基于蚁群算法的生产调度优化研究
蚁群算法在优化问题中的应用
蚁群算法在优化问题中的应用蚁群算法是一种基于模拟蚂蚁行为的优化算法。
它主要适用于NP难问题（NP-hard problem），如图论、组合优化和生产调度问题等。
在这些问题中，找到近似最优解是非常困难的，蚁群算法通过模拟蚂蚁寻找食物的过程，利用蚂蚁的群智能来搜索最优解。
蚁群算法的基本思路是通过模拟蚂蚁找食物的过程，来寻找问题的最优解。
蚂蚁在寻找食物时，会在路径上释放一种信息素，这种信息素可以吸引其它蚂蚁跟随自己的路径。
信息素的浓度会随着路径的通行次数增加而增加，从而影响蚂蚁选择路径的概率。
在寻找最优解的过程中，蚂蚁的行为规则主要包括路径选择规则和信息素更新规则。
在路径选择规则方面，蚂蚁主要通过信息素浓度和距离来选择路径。
信息素浓度越高的路径，蚂蚁越有可能选择这条路径。
但是为了防止蚂蚁陷入局部最优解，蚂蚁也会有一定概率选择比较远的路径。
在信息素更新规则方面，主要是根据蚂蚁走过的路径长度和路径的信息素浓度来更新信息素。
如果一条路径被蚂蚁选中并走过，就会在路径上留下一定浓度的信息素。
而浓度高的路径会被更多的蚂蚁选择，从而增加信息素的浓度。
但是信息素会随着时间的推移而挥发，如果路径在一段时间内没有被选择，其上的信息素浓度就会逐渐减弱。
在实际应用中，蚁群算法主要用于优化问题，如图论、组合优化和生产调度问题等。
例如，在图论中，蚁群算法可以用来寻找最短路径问题。
在组合优化中，蚁群算法可以用来求解旅行商问题和装载问题等。
在生产调度问题中，蚁群算法可以用来优化生产过程和资源分配。
总之，蚁群算法是一种非常有用的优化算法，它可以利用群智能来搜索最优解，具有较好的鲁棒性和适应性。
未来，蚁群算法还可以应用于更多领域，如金融、医疗和物流等，为各行各业的优化问题提供更好的解决方案。
基于蚁群算法的虚拟企业生产任务调度优化研究
务 总作业 时 间最 小化 为 目标 的数 学模 型 ， 基 于 并 蚁群 优化求 解算 法 ， 出 ＶＥ生产 任 务 调 度优 化 提
方案 。
１ 层 次 框 架
为 更 好 地 完 成 各 个 生 产 任 务 ， 要 从 全 局 和 需 局 部 两 个 角 度 对 生 产 任 务 进 行 调 度 。 由 于 ＶＥ 生
而导 致无 法独 立 完成 某 项 生 产 任务 时 ， 可 以 以 就 盟 主企 业身 份通 过构 建 ＶＥ来 完成 该任 务 。一般 来说 ， 盟主企 业 首先将 生产 任务 分解 、 归并 为若 干
个 子 任 务 ， 后 采 取 招 标 或 选 择 代 理 （ Ｅ ｂｏ 然 Ｖ —ｒ —
务应 分为 ＶＥ调度 和 合 作 伙伴 调 度 两 个层 次 ， 如
图 １所 示 。
虚拟 氽 、 度层 调
务 分解 、 归并 的具 体方 法 ， 该方法 为 ＶＥ生产 任务
调度 奠定 了基 础 ； 阳等 建 立 了基 于 多智 能 体 高
的 ＶＥ生产 任务 调 度模 型 ， 利用 集 成 优 化 算 法 并
负 责 ， 工作 内容包 括生产 任务 的分解 、 其 任务 时序
基金 项 目 ： 国家 自然 科 学 基 金 资 助 项 目（０ ７ １０ ． ５８５９） 作者简介 ： 赵 强 （ ９６） 男 ， 汉科 技 大学 讲 师 ， 士 ． ｉ ｚａ ｑａｇ ８ ｑ ．ｏｉ １ ７一 ， 武 博 Ｅ ｍａｌ ｈ ｏ ｉ ８ ＠ ｑ ｃｒ ： ｎ ｌ
系 、 业 时 间 和 生 产 任 务 集 等 影 响 因素 ， 立 以 任 作 建
常规企 业利 用信 息和 网络 技术 而快速 响应 市场需
求 与 变化 所 组建 的动 态联 盟 ， 是 组织 、 力 、 也 人 技
基于智能算法的工业工程生产车间调度优化研究
基于智能算法的工业工程生产车间调度优化研究引言随着科技的迅速发展和人们对效率的不断追求，工业工程领域的调度优化问题日益受到关注。
工业生产车间的调度优化是指在满足不同任务和资源限制的前提下，通过合理安排工序和资源，以最大限度地提高生产效率和降低生产成本。
本文将通过研究基于智能算法的工业工程生产车间调度优化方法，探讨如何应用智能算法技术解决这一问题。
一、调度优化问题的背景在工业生产车间中，调度优化问题是一个复杂的组合优化问题。
它涉及到任务的排列顺序、机器的选择、设备的运行速度等多个因素。
