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基于改进型蚁群算法的MFJSSP研究*
引用本文:李莉,王克奇b.基于改进型蚁群算法的MFJSSP研究*[J].计算机应用研究,2011,28(5):1640-1643.
作者姓名:李莉  王克奇b
作者单位:1. 东北林业大学信息与计算机工程学院,哈尔滨,150040
2. 东北林业大学林业工程自动化学科,哈尔滨,150040
基金项目:国家自然科学基金资助项目(71003020);黑龙江省自然科学基金资助项目(F2009192);中央高校基本科研业务费专项基金资助项目(DL10AB02)
摘    要:为了对MFJSSP进行优化,给出了改进的基于蚁群算法的MFJSSP解决方法。改进后的算法根据工件数量确定子集数量。给出了可选工作集的构建方法及在寻优过程中的邻域搜索策略,并对蚁群算法的参数选择问题进行了讨论。完成了MFJSSP中蚁群算法的改进,并将改进后的蚁群算法应用于解决4×5问题和8×8问题,取得了较理想结果。实验结果证明所提出的算法在解决MFJSSP上是一种可行、有效的解决方法。

关 键 词:多目标优化    柔性作业车间调度    蚁群算法
收稿时间:11/3/2010 2:25:57 PM
修稿时间:4/18/2011 9:47:49 AM

Research on MFJSSP based on improved ant colony algorithm
LI Li,WANG Ke-qib.Research on MFJSSP based on improved ant colony algorithm[J].Application Research of Computers,2011,28(5):1640-1643.
Authors:LI Li  WANG Ke-qib
Affiliation:(a. Information & Computer Engineering College, b. Forestry Engineering Automation Specialty, Northeast Forestry University, Harbin 150040, China)
Abstract:To optimize MFJSSP, this paper presented an improved method based on ant colony algorithm. In the approved algorithm, defined subsets number according to jobs number. Discribed the method of constructing allowing set. Used an effective local search method for a better scheduling. Discussed the problem of choosing suitable parameters in ant colony algorithm. Improved the ant colony algorithm for MFJSSP. Applied the improved ant colony algorithm in the problem of 4×5 and problem 8×8. It achieved satisfactory results. The obtained results indicate that the proposed approach is feasible and effective for MFJSSP.
Keywords:multi-objective optimization  flexible job shop schedule  ant colony algorithm
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