艺流程和生产计划等因素有效地考虑进去。

2. 提出一种改进的蚁群算法，解决传统算法存在的局部最优解和收敛速度慢等问题。

3. 清晰解决车间调度问题，提高车间效率，降低生产成本，在实际生产中具有一定的应用价值。

本研究的实施，为生产企业提供了一种新的优化车间调度方法，帮助企业在高效率生产中提高经济效益，更好地适应市场需求和竞争。

求解柔性作业车间调度问题的两阶段参数自适应蚁群算法凌海峰;王西山【摘要】针对柔性作业车间调度问题,提出了一种新的两阶段蚁群算法求解方案.在算法前期,采用细菌觅食趋化聚类技术判断蚁群所处的状态,自适应调整蚁群算法的参数,使算法快速收敛到全局最优解附近;在算法后期,利用混沌的随机性和遍历性特点来调整参数,有利于算法跳出局部最优.实验结果验证了该两阶段法的有效性.【期刊名称】《中国机械工程》【年(卷),期】2013(024)024【总页数】6页(P3380-3385)【关键词】柔性作业车间调度;蚁群算法;细菌觅食聚类算法;混沌【作者】凌海峰;王西山【作者单位】合肥工业大学过程优化与智能决策教育部重点实验室,合肥,230009;合肥工业大学过程优化与智能决策教育部重点实验室,合肥,230009【正文语种】中文【中图分类】TP278;TP3010 引言作业车间调度问题(job shop scheduling problem，JSSP)是一类受任务顺序和配置要求约束的资源分配问题，属于典型的NP－hard优化问题。

而柔性作业车间调度(flexible job shop scheduling problem，FJSSP)则是JSSP问题的一个扩展，是指带有机器柔性的作业车间调度问题，即每道工序有多个可供选择的加工机器，更加符合实际生产情况，但也增加了问题求解的难度。

近年来，人们针对FJSSP问题的复杂性已经提出了许多有效的方法［1-3］。

蚁群算法［4］作为一种新的群智能优化算法，采用正反馈机制且具有较强的通用性和鲁棒性，已被成功地应用到作业车间调度问题中。

但在实际应用中，蚁群算法存在易陷入局部最优和收敛速度慢等问题。

针对此问题，王万良等［5］提出了一种新的信息素更新策略，并用于求解FJSSP问题。

Xing等［6］在采用蚁群算法求解FJSSP问题的过程中引入了知识模型，实验得到的解的质量也优于目前的一些求解方法。

基于蚁群算法的生产调度优化研究生产调度优化是企业在实际生产中迫切需要解决的问题。

优化生产调度可以提高生产效率，降低成本，从而使企业更加具有竞争力。

本文将介绍一种基于蚁群算法的生产调度优化方法，该方法已被应用于实际生产中，并取得了较好的效果。

一、蚁群算法简介蚁群算法是一种模拟自然界中蚂蚁寻找食物和回家的行为的优化算法。

在自然界中，蚂蚁在寻找食物和回家的过程中会释放信息素。

其他蚂蚁根据信息素的浓度来选择路径，越浓密的信息素则说明该路径越短，经过的次数也越多。

这样，整个蚂蚁群体就可以通过信息素的积累和挥发，找到一条最短的从巢穴到食物源的路径。

蚁群算法的基本思想是模拟上述过程。

假设蚂蚁代表一个个体，每个个体都有一个状态和行为策略。

状态表示当前所处的位置，行为策略表示如何选择下一步的位置。

蚂蚁会沿着信息素浓度高的路径前进，并在路径上释放信息素，以增加这条路径的信息素浓度。

信息素在时间上会挥发，所以信息素浓度会逐渐减少，从而让蚂蚁们可以探索到新的路径。

蚂蚁会不断地进行探索和更新信息素，直到找到最优解。

二、基于蚁群算法的生产调度优化方法基于蚁群算法的生产调度优化方法，可以将生产车间看作一个蚂蚁群体，每个工序看作一个位置，需要完成的生产任务看作食物源，调度方案看作路径。