传统的调度优化方法由于其模型复杂度高、计算量大的特点，导致无法有效解决大规模调度问题。
而基于智能算法的调度优化方法则能够通过模拟和优化技术，快速寻找到一个近似最优解，大大提高了调度效率。
二、基于智能算法的调度优化方法1. 遗传算法遗传算法是一种模拟自然界中生物进化过程的优化算法。
它通过模拟生物的遗传、变异和选择等操作，搜索最优解。
在工业工程中，可以将任务和资源等因素编码成染色体，通过交叉和变异操作产生新的染色体，进而不断优化求解结果。
遗传算法不依赖于问题的具体形式，具有较强的适应性和全局优化能力。
2. 粒子群算法粒子群算法是一种模拟鸟群觅食行为的优化算法。
它通过模拟每个粒子的位置和速度变化，来搜索最优解。
在工业工程中，可以将每个粒子看作是一个潜在的解，并通过计算粒子的位置和速度来更新其搜索方向。
粒子群算法具有快速收敛和高效优化的特点，适用于中小规模调度问题。
3. 蚁群算法蚁群算法是一种模拟蚂蚁觅食行为的优化算法。
它通过模拟蚂蚁在环境中留下信息素，以及蚂蚁对信息素的感知和选择行动，来搜索最优解。
在工业工程中，可以将任务看作是蚂蚁，通过留下和感知信息素来选择任务的调度顺序。
蚁群算法具有强大的全局搜索和优化能力，适用于大规模复杂调度问题。
三、智能算法在工业工程生产车间调度优化中的应用基于智能算法的调度优化方法已经在工业工程领域得到了广泛应用。
基于蚁群算法的物流车辆路径优化问题的研究
CVRP的数学模型
(1) (2) (3) (4) (5) (6) k：第k辆车 ：运输车辆的数量 ：车辆k所走的路径的集合
带时间窗的车辆路径问题VRPTW
在很多时候，会要求在一定时间范围内到达顾客点(当然有时配送中心也有时间范围限制)，否则将因停车等待或配送延迟而产生损失。比较而言，时间窗VRP除了必须实现经典 VRP 的要求，还要考虑访问时间的限制，这样才能找到合理方案。
二下标车辆流方程
Laporte提出了用以求解对称的一般VRP问题,结合了爬山法的思想,核心依然是线性规划。
禁忌搜索算法
由Glover在1986年提出，是一种全局逐步寻优算法,此算法采用禁忌搜索表纪录已达到过的局部最优点,在下一次搜索中对于禁忌表中的节点有选择或是不再选择，以此来避免陷入局部最优解。Gendrean最先用此法解决VRP问题
1996年,Macro Dorigo等人在《IEEE系统、人、控制论汇刊》上发表了”Ant system:optimization by a colony of cooperating agents”一文，系统地阐述了蚁群算法的基本原理和数学模型，蚁群算法逐渐引起了世界许多国家研究者的关注，其应用领域也得到了迅速拓宽。
每次迭代的最短距离与平均距离对比图
结果对比
原文
算法实现
PART-01
CVRP问题及求解
CVRP 问题的蚁群算法实现
VRP 与 TSP 蚁群算法的区别
子路径构造过程的区别 在TSP 中，每只蚂蚁均要经过所有结点，而在VRP 中，每只蚂蚁并不需要遍历所有结点。
2
allowedk 的区别在TSP中，蚂蚁转移时只需考虑路径的距离和信息浓度即可，但在VRP中，蚂蚁转移时不但要考虑上述因素，还需要考虑车辆容量的限制。 这一差异在算法中的具体体现就是allowedk 的确定问题。
列车调度问题优化算法研究与应用
列车调度问题优化算法研究与应用引言：列车调度是铁路运输系统中的重要环节，影响着列车运行效率和客流体验。
针对列车调度问题，优化算法的研究与应用具有重要意义。
本文将介绍列车调度问题的优化算法研究进展，包括基于遗传算法、蚁群算法、模拟退火算法等的优化方法，并探讨其在实际应用中的效果。
一、列车调度问题概述列车调度问题是指如何合理安排列车的发车时间、运行路线和停站，以实现最优化的列车运输效果。
这个问题的复杂性主要体现在：列车之间的相互制约关系、列车与车站之间的时间窗口、列车运行速度和限速要求等多方面因素的综合考虑。
二、遗传算法优化调度问题遗传算法是一种模拟自然进化过程的优化算法。
在列车调度问题中，可以将列车的发车时间、运行路径等视为种群中的个体，通过交叉、变异等操作，生成新的个体，以找到最优解。
遗传算法的优点是能够快速找到解空间中的全局最优解，并且可以灵活地应用于不同的列车调度问题。
