【摘 要】
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本文研究了蚁群算法在Job shop生产调度领域中的应用,建立适合于蚁群算法的调度模型,深入分析问题的特点,提出有效的信息素模型和基于问题的启发式信息,并进行仿真研究以评价
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本文研究了蚁群算法在Job shop生产调度领域中的应用,建立适合于蚁群算法的调度模型,深入分析问题的特点,提出有效的信息素模型和基于问题的启发式信息,并进行仿真研究以评价所提出方法的有效性,这些研究对于解决复杂的Job Shop生产调度不仅具有重要的理论意义,而且具有广泛的应用前景.本文建立了用于解决Job Shop调度问题的蚁群算法的解空间参数化概率分布模型,并在模型基础上提出了改进性能的改进型蚁群算法.本文在针对Job Shop调度问题的特点,建立了相应的改进的蚁群调度算法的基础上,根据在实际生产中存在的零等待、不同时间等待、不同交货期窗口等复杂约束条件,提出了具有约束条件的Job Shop调度方法;针对实际生产中广泛存在的不确定性,尤其是加工时间的不确定性,提出了基于改进的蚁群算法的Job Shop调度方法.
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