每个工序的状态表示该工序的生产状态，行为策略表示如何选择下一个要生产的工序，即路径选择。

每次完成一个工序，就向相邻的工序释放一定量的信息素，以增加该路径的信息素浓度，从而使其他工序更有可能选择该路径。

信息素浓度会随着时间的推移逐渐减少，以允许寻找到新的路径。

该方法的优点在于可以考虑到许多实际生产中的因素，如生产线上每个工序的耗时、设备利用率、设备的切换时间等。

优化目标通常是最小化生产时间或最大化生产效率，即尽量减少生产任务的完成时间、节约生产成本，提高生产效率。

三、实际生产应用本文介绍的基于蚁群算法的生产调度优化方法已成功应用于某汽车零部件制造企业的生产调度中。

基于自适应蚁群算法的柔性作业车间调度问题
亓凌;杨建栋;李保;于涵诚
【期刊名称】《机电工程》
【年(卷),期】2010(027)002
【摘要】针对经典作业车间调度问题的局限性,结合实际生产情况,提出了具有路径柔性的作业车间调度模型,给出了求解模型的自适应蚁群算法的具体实现过程.在搜索解路径的过程中,该算法首先确定下一步可供选择加工的工件在哪台机器上加工最好;接着在选择机器后再确定该加工哪个工件;当所有蚂蚁爬行完毕后,针对算法是否陷入局部收敛,分别对各路径上的信息素进行了自适应调整,有助于快速得到全局最优解;最后,通过实例仿真验证了算法的有效性.
【总页数】4页(P46-49)
【作者】亓凌;杨建栋;李保;于涵诚
【作者单位】浙江省机电设计研究院有限公司,浙江,杭州,310003;浙江省机电设计研究院有限公司,浙江,杭州,310003;浙江省机电设计研究院有限公司,浙江,杭
州,310003;浙江省机电设计研究院有限公司,浙江,杭州,310003
【正文语种】中文
【中图分类】TM383.5
【相关文献】
1.求解多目标柔性作业车间调度问题的两阶段混合Pareto蚁群算法 [J], 赵博选;高建民;陈琨
2.基于改进自适应遗传算法的柔性作业车间调度问题研究 [J], 张雪艳;梁工谦;董仲慧
3.求解柔性作业车间调度问题的两阶段参数自适应蚁群算法 [J], 凌海峰;王西山
4.基于自适应参数与混沌搜索的PSO算法求解柔性作业车间调度问题 [J], 李莉
5.一种异步蚁群算法求解柔性作业车间调度问题 [J], 田松龄;陈东祥;王太勇;刘晓敏
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基于改进蚁群算法的车间调度问题研究的开题报告一、研究背景车间调度问题（Job shop scheduling problem, JSSP）是制造生产中重要的问题之一，目的是合理地安排各项生产任务的时间，使得生产效率最大化。

