【摘 要】
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研究车间作业调度优化问题,以实现资源优化配置。针对提高生产效率,缩短周期,降低成本,传统蚁群算法应用于JSP(车间作业调度问题)易出现停滞和陷入局部最优,以致作业调度效率低。为改善传统蚁群算法在车间作业调度的状况,提高车间作业调度效率,提出一种基于自适应蚁群(AACA)优化的车间作业调度算法模型。算法在基本蚁群算法中引入一种新的自适应机制,用于车间作业调度中。AACA在迭代初期快速搜索,可对后期精
【基金项目】
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广西科学研究与技术开发计划项目（桂科能0992023-5）
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研究车间作业调度优化问题,以实现资源优化配置。针对提高生产效率,缩短周期,降低成本,传统蚁群算法应用于JSP(车间作业调度问题)易出现停滞和陷入局部最优,以致作业调度效率低。为改善传统蚁群算法在车间作业调度的状况,提高车间作业调度效率,提出一种基于自适应蚁群(AACA)优化的车间作业调度算法模型。算法在基本蚁群算法中引入一种新的自适应机制,用于车间作业调度中。AACA在迭代初期快速搜索,可对后期精细寻优,克服了传统调度算法搜索JSP最优解时出现的收敛速度慢、精度不高的缺陷,对照实例进行仿真。仿真结果
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