管理科学与工程专业毕业论文管理科学与工程专业毕业论文 精品论文精品论文 蚁群算法及其在车间蚁群算法及其在车间调度中的应用研究调度中的应用研究关键词：蚁群算法关键词：蚁群算法 车间作业调度车间作业调度 旅行商问题旅行商问题 启发式优化算法启发式优化算法摘要：蚁群算法是一种基于信息素正反馈机制的新型启发式优化算法，与传统 优化方法相比，蚁群算法具有分布式计算、正反馈两大特点。蚁群算法已经在 诸多组合优化问题方面取得了良好的效果。车间调度问题属于典型的 NP-hard 问题，随着现代制造业发展，车间调度问题的复杂性和重要性日益提高，迫切 需要一种有效求解方法。利用蚁群算法求解车间调度问题，一方面能够充分利 用蚁群算法的全局搜索能力，在较大规模的解的空间中寻求全局最优解；另一 方面，利用蚁群算法的分布式计算性、正反馈性和鲁棒性等优点，充分优化求 解时间，提高问题的求解效率。 本文在广泛深入地查阅国内外文献的基础上， 对蚁群算法以及面向车间调度的基础理论和基本方法进行了深入的理论研究和 实验分析，主要内容如下： 本文系统、详尽地介绍蚁群算法，对普通蚁群算 法以及已有的改进的蚁群算法进行了全面的分析和比较，并在此基础之上提出 了本文改进的蚁群算法。 本文提出了具体的改进策略，在解决具体车间调度 问题时结合问题特点作相应的调整。通过标准的 TSP 数据进行仿真实验，实验 结果表明改进的算法具有较好的效果。 本文系统地介绍了 JSSP 与 FSSP 两类 问题以及蚁群算法求解两类问题的方法。最后通过标准的车间调度实例数据进 行仿真实验，并将实验结果与其他算法进行分析比较，结果表明改进的算法在 运行效率与求解质量等方面均取得了较好效果。正文内容正文内容蚁群算法是一种基于信息素正反馈机制的新型启发式优化算法，与传统优 化方法相比，蚁群算法具有分布式计算、正反馈两大特点。蚁群算法已经在诸 多组合优化问题方面取得了良好的效果。车间调度问题属于典型的 NP-hard 问 题，随着现代制造业发展，车间调度问题的复杂性和重要性日益提高，迫切需 要一种有效求解方法。利用蚁群算法求解车间调度问题，一方面能够充分利用 蚁群算法的全局搜索能力，在较大规模的解的空间中寻求全局最优解；另一方 面，利用蚁群算法的分布式计算性、正反馈性和鲁棒性等优点，充分优化求解 时间，提高问题的求解效率。 本文在广泛深入地查阅国内外文献的基础上， 对蚁群算法以及面向车间调度的基础理论和基本方法进行了深入的理论研究和 实验分析，主要内容如下： 本文系统、详尽地介绍蚁群算法，对普通蚁群算 法以及已有的改进的蚁群算法进行了全面的分析和比较，并在此基础之上提出 了本文改进的蚁群算法。 本文提出了具体的改进策略，在解决具体车间调度 问题时结合问题特点作相应的调整。通过标准的 TSP 数据进行仿真实验，实验 结果表明改进的算法具有较好的效果。 本文系统地介绍了 JSSP 与 FSSP 两类 问题以及蚁群算法求解两类问题的方法。最后通过标准的车间调度实例数据进 行仿真实验，并将实验结果与其他算法进行分析比较，结果表明改进的算法在 运行效率与求解质量等方面均取得了较好效果。 蚁群算法是一种基于信息素正反馈机制的新型启发式优化算法，与传统优化方 法相比，蚁群算法具有分布式计算、正反馈两大特点。蚁群算法已经在诸多组 合优化问题方面取得了良好的效果。车间调度问题属于典型的 NP-hard 问题， 随着现代制造业发展，车间调度问题的复杂性和重要性日益提高，迫切需要一 种有效求解方法。利用蚁群算法求解车间调度问题，一方面能够充分利用蚁群 算法的全局搜索能力，在较大规模的解的空间中寻求全局最优解；另一方面， 利用蚁群算法的分布式计算性、正反馈性和鲁棒性等优点，充分优化求解时间， 提高问题的求解效率。 