研究了Job Shop调度问题,分析了蚁群算法(ACA)与最大最小蚁群系统(MMAS)算法在解决Job Shop调度问题中的不足,提出了一种解决 Job Shop调度问题的自适应蚁群算法(SACA).此算法根据蚂蚁群体寻找路径的阶段性,使用了参数在各阶段自适应变化的策略和关键工序块邻域搜索策略,加快了蚁群算法的收敛速度,避免了早熟现象和陷入局部最优调度解,提高了蚁群算法的灵活性和鲁棒性.通过仿真实验验证了自适应蚁群算法在解决Job Shop调度问题中的性能优于蚁群算法和MMAS算法.
蚁群算法 最大最小蚁群系统 自适应蚁群算法 Job Shop 调度