三、蚁群算法优化调度问题蚁群算法是模拟蚂蚁觅食行为的优化算法。
在列车调度问题中，可以将列车视为蚂蚁，车站之间的路径视为路径图，而蚂蚁在路径图上寻找最优路径。
蚁群算法通过模拟蚂蚁在路径上释放信息素，并根据信息素浓度来决定下一步的移动方向，以找到最优解。
蚁群算法的优点是能够实现全局搜索，并且具有较强的自适应性。
四、模拟退火算法优化调度问题模拟退火算法是一种模拟固体退火过程的优化算法。
在列车调度问题中，可以将列车的运行路径视为固体的状态，通过不断降温来消除能量。
模拟退火算法通过接受次优解的概率来避免困在局部最优解中，以求得全局最优解。
模拟退火算法的优点是能够在一定程度上避免陷入局部最优解，具有较好的全局搜索能力。
五、优化算法的应用案例优化算法在列车调度问题中的应用已经取得了一定的成果。
例如，在某高速铁路的列车调度中，通过遗传算法优化列车的发车间隔和速度，使得列车在满足时刻要求的情况下，实现了发车间隔的最小化和客流的最大化。
在另一个列车广播系统中，蚁群算法被用于优化车站之间的列车运行路径，以减少运行时间和提高效率。
蚁群优化算法及其在工程中的应用
蚁群优化算法及其在工程中的应用引言：蚁群优化算法（Ant Colony Optimization，ACO）是一种基于蚁群行为的启发式优化算法，模拟了蚂蚁在寻找食物过程中的行为。
蚁群优化算法以其在组合优化问题中的应用而闻名，特别是在工程领域中，其独特的优化能力成为解决复杂问题的有效工具。
1. 蚁群优化算法的原理与模拟蚁群优化算法源于对蚂蚁觅食行为的研究，它模拟了蚂蚁在寻找食物时使用信息素沉积和信息素蒸发的策略。
蚂蚁释放的信息素作为信息传播的媒介，其他蚂蚁会根据信息素浓度选择路径。
通过这种方式，蚁群优化算法利用信息素的正反馈机制，不断优化路径选择，从而找到全局最优解。
2. 蚁群优化算法的基本步骤蚁群优化算法的基本步骤包括：初始化信息素浓度、蚁群初始化、路径选择、信息素更新等。
2.1 初始化信息素浓度在蚁群优化算法中，信息素浓度表示路径的好坏程度，初始时，信息素浓度可以设置为一个常数或随机值。
较大的初始信息素浓度能够提醒蚂蚁找到正确的路径，但也可能导致过早的收敛。
2.2 蚁群初始化蚂蚁的初始化包括位置的随机选择和路径的初始化。
通常情况下，每只蚂蚁都在搜索空间内的随机位置开始。
2.3 路径选择蚂蚁通过信息素和启发式信息来选择路径。
信息素表示路径的好坏程度，而启发式信息表示路径的可靠程度。
蚂蚁根据这些信息以一定的概率选择下一个位置，并更新路径。
2.4 信息素更新每只蚂蚁走过某条路径后，会根据路径的好坏程度更新信息素浓度。
信息素更新还包括信息素的挥发，以模拟现实中信息的流失。
3. 蚁群优化算法在工程中的应用蚁群优化算法在工程领域中有广泛的应用，以下将从路径规划、交通调度和电力网络等方面进行说明。
3.1 路径规划路径规划是蚁群算法在工程中最为常见的应用之一。
在物流和交通领域，蚁群算法可以帮助寻找最短路径或最佳路线。
例如，蚁群优化算法在无人驾驶车辆中的应用，可以通过模拟蚁群的行为，找到最优的路径规划方案。
3.2 交通调度蚁群优化算法在交通调度中的应用可以帮助优化交通流，减少拥堵和行程时间。
基于蚁群算法的仓库车辆调度优化技术的研究
２ 数 学 模 型
根据上 面的分析 ， 我们将研究 过程限定 为 ： 对给定任 意军事搬 运 任务 ， 多辆 军用搬运 车分别从各 自军事 区域初始 停放点 出发 ． 行至 军 事装货点装货 ． 再行至军事卸货点卸货三点之 间的过程运行距离之 和 最短 （ 其 中时间最短 ， 费用最低 ） 。如军用车辆停放 点正好是军用装货 点， 其 中两点距离设 为 ０ ： 军 用初始停 放点为 任意一处 军事仓库 或军 事起重机处 ； 任意军事仓库或军事起重机两点 间距离 为已知 根据 问 题描述 ， 军用仓库搬运车辆的调度问题的数学模型可 以设为 ：
ｐ ｒ ｏ ｖ ｅ ｄ ｂ ｙ ｔ ｈ ｅ ｐ ｒ ａ ｃ ｔ ｉ ｃ ａ ｌ ｅ ｘ ａ ｍｐ ｌ ｅ ｓ ．
【 Ｋ ｅ ｙ ｗ ｏ ｒ ｄ ｓ ］ Ｔ ｈ ｅ ｈ ａ ｎ ｄ ｌ ｉ ｎ ｇ ｏ ｆ ｗ ｒ ａ ｅ ｈ ｏ ｕ ｓ ｅ ； Ａ Ｃ Ｏ ； Ｍ ｉ ｌ ｉ ｔ ａ ｙ ｒ ｖ ｅ ｈ ｉ ｃ ｌ ｅ ｓ ｓ ｃ ｈ ｅ ｄ ｕ ｌ ｉ ｎ ｇ