因此，JSSP在制造业中有广泛的应用，尤其是在传统生产制造业中。

传统的JSSP问题涉及到工件的加工时间、可用机器数、工序数等参数，目标函数通常是工件的完成时间或者生产效率最大化。

然而，实际生产中的JSSP问题更加复杂，因为在实践中可能出现多种限制条件如优先级、智能规划和调度等，使问题更加难解。

蚁群算法（Ant Colony Algorithm, ACA）是一种解决复杂优化问题的常用算法，应用在JSSP中具有很高的潜力。

ACA的优点在于能够避免局部最优解，因为蚂蚁在路径选择时会采用随机游走，并在全局范围内进行更新，以找到最优解决方案。

基于以上背景，本研究旨在探讨改进蚁群算法在JSSP中的应用，以达到优化车间调度问题的目的。

二、研究内容和方法本研究将采用以下方法来解决JSSP问题：1. 改进蚁群算法的设计和实现：优化策略和算法参数，以提高算法的效率和优化性能。

2. 建立JSSP模型：在工件的加工时间、可用机械数量、工序数量等基础上，将优先级、智能规划和调度等限制条件考虑在内，建立JSSP模型。

3. 仿真测试：利用测试数据集对算法进行测试，实现优化车间调度问题。

4. 算法性能比较：对比改进蚁群算法和其他经典算法在JSSP问题中的求解速度和优化效果，在不同参数条件下进行对比。

三、预期结果本研究预计能够实现以下结果：1. 提出一种改进蚁群算法，以提高算法的效率和优化性能。

2. 建立JSSP模型，针对实际生产中的JSSP问题和不同需求制定相应的限制条件。

3. 在不同数据集上，利用测试函数对改进蚁群算法进行仿真测试，并与其他经典算法进行比较。

4. 实现优化车间调度问题，提高车间生产效率。

四、研究意义1. 探索智能计算在制造业中的应用，为解决实际生产中的JSSP问题提供新的思路和方法。

智能算法在柔性作业车间调度中的应用摘要：为提高企业生产效率，合理的流水车间生产调度显得尤为重要。

本文介绍了三种智能算法（蚁群算法、遗传算法、改进粒子群算法）在车间生产调度中的应用，主要介绍了算法的基本思想、模型结构、算法实现以及运用前景。

对智能算法在生产调度中的应用做出总结。

关键字：智能算法；蚁群算法；遗传算法；改进粒子群算法；生产调度0.前言柔性作业车间调度问题(Flexible job-shopsche- duling problem, FJSP)是传统作业车间调度问题的扩展，是实际生产中迫切需要解决的一类问题。

在传统的作业车间调度问题中，工件的每道工序只能在一台确定的机床上加工。

而在柔性作业车间调度问题中，每道工序可以在多台机床上加工，并且在不同的机床上加工所需时间不同。

柔性作业车间调度问题减少了机器约束，扩大了可行解的搜索范围，增加了问题的难度。

作业车间的主要特点是：n个工件需要在m台机器上进行加工，每个工件都有其独特的加工步骤，但无明显的顺序约束，并且加工时间是已知的，调度的目标是在不允许两个工件同时在同一台机器上加工的前提下，如何安排工件在每台机器上的加工顺序使这些工件能够尽快加工完毕[1]。

1.蚁群算法在作业车间的应用[2]以3个工件2台机器的问题作为例子，如图1。

图1 三个工件两台机器的JSP问题为确定先对哪个工件进行加工，需要设置一个初始节点O0，所有的蚂蚁最初都放置在O0。

图1中除与O0相连的有向弧表示同一个工件的加工顺序，工件必须按照该顺序进行加工。

其它则为无向弧。

每个弧与表示节点间信息素的量和启发式距离的一对值{αij, d ij}有关。

d ij 通常为对节点 j 的第 i 步操作的加工时间，τij使用蚁周方式进行更新：其中，ρ是个系数，1−ρ表示在时间t和t+1之间信息素的蒸发，Q为常数，Tk为完成所有加工步骤后最短的总加工时间。

初始时刻τij(0)= c（c为常数）。

车间作业调度问题的蚁群算法设计与实现摘要对于现代化的制造业和生产环境来说最大限度的体现了时间就是金的道理，如何缩短工作时间、最大限度的缩短在未知环境下摸索出一条最符合省时原则的方案成为企业有效进行生产的关键问题。

