车间调度关键邻域搜索

### 车间调度中的关键邻域搜索算法 #### 定义与原理 变邻域搜索（VNS, Variable Neighborhood Search）是一种元启发式优化技术，旨在通过改变邻域结构来克服局部最优解陷阱。该方法利用多个不同的邻域定义，在每次迭代过程中交替使用这些邻域来进行探索[^3]。 对于柔性车间调度问题而言，其核心在于如何有效地选择加工设备及安排工序序列以满足特定的目标函数，比如最小化最大完工时间(Cmax)，总加权完成时间和等。为了实现这一目的，关键邻域搜索扮演着至关重要的角色——它能够动态调整搜索方向，从而更高效地逼近全局最优解或高质量的次优解[^4]。 #### DQN增强的关键邻域搜索 在现代研究中，有学者尝试引入深度强化学习框架下的Deep Q Network (DQN) 来指导邻域的选择过程。具体来说，就是把传统的固定模式或者随机方式转变为依据当前系统的状态由模型预测最佳行动方案的方式。这种方式不仅提高了决策的质量，同时也增强了适应性和灵活性[^2]。 ```python import numpy as np from keras.models import Sequential from keras.layers import Dense class DQNAgent: def __init__(self, state_size, action_size): self.state_size = state_size self.action_size = action_size model = Sequential() model.add(Dense(24, input_dim=self.state_size, activation='relu')) model.add(Dense(24, activation='relu')) model.add(Dense(self.action_size, activation='linear')) model.compile(loss="mse", optimizer="adam") self.model = model def act(self, state): act_values = self.model.predict(state) return np.argmax(act_values[0]) # returns action with highest q-value ``` 此段代码展示了构建一个简单的两层全连接神经网络作为价值估计器的基础架构，用于支持后续的动作选取逻辑。实际应用时还需要考虑更多细节如经验回放机制、目标网络更新策略等等。 #### Matlab实现示例 考虑到原始资料提及了MATLAB版本的具体实践案例，则下面给出一段简化版伪代码表示： ```matlab function [best_solution, best_cost] = VNS_FJSP(jobs, machines, max_iter) % 初始化参数... for iter = 1:max_iter % 邻域变换操作... % 局部搜索... end end ``` 这段代码仅提供了一个非常基础的大致流程示意；真实的编程工作会涉及到更为复杂的编码技巧以及针对具体应用场景做出适当修改[^1]。