军队仓库装卸 搬运系统 中运输效率 和运输顺序 直接的关 系到整 ３ 蚁群优化步骤 个军 用仓库 的出入仓库效率 。 在这个过程 中． 对它的搬运军用车辆进行 本文所 提出的蚂蚁 优化的算 法具体 流程可 分以下个步骤进行 的合理调度 ， 缩短它们的过程行驶路程 ． 减少它们 的过程 等待 时间 ， 对 ３ ． １ 首先初 始化 ｍ、 ｎ 和ｑ ， 再 初始化 蚂蚁算 法所需 数据 （ 迭 代次数 ． 于提高整个系统装卸军用搬运 系统的效率具有非常重要 的意义Ⅱ 】 本文 蚂 蚁群体规模 ， 蚂蚁个 数 ， 算法 中信息素 的残 留系数 ， 初始 信息素 。 所 在利用蚁群算法求解军用车辆 调度 问题 的基础上 ， 利用 Ｓ ｗ ｅ ｅ ｐ 算法对 用横 向滤 波器 的权值 系数矩 阵等等都要被初始化 ） ： 初始 种群进 行优化日 ， 提 出了一种改进 的过程局部搜索算法 ． 解决 了过 ３ ． ２ 利用 ０ ～ １均匀分布随机数生成初始蚂蚁群体 ： 程高效邻域结构 的设置 的技术难题 ． 并且利用 实际例 子进行 了验证 ３ ． ３ 然后 计算蚂蚁个体 的 目 标 函数 值 ． 将 过程 目标 函数 值映射为个 １ 库装 卸搬运流程 体评 价值 ． 记录整个 过程具有最好 评价值 的精 英蚂蚁 ． 其 具体映射公 式为Ｆ （ ） ＝ ｃ ＿ 厂 （ ） ， Ｇ 为相对 于所 有个体 目 标 函数值适 当较大的数 ； 军用仓库货物 的装卸搬运 过程主要包 括人军用库 和出军用库 两 其中 ） 为蚂蚁个体 目 标 函数值 ； ） 为蚂蚁个体评价值 ； 个环节 。入军用库环节使用 军用龙 门起重 机从 军用卡车 、 军列等 运输 ｑ ８ 工具上将军用货物卸 至卸货 区． 然后使用军用 搬运车辆 （ Ｙ － 车） 将 军用 ３ ． ４ 接着计算各个蚂蚁的转移概率 ， 它的具体公式 ＝ — ＿ 一 ， 货物分送至各军用仓库［ ３ － ５ ３ 出军用库 环节搬 运军用 车辆将 军用货 物从 （ ） （ ） 各军用仓库运至军用装货 区 ． 后使用龙 门起重 机将军用货物搬运 上各 军用运输工具［ ６ － ７ １ 为第 ｊ 个蚂蚁 的信 息素强度 ；其 中 ， 为第 ｊ 个 蚂蚁的评价值与第 ｉ 本文主要研究 同时面对多个军用搬运任务 ． 如何合理调度停放 在 个蚂评价值之间 的差值 ； 其中 和Ｉ Ｂ 分别为设 定的蚂蚁参数 ； 各军事场所 的多辆军用搬 运车辆 ． 使它们能 以最短时 间、 最少行驶 路 ３ ． ５ 进入蚂蚁 优化搜 索 ， 通过过程转移搜 索 、 邻域搜索和交叉 运算得 程完成 军用搬运任务 ． 从而节 约搬 运军事 车辆使用费用 ． 提高军用 仓 整个过程 出新一代蚂蚁群体 ： 库装卸搬运效率 ３ ． ６ 接着更新精 英蚂蚁和信息素强度 、 过程转移概率等优化参 数 ． 一
基于蚁群算法的智能公交运营调度研究
结合吴江市 101 路公交线路上行方向全天内的客流数据，运 用蚁群算法求解该条线路的公交运营调度问题，该条线路的基本 情况为：该路车为单向发车，线路总长 11.9KM，全线共有 13 个站， 公交车标准载客 80 人，最低满载率 50%，最高满载率 120%，首班 车为 6：00，末班车为 18：00，单一客票价为 1 元 / 人．次，车辆的每 公里成本费用 χ=3 元 /km，乘客等车单位成本 y=0.11 元 /min。从 首班车 6：00 开始以一小时为一时段，依次编号，到末班车 18：00 为止，全天共有 12 个发车时段。
(1- 6)
注：μkj 表示 k 时段第 j 站的上车乘客数 考虑到公交公司每发一趟车的成本费用，给出了一个车辆最 低满载率 f '；同时也考虑到公交乘坐服务质量对乘客的舒适度影 响，给出了一个车辆最高满载率 f。各时段内的每趟车的实际车载 率满足：
(1- 7) 注：Nkij 表示 k 时段发车的第 i 次车到达 j 站前车上的人数 No 表示车辆标准载客人数 如前所述在调整时段内的发车间隔时，可能会根据前一趟车 的满载率情况，对下一趟车的发车间隔做相应调整，而为了避免引 起两趟车间发车间隔的很大波动，给调整数规定了一个范围：
注：k 表示第 k 时段，将一天划分为 K 个时段，时段集 K={1......