而调度问题对于制造业来说就是提高生产效率和降低生产成本的关键，发挥着重要的作用。

蚁群算法的解决方案让我们对未知的路径优化作出有效的突破，它具有正反馈的特点，以及分布计算和启发性搜索性。

作为一种仿生科技，它实际上就是很好的利用了蚂蚁在寻找食物过程中如何确定一条从蚁穴到食物的最短路径问题。

对于车间作业调度（JSSP）来说，车间作业调度获得最优解是运作管理的关键所在。

本文从介绍JSSP目前的发展现状以及蚁群算法能在现有基础上为车间调度问题提车的新的思考点，如何将蚁群算法的思维很好的运用到JSSP中，并得到很好的实现。

从蚁群算法的发展背景，主要思想和发展趋势做了详细的介绍。

从现有的蚁群算法为起点，其主要目的是要提出一种新的邻域，与传统的邻域相比要有效的缩小邻域的空间规模。

对于蚁群算法中的参数设置问题进行探究，对参数实行部分调整，通过算法的结果对程序进行优化，希望能对于现代化优化调度问题能有显示的理论基础和应用的价值。

关键词：车间作业调度问题；蚁群算法；信息素；人工智能AbstractFor modern manufacturing and production environment, maximum limit embodies the sense of time is gold, how to shorten the work time, maximum shortening in unknown environments for a the most conform to the principle of time becomes the key issue in the enterprise effective production. The scheduling problem for manufacturing is to improve production efficiency and reduce the production cost is the key, play an important role. Ant colony algorithm solution let us to the unknown path optimization to make effective breakthrough, it has the characteristics of positive feedback, as well as the distributed computing and heuristic searching capability. As a kind of bionic technology, it is actually very good use of the ants searching for food in the process of how to determine a shortest path problem from the nest to the food. The workshop scheduling problem (JSSP), the job shop scheduling to obtain the optimal solution is the key to operation management.This paper presents the development of JSSP and ant colony algorithm can pick up the car on the basis of existing for the workshop scheduling problem of new thinking, how to use ant colony algorithm thinking is very good to the JSSP, and to obtain the very good implementation. From the background of the development of ant colony algorithm, the main development trend of thoughts and made a detailed introduction. From the existing ant colony algorithm as the starting point, its main purpose is to put forward a new neighborhood, compared with the traditional neighborhood to effectively reduce neighborhood space scale. To explore the problems setting up the parameters of ant colony algorithm, a partial adjustment of parameters, the algorithm optimize the program, the result of the hope can have a show for modern optimization scheduling theory basis and application value.Key words:Job shop scheduling problem; Ant colony algorithm; The pheromone; Artificial intelligence目录摘要 (III)Abstract ............................................................................................................................ I V 第1章绪论 (7)第2章蚁群算法 (11)2.1 蚁群算法的基本原理 (11)2.2 蚁群算法的系统学特征 (12)2.3 蚁群算法的特点 (12)2.4蚁群算法的缺陷 (13)2.5 蚁群算法的应用 (14)第3章车间作业调度的蚁群算法设计 (15)3.1车间作业调度问题 (15)3.2蚁群算法的流程设计 (16)3.3蚁群算法实现 (17)3.3.1主程序模块 (17)3.3.2初始化模块 (18)3.3.3解搜索模块 (19)3.3.4保优与信息素更新模块 (19)第4章蚁群算法实验分析 (22)4.1关键参数设置 (22)4.2算法参数设置 (22)4.2.1 信息素挥发度 (22)4.2.2 蚂蚁数量 (23)4.2.3 信息素因子 (24)4.2.4 启发式因子.................................................................................... 错误!未定义书签。

基于蚁群算法的多加工路线柔性车间调度问题
黄学文;张晓彤;艾亚晴
【期刊名称】《计算机集成制造系统》
【年(卷),期】2018(024)003
【摘要】针对具有工艺路径柔性和机器柔性的多加工路线柔性车间调度问题(FJSP-MPP),基于OR子图,提出一种新的四元组数学描述方法来描述工艺路径柔性和机器柔性;以最小化最大完工时间为优化目标,构建了FJSP-MPP的数学模型.在不需要预先建立析取图模型的前提下,通过设计OR子图和工件的Allowed列表和Tabu列表的相关操作算法,构造了面向FJSP-MPP的蚂蚁路径;通过引入额外的节点信息素,改进信息素更新策略和状态转移规则,实现了蚁群算法求解FJSP-MPP.不同规模数据实验结果表明,该算法具有良好的优化性能.
【总页数】12页(P558-569)
【作者】黄学文;张晓彤;艾亚晴
【作者单位】大连理工大学管理与经济学部,辽宁大连116024;大连理工大学管理与经济学部,辽宁大连116024;大连理工大学管理与经济学部,辽宁大连116024【正文语种】中文
【中图分类】TP301.6
【相关文献】
1.求解多目标柔性作业车间调度问题的两阶段混合Pareto蚁群算法 [J], 赵博选;高建民;陈琨
2.基于自适应蚁群算法的柔性作业车间调度问题 [J], 亓凌;杨建栋;李保;于涵诚
3.求解柔性作业车间调度问题的两阶段参数自适应蚁群算法 [J], 凌海峰;王西山
4.求解柔性机器人车间调度问题的混合蚁群算法 [J], 杨煜俊;陈业
5.一种异步蚁群算法求解柔性作业车间调度问题 [J], 田松龄;陈东祥;王太勇;刘晓敏
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