蚁群优化与变邻域搜索解决无等待流水车间调度

"这篇论文研究了使用蚁群优化与变邻域搜索算法解决无等待流水车间（No-Wait FlowShop, NWFS）调度问题。针对该NP-难问题，研究者将其转换为旅行商问题（Traveling Salesman Problem, TSP），然后利用蚁群优化算法（ACO）获取初始工件排序。接着，在提出的新邻域结构上，实施集中和分散的变邻域搜索以改进解决方案。通过Rec系列和hel1、hel2等23个标准测试案例的计算验证，与RAJ算法比较，证明了所提出方法的有效性。" 在这篇论文中，作者首先介绍了无等待流水车间调度问题的背景和重要性，指出其在钢铁、化工等多个行业中普遍存在。NWFS调度问题的求解方法主要包括元启发式算法（如遗传算法、模拟退火、禁忌搜索和粒子群算法）以及启发式算法。启发式算法又分为工件排序后的迭代插入优化、转化成TSP求解以及使用变邻域搜索技术。 论文的核心贡献在于提出了一种新的解决策略：将NWFS问题转换为TSP，然后运用蚁群优化算法获取初始解。蚁群优化是一种基于群体智能的优化算法，它模拟蚂蚁寻找食物路径的过程来寻找问题的最优解。在得到初始解之后，研究者设计了两种新的邻域函数，结合变邻域搜索技术对初始解进行迭代优化，以期获得更优的调度方案。变邻域搜索是一种局部搜索策略，通过不断改变搜索邻域来避免陷入局部最优。 实验部分，作者使用了23个Benchmark算例，包括Rec系列和hel1、hel2，这些算例是评估调度算法性能的标准数据集。对比了新方法与已有的RAJ算法，结果显示新方法在解决NWFS调度问题上表现出色，证明了其有效性。 这篇论文提出了一种结合蚁群优化和变邻域搜索的新方法，对于解决无等待流水车间调度问题提供了新的思路，且通过实验证明了这种方法的优越性。这一研究对于优化生产流程、提高效率具有实际应用价值，并为后续相关研究提供了理论和技术基础。