k......K}
mk 表示 k 时段内的发车次数 一天内乘客总的等车时间最短：
(1- 2)
注：j 表示第 j 个车站，j 表示线路的车站总数，车站集 J={1......j...
...J}
表示第 j 站等待第 k 时段发出的第 i 次车的乘客数，
表示 k 时段发出的第 i 次车在 j 站上的滞留乘客人数
基于智能算法的自动化仓储调度优化模型设计
基于智能算法的自动化仓储调度优化模型设计自动化仓储调度是指利用先进的技术手段和智能算法，对仓库的各项作业进行优化和调度，以实现仓储物资的高效管理和运作。
本文将基于智能算法，对自动化仓储调度进行优化模型的设计。
一、引言在当今快速发展的物流行业中，仓储调度的效率对于企业的运营成本和客户满意度都有着重要的影响。
传统的仓储调度往往依赖于人工经验和简单的规则，存在着效率低下、容易出错等问题。
而基于智能算法的自动化仓储调度优化模型的设计，可以有效提高调度的效率和精度，实现仓储的自动化运作。
二、智能算法在自动化仓储调度中的应用1. 遗传算法遗传算法是一种模拟生物进化过程的优化方法，在仓储调度中可以用于优化货物的存储和拣选路径，以减少时间和能源消耗。
通过遗传算法的优化，可以使得货物在仓储过程中的行进路径更加合理和高效。
2. 粒子群算法粒子群算法是一种模拟鸟群或鱼群群体行为的优化方法，在仓储调度中可以用于优化仓库内的货架布局和货物的存储位置。
通过粒子群算法的优化，可以最大程度地减少货物调度的时间和空间消耗，提高仓储效率。
3. 蚁群算法蚁群算法是一种模拟蚁群觅食行为的优化方法，在仓储调度中可以用于优化货物的拣选路径和仓库内的输送线路。
通过蚁群算法的优化，可以找到最短路径，减少货物调度时间和能源消耗，提高仓储效率。
三、基于智能算法的自动化仓储调度优化模型设计1. 数据采集和预处理通过传感器等设备实时采集仓库内各个位置和设备的数据，包括货物位置、设备状态、环境温度等。
对采集的数据进行预处理，提取关键信息，并进行格式化、归一化等处理，为后续的优化模型设计提供准确的数据基础。
2. 优化目标定义根据仓储调度的具体需求，定义合适的优化目标，如最小化货物调度时间、最大化仓库空间利用率等。
基于智能算法的自动化调度优化模型的设计需要明确优化的目标，以指导算法的选择和设计。
3. 算法选择与实现根据优化目标和仓储调度的实际情况，选择合适的智能算法，并进行算法实现。
改进蚁群算法的Storm任务调度优化
改进蚁群算法的Storm任务调度优化王林;王晶【摘要】Apache Storm默认任务调度机制是采用Round-Robin(轮询)的方法对各个节点平均分配任务,由于默认调度无法获取集群整体的运行状态,导致节点间资源分配不合理;针对该问题,利用蚁群算法在NP hard问题上的优势结合Storm本身拓扑特点,提出了改进蚁群算法在Storm任务调度中的优化方案;通过大量实验找到了启发因子α与β的最佳取值,并测得改进后蚁群算法在Storm任务调度中的最佳迭代次数;引入Sigmoid函数改进了挥发因子ρ,使其可以随着程序运行自适应调节;从而降低了各个节点CPU的负载,同时提高了各节点之间负载均衡,加快了任务调度效率;实验结果表明改进后的蚁群算法和Storm默认的轮询调度算法在平均CPU负载上降低了26％,同时CPU使用标准差降低了3.5％,在算法效率上比Storm默认的轮询调度算法提高了21.6％.【期刊名称】《计算机测量与控制》【年(卷),期】2019(027)008【总页数】5页(P236-240)【关键词】Storm;任务调度;蚁群算法;负载均衡【作者】王林;王晶【作者单位】西安理工大学自动化与信息工程学院,西安 710048;西安理工大学自动化与信息工程学院,西安 710048【正文语种】中文【中图分类】TP306.20 引言随着大数据时代的到来和互联网的飞速发展，我们生活中的一切都被数据所记录，这些数据量已经超过了我们的想象。
为了分析和处理这些数据，学者们提出了许多种类的分布式框架，如Hadoop中的MapReduce框架等，但是大多数框架都是批处理框架。
尽管这些框架擅长批处理，但其处理速度都难以保证延时低于5秒。
这类批处理框架无法满足许多项目当中对结果需要实时反馈的要求，这时Storm流计算框架应运而生。
Storm是一个免费开源、分布式、高容错的实时计算系统，可以使持续不断的流计算变得容易，弥补了Hadoop批处理所不能满足的实时要求；Storm经常用于实时分析、在线机器学习、持续计算、分布式远程调用和ETL等领域；Storm的部署管理简单，而且Storm对于流数据处理的优势也是其它框架无法比拟的。