本文在广泛深入地查阅国内外文献的基础上，对蚁群 算法以及面向车间调度的基础理论和基本方法进行了深入的理论研究和实验分 析，主要内容如下： 本文系统、详尽地介绍蚁群算法，对普通蚁群算法以及 已有的改进的蚁群算法进行了全面的分析和比较，并在此基础之上提出了本文 改进的蚁群算法。 本文提出了具体的改进策略，在解决具体车间调度问题时 结合问题特点作相应的调整。通过标准的 TSP 数据进行仿真实验，实验结果表 明改进的算法具有较好的效果。 本文系统地介绍了 JSSP 与 FSSP 两类问题以 及蚁群算法求解两类问题的方法。最后通过标准的车间调度实例数据进行仿真 实验，并将实验结果与其他算法进行分析比较，结果表明改进的算法在运行效 率与求解质量等方面均取得了较好效果。 蚁群算法是一种基于信息素正反馈机制的新型启发式优化算法，与传统优化方 法相比，蚁群算法具有分布式计算、正反馈两大特点。蚁群算法已经在诸多组 合优化问题方面取得了良好的效果。车间调度问题属于典型的 NP-hard 问题， 随着现代制造业发展，车间调度问题的复杂性和重要性日益提高，迫切需要一 种有效求解方法。利用蚁群算法求解车间调度问题，一方面能够充分利用蚁群 算法的全局搜索能力，在较大规模的解的空间中寻求全局最优解；另一方面， 利用蚁群算法的分布式计算性、正反馈性和鲁棒性等优点，充分优化求解时间， 提高问题的求解效率。 本文在广泛深入地查阅国内外文献的基础上，对蚁群算法以及面向车间调度的基础理论和基本方法进行了深入的理论研究和实验分 析，主要内容如下： 本文系统、详尽地介绍蚁群算法，对普通蚁群算法以及 已有的改进的蚁群算法进行了全面的分析和比较，并在此基础之上提出了本文 改进的蚁群算法。 本文提出了具体的改进策略，在解决具体车间调度问题时 结合问题特点作相应的调整。通过标准的 TSP 数据进行仿真实验，实验结果表 明改进的算法具有较好的效果。 本文系统地介绍了 JSSP 与 FSSP 两类问题以 及蚁群算法求解两类问题的方法。最后通过标准的车间调度实例数据进行仿真 实验，并将实验结果与其他算法进行分析比较，结果表明改进的算法在运行效 率与求解质量等方面均取得了较好效果。 蚁群算法是一种基于信息素正反馈机制的新型启发式优化算法，与传统优化方 法相比，蚁群算法具有分布式计算、正反馈两大特点。蚁群算法已经在诸多组 合优化问题方面取得了良好的效果。车间调度问题属于典型的 NP-hard 问题， 随着现代制造业发展，车间调度问题的复杂性和重要性日益提高，迫切需要一 种有效求解方法。利用蚁群算法求解车间调度问题，一方面能够充分利用蚁群 算法的全局搜索能力，在较大规模的解的空间中寻求全局最优解；另一方面， 利用蚁群算法的分布式计算性、正反馈性和鲁棒性等优点，充分优化求解时间， 提高问题的求解效率。 本文在广泛深入地查阅国内外文献的基础上，对蚁群 算法以及面向车间调度的基础理论和基本方法进行了深入的理论研究和实验分 析，主要内容如下： 本文系统、详尽地介绍蚁群算法，对普通蚁群算法以及 已有的改进的蚁群算法进行了全面的分析和比较，并在此基础之上提出了本文 改进的蚁群算法。 本文提出了具体的改进策略，在解决具体车间调度问题时 结合问题特点作相应的调整。通过标准的 TSP 数据进行仿真实验，实验结果表 明改进的算法具有较好的效果。 本文系统地介绍了 JSSP 与 FSSP 两类问题以 及蚁群算法求解两类问题的方法。最后通过标准的车间调度实例数据进行仿真 实验，并将实验结果与其他算法进行分析比较，结果表明改进的算法在运行效 率与求解质量等方面均取得了较好效果。 蚁群算法是一种基于信息素正反馈机制的新型启发式优化算法，与传统优化方 法相比，蚁群算法具有分布式计算、正反馈两大特点。蚁群算法已经在诸多组 合优化问题方面取得了良好的效果。车间调度问题属于典型的 NP-hard 问题， 随着现代制造业发展，车间调度问题的复杂性和重要性日益提高，迫切需要一 种有效求解方法。