【摘 要】
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研究了Job Shop调度问题,分析了蚁群算法（ACA）与最大最小蚁群系统（MMAS）算法在解决Job Shop调度问题中的不足,提出了一种解决Job Shop调度问题的自适应蚁群算法（SACA）。此算法根据
【机 构】
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中国科学院研究生院,中国科学院沈阳计算技术研究所
【基金项目】
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国家科技部科技支撑计划课题（2007BAP20B01）
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研究了Job Shop调度问题,分析了蚁群算法（ACA）与最大最小蚁群系统（MMAS）算法在解决Job Shop调度问题中的不足,提出了一种解决Job Shop调度问题的自适应蚁群算法（SACA）。此算法根据蚂蚁群体寻找路径的阶段性,使用了参数在各阶段自适应变化的策略和关键工序块邻域搜索策略,加快了蚁群算法的收敛速度,避免了早熟现象和陷入局部最优调度解,提高了蚁群算法的灵活性和鲁棒性。通过仿真实验验证了自适应蚁群算法在解决Job Shop调度问题中的性能优于蚁群算法和MMAS算法。
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