基于Agent和蚁群算法的混合流水车间调度
ｍｉＥ ｗ （ ∑ｐ ｏｔｊ ） ｗｍａ （Ｔｍｅ． ） Ｐ∑ｍ ｘ ｎ ＝ １∑ Ｃ ｓＪｌ ＋ ２ ｘ ｏ ｉ ｉ ． ＋ ． Ｎ ａ
ｉｔ ｉ ＝ ｉ ｌ ｉ ｉ Nhomakorabea理 器 。 中某些 阶 段可 能 只 有一 个 处 理 器 ， 至 少 有一 个 其 但 阶段存在 有两 个 以上 的并行 处理 器 ， 件 可 由并 行处理 器 工
中 的 任 一 处 理 。 混 合 流 水 车 间 调 度 在 石 油 化 工 、 铁 冶 炼 钢
ｓＪ （（）＜ ： ｇ Ｔｔ ，ｑ ）
因子 ； Ｐ为工 件 完成延 迟 惩 罚系 数 ；Ｉ表示 工件 ｉ １ Ｘ 的第 ｊ 个 子 任务 最 终 选 定 的方 案 编 号 ：Ｔｍｅｍ表 示 工件 ｉ 后一 ｏｉ ￣ 最 道工 序 的完 成 时间 。
序 的第 １ 种 方 案 ； ｉ ．的开 始 时间 ；Ｔｍ ＂ｉ Ｘ １ ｓ ｍｅ ｅ＿ Ｔ 珊 ｏ ｉ ｅ Ｃｊ 的完 －． ．
．
该 问题 本 质 上与 混 合流 水 车 间调 度 类 似 。但 是 。在解 决 成 时 间 ；Ｃ ｓ：ｉ 的生 产 成本 ；将 各道 工 序的 开工 时间 、 ｐ ｏｔｅｉ ｌ
加 工成 本 以及库 存 成 本 带 入 式 （ ）计 算 出此 协 调方 案 的 ２，
评价 指标 。
Ｍ Ｎ Ⅱ
文利 用 了 Ａ ｅ ｔ 术实 现 蚁群 算 法 ， ｇｎ 技 利用 蚁 群算 法 来求 解
混 合 车间调 度 问题 ， 验证 明 ， 群 算 法能 很 好 的解 决 此 实 蚁
ｌ ｒ ， ｓ ≥ｑ
基于混合蚁群算法的顺序流水车间调度优化研究
杰（ 1966 － ） ， 男， 浙江奉化人， 南京理工大学副教授， 博士， 主要研究方向为工业工程、 生产运营管理。
2012 年 11 月 中国制造业信息化 第 41 卷 第 21 期 12 序列或排列组合， 要求得到某项指标最优。 如果以最小化最大完成时间 （ makespan） 为 即总的加工周期最短， 则问题可描述如下： 目标， n 为工件的数目， m为 π 为一个工件加工序列， j i 为该序列的第 i 个加工的工件， k为 机器的数目， …， n， k = 1， …， m。 C（ j i ， k） 机器序号， 其中 i = 1 ， t j i， 表示工件 j i 在第 k 台机器上的完成时间， k 表示工 C max （ π） 为最大 件 j i 在第 k 台机器上的加工时间， 完工时间， Π 为解空间， 则： C （ j1 ， 1 ） = t j1 ， 1 （ 1） （ 2） C（ j i ， 1 ） = C （ j i －1 ， 1 ） + t j1 ， ， i = 2， …， n （ 3） 1， C（ j i ， k） = max（ C （ j i －1 ， k） ， C（ j i ， k － 1 ） ） + t j i， k， i = 2， …， n； k = 2 ， …， m C max （ π） = C （ j n ， m）
［12 ］
{
τ min = τ max / 5 τ i， j = τ max
（ 7）
c． 初始化模拟退火选择机制温度参数 t0 。 2］中的 设 p1 为模拟退火选择参数， 参照文献［ 方法设置温度参数 t0 ， 即： t0 = （ cbest1makespan － cbestmakespan） / lnp1－1 2． 2． 2 节点选择 （ 8）
基于群智能算法的智能调度优化方法研究与应用
基于群智能算法的智能调度优化方法研究与应用智能调度优化方法在现代社会的各个领域中得到了广泛的应用，它可以帮助提高资源利用效率、降低成本、提高工作效率等。
而基于群智能算法的智能调度优化方法更是在这个领域中备受关注。
本文将对基于群智能算法的智能调度优化方法进行研究与应用，并探讨其实际应用的意义和前景。
首先，我们需要了解什么是群智能算法。
群智能算法是一种以模拟群体行为为基础的智能优化算法，它通过模拟群体中个体之间的相互作用和信息交流，来解决复杂问题。
群智能算法包括蚁群算法、粒子群算法、遗传算法等多种不同类型的算法，它们都能够模拟群体中的协作和适应性学习过程，从而找到问题的优化解。
面对日益复杂的调度问题，传统的优化方法已经难以满足实际需求。