利用蚁群算法求解车间调度问题，一方面能够充分利用蚁群 算法的全局搜索能力，在较大规模的解的空间中寻求全局最优解；另一方面， 利用蚁群算法的分布式计算性、正反馈性和鲁棒性等优点，充分优化求解时间， 提高问题的求解效率。 本文在广泛深入地查阅国内外文献的基础上，对蚁群 算法以及面向车间调度的基础理论和基本方法进行了深入的理论研究和实验分 析，主要内容如下： 本文系统、详尽地介绍蚁群算法，对普通蚁群算法以及 已有的改进的蚁群算法进行了全面的分析和比较，并在此基础之上提出了本文 改进的蚁群算法。 本文提出了具体的改进策略，在解决具体车间调度问题时 结合问题特点作相应的调整。通过标准的 TSP 数据进行仿真实验，实验结果表 明改进的算法具有较好的效果。 本文系统地介绍了 JSSP 与 FSSP 两类问题以 及蚁群算法求解两类问题的方法。最后通过标准的车间调度实例数据进行仿真 实验，并将实验结果与其他算法进行分析比较，结果表明改进的算法在运行效 率与求解质量等方面均取得了较好效果。 蚁群算法是一种基于信息素正反馈机制的新型启发式优化算法，与传统优化方法相比，蚁群算法具有分布式计算、正反馈两大特点。蚁群算法已经在诸多组 合优化问题方面取得了良好的效果。车间调度问题属于典型的 NP-hard 问题， 随着现代制造业发展，车间调度问题的复杂性和重要性日益提高，迫切需要一 种有效求解方法。利用蚁群算法求解车间调度问题，一方面能够充分利用蚁群 算法的全局搜索能力，在较大规模的解的空间中寻求全局最优解；另一方面， 利用蚁群算法的分布式计算性、正反馈性和鲁棒性等优点，充分优化求解时间， 提高问题的求解效率。 本文在广泛深入地查阅国内外文献的基础上，对蚁群 算法以及面向车间调度的基础理论和基本方法进行了深入的理论研究和实验分 析，主要内容如下： 本文系统、详尽地介绍蚁群算法，对普通蚁群算法以及 已有的改进的蚁群算法进行了全面的分析和比较，并在此基础之上提出了本文 改进的蚁群算法。 本文提出了具体的改进策略，在解决具体车间调度问题时 结合问题特点作相应的调整。通过标准的 TSP 数据进行仿真实验，实验结果表 明改进的算法具有较好的效果。 本文系统地介绍了 JSSP 与 FSSP 两类问题以 及蚁群算法求解两类问题的方法。最后通过标准的车间调度实例数据进行仿真 实验，并将实验结果与其他算法进行分析比较，结果表明改进的算法在运行效 率与求解质量等方面均取得了较好效果。 蚁群算法是一种基于信息素正反馈机制的新型启发式优化算法，与传统优化方 法相比，蚁群算法具有分布式计算、正反馈两大特点。蚁群算法已经在诸多组 合优化问题方面取得了良好的效果。车间调度问题属于典型的 NP-hard 问题， 随着现代制造业发展，车间调度问题的复杂性和重要性日益提高，迫切需要一 种有效求解方法。利用蚁群算法求解车间调度问题，一方面能够充分利用蚁群 算法的全局搜索能力，在较大规模的解的空间中寻求全局最优解；另一方面， 利用蚁群算法的分布式计算性、正反馈性和鲁棒性等优点，充分优化求解时间， 提高问题的求解效率。 本文在广泛深入地查阅国内外文献的基础上，对蚁群 算法以及面向车间调度的基础理论和基本方法进行了深入的理论研究和实验分 析，主要内容如下： 本文系统、详尽地介绍蚁群算法，对普通蚁群算法以及 已有的改进的蚁群算法进行了全面的分析和比较，并在此基础之上提出了本文 改进的蚁群算法。 本文提出了具体的改进策略，在解决具体车间调度问题时 结合问题特点作相应的调整。通过标准的 TSP 数据进行仿真实验，实验结果表 明改进的算法具有较好的效果。 本文系统地介绍了 JSSP 与 FSSP 两类问题以 及蚁群算法求解两类问题的方法。最后通过标准的车间调度实例数据进行仿真 实验，并将实验结果与其他算法进行分析比较，结果表明改进的算法在运行效 率与求解质量等方面均取得了较好效果。 蚁群算法是一种基于信息素正反馈机制的新型启发式优化算法，与