【出 处】：《 计算机仿真 》 CSCD 2012年第29卷第6期 228-232页,共6页

【作 者】： 梁德赛

【摘 要】 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。仿真结果表明，采用的AACA调度算法在迭代100次以内能找到最优解或满意解，收敛速度快，精度高，优于传统的调度方法GA、SA和sB，提高了作业调度效率，验证了AA-CA在实际生产中的有效性和实用性。