而基于群智能算法的智能调度优化方法则能够充分利用群体中的信息和行为，更好地解决这些问题。
例如，在生产调度中，我们需要考虑到多个因素，如设备利用率、生产能力、物料供应等。
而传统的优化方法往往只能考虑到其中一两个因素，无法兼顾所有因素的权衡。
而基于群智能算法的智能调度优化方法可以考虑到整个生产系统的复杂性，通过模拟群体的行为和信息交流，找到一个能够平衡各种因素的最优调度方案。
在实践中，基于群智能算法的智能调度优化方法已经被广泛应用于各个领域。
以物流调度为例，物流调度问题是一个NP-hard问题，传统的优化方法往往在处理大规模实例时时间复杂度过高，不太适用。
而基于群智能算法的智能调度优化方法，通过模拟群体协作和信息的交流，可以在较短的时间内找到接近最优的调度方案，大大提高了物流调度的效率和准确性。
此外，在交通调度和能源调度领域，基于群智能算法的智能调度优化方法也显示出了强大的优势。
交通调度中存在着很多不确定性因素，如交通流量、道路状况、车辆故障等，而基于群智能算法的智能调度优化方法可以实时地感知并适应这些变化，从而更好地进行交通调度。
在能源调度方面，随着可再生能源的不断发展，电网调度问题也日益复杂，传统的方法往往无法很好地处理这些问题。
毕业论文蚁群算法的研究应用
毕业论文蚁群算法的研究应用目录一、内容描述 (2)1.1 研究背景 (2)1.2 研究意义 (3)1.3 研究目标与内容 (5)二、蚁群算法概述 (6)2.1 蚂蚁算法的基本原理 (7)2.2 蚂蚁算法的发展历程 (8)2.3 蚂蚁算法的应用领域 (10)三、蚁群算法在毕业论文选题中的应用研究 (11)3.1 选题的重要性 (13)3.2 基于蚁群算法的选题方法 (15)3.3 实证分析与结果 (16)3.4 讨论与分析 (17)四、蚁群算法在毕业论文结构优化中的应用研究 (18)4.1 毕业论文结构优化的必要性 (20)4.2 基于蚁群算法的结构优化方法 (21)4.3 实证分析与结果 (22)4.4 讨论与分析 (23)五、蚁群算法在毕业论文关键词提取中的应用研究 (25)5.1 关键词提取的重要性 (26)5.2 基于蚁群算法的关键词提取方法 (26)5.3 实证分析与结果 (28)5.4 讨论与分析 (29)六、蚁群算法在毕业论文摘要撰写中的应用研究 (30)6.1 摘要撰写的重要性 (31)6.2 基于蚁群算法的摘要撰写方法 (32)6.3 实证分析与结果 (32)6.4 讨论与分析 (34)七、结论与展望 (35)7.1 研究成果总结 (36)7.2 研究的不足之处及局限性 (37)7.3 对未来研究的展望 (38)一、内容描述本文深入研究了蚁群算法在毕业论文选题过程中的应用，旨在通过优化算法提高选题效率和准确性。
概述了蚁群算法的基本原理和特点，分析了其在毕业论文选题中的潜在价值。
详细介绍了蚁群算法在毕业论文选题中的应用方法，包括算法设计、实验设置和性能评估等方面。
在算法设计方面，本文对蚁群算法进行了改进，引入了动态权重和精英蚂蚁策略，以提高算法的全局搜索能力和收敛速度。
为了适应毕业论文选题的特殊性，还对算法进行了任务分解和约束处理。
在实验设置方面，本文选取了多所高校的毕业论文作为数据集，构建了相应的实验环境。
典型车间调度问题的分析与研究
典型车间调度问题的分析与研究【摘要】现代车间调度问题在制造业中起着至关重要的作用。
本文通过对典型车间调度问题的分析与研究，探讨了流水车间和作业车间的调度问题，并介绍了车间调度的优化算法。
在实际案例分析中，我们从不同角度展示了车间调度问题的复杂性和挑战性。
通过总结研究成果，明确了未来研究方向并提出对车间调度实践的启示。
本研究旨在为车间调度问题提供更有效的解决方案，提高生产效率和降低生产成本，对于提升制造业竞争力具有重要意义。
【关键词】车间调度、典型问题、流水车间、作业车间、优化算法、实际案例、研究成果、未来方向、实践启示1. 引言1.1 研究背景在工业生产中，车间调度问题是一个重要且具有挑战性的问题。
随着生产规模的不断扩大和生产任务的复杂化，有效的车间调度对于提高生产效率、降低生产成本至关重要。
随着信息技术的发展和智能制造的兴起，车间调度问题也得到了更多的关注和研究。
车间调度问题涉及到生产作业的安排和调度，以实现资源的合理利用和生产计划的顺利执行。
典型的车间调度问题包括流水车间调度问题和作业车间调度问题。
流水车间调度问题主要涉及到不同作业之间的先后顺序安排，以最大限度地减少作业的等待时间和生产周期。
作业车间调度问题则着重于工序之间的协调和任务分配，以提高生产效率和减少资源浪费。
在当前的工业生产环境中，车间调度优化算法的研究和应用已经成为提高生产效率和保障生产质量的重要手段。
通过引入智能算法和数据分析技术，可以提高车间调度的精准度和效率，从而实现生产过程的优化和提升。
深入研究典型车间调度问题及其解决方案，对于提高工业生产的效率和质量具有重要的意义和价值。
本文将对典型车间调度问题进行详细分析和研究，以期为实际生产中的车间调度提供有益的参考和借鉴。
1.2 研究目的车间调度问题是生产制造中一个常见的挑战，影响着整个生产过程的效率和成本。
为了提高生产效率和降低生产成本，对车间调度问题进行深入研究具有重要意义。
蚁群算法解决任务调度问题-Python
蚁群算法解决任务调度问题-Python 蚁群算法是⼀种启发式优化算法，也是⼀种智能算法、进化计算。
和遗传算法、粒⼦群算法相⽐，蚁群算法所优化的内容是拓扑序（或者路径）的信息素浓度，⽽遗传算法、粒⼦群算法优化的是某⼀个个体（解向量）。
例如TSP问题，30个城市之间有900个对应关系，30*15/2=435条路径，在蚂蚁经过之后，都留下了信息素，⽽某⼀个拓扑序指的是⼀个解向量，旅⾏商的回路应是⾸尾相连的30条路径，蚂蚁在⾛路的时候会考虑到能⾛的路径上的信息素浓度，然后选择⼀个拓扑序作为新解。
例如任务车间调度问题，假如有8个机器和10个任务，则⼀共有80个对应关系，每个对应关系看作⼀个路径，会有信息素的标记，⽽解向量是⼀个长度为10的向量，蚂蚁在⾛路的时候，会选择每⼀个任务到所有机器的对应关系，考虑信息素的浓度选择其中⼀个，由此选择10个任务各⾃放在哪⼀个机器上，作为新解。
蚁群算法天⽣适合解决路径问题、指派问题，效果通常⽐粒⼦群等要好。
相⽐于模拟退⽕算法，计算更稳定。
相⽐于粒⼦群算法收敛性更好。
对于任务调度问题，需要定义模型对象： 节点和云任务。
节点VM具有节点编号id、两种资源总量和两种资源的已占有量。
因此其剩余空间是总量capacity减去已占有量supply。
class Cloudlet:def__init__(self, cpu_demand: float, mem_demand: float):self.cpu_demand = cpu_demandself.mem_demand = mem_demandclass VM:def__init__(self, vm_id: int, cpu_supply: float, cpu_velocity: float, mem_supply: float, mem_capacity: float):self.id = vm_idself.cpu_supply = cpu_supplyself.cpu_velocity = cpu_velocityself.mem_supply = mem_supplyself.mem_capacity = mem_capacity然后定义蚁群算法解决任务调度问题的类。
- 1、下载文档前请自行甄别文档内容的完整性，平台不提供额外的编辑、内容补充、找答案等附加服务。
- 2、"仅部分预览"的文档,不可在线预览部分如存在完整性等问题,可反馈申请退款(可完整预览的文档不适用该条件!)。
- 3、如文档侵犯您的权益，请联系客服反馈,我们会尽快为您处理(人工客服工作时间：9:00-18:30)。
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。
在该企业，车间内有多条生产线，每个生产线上有多个工序需要完成。
生产任务是由ERP系统下发的，其中包含每个任务需要完成的工序和完
成时间。
各生产线的设备类型、数量和产能也不相同。
通过对生产车间的建模和参数设定，运用蚁群算法进行求解，得到了一组合理
的生产调度方案。
该方案可以最大程度地利用设备产能，最大程度地减少生产任务的完成时间，提高生产效率。
实际应用效果良好，使企业得到了明显的效益提升。
四、结论与展望
基于蚁群算法的生产调度优化方法是一种有效的优化方法，适用于各种不同规
模和复杂度的生产调度问题。
本文介绍了该方法的基本原理、优点和实际应用情况。
随着计算机技术的不断发展和算法的不断改进，该方法在实际生产中的应用前景将更加广阔。
未来，可以进一步探索和优化算法的参数和模型，提高求解速度和求解精度，从而更好地服务于生产调度的需求。