论文摘要
仿生优化算法是人工智能中重要的一个分支,而蚁群算法是一种最新发展的模拟蚂蚁群体觅食行为的仿生优化算法,该算法采用了正反馈并行自催化机制,具有较强的鲁棒性、优良的分布式计算机制、易于和其他方法结合等优点。如前对其研究已经渗透到多个应用领域,并由解决一维静态优化问题发展到多为动态优化组合问题。而生产计划和调度问题（job-shop scheduling problem , JSP）是企业ERP系统的核心与最关键的部分,直接关系着企业的产出效率和生产成本,有效的计划与调度算法能最大限度地提高企业效益。调度问题是组合优化问题,也是一个典型的NP-hard问题,难以用常规方法求解,目前已经成为CIMS领域内重要研究课题。近几年来各种智能计算方法逐渐被引入到调度问题中,如遗传算法、蚁群算法等。顺德特种电气厂是广东顺德一家以生产特种变压器的厂家。其干性变压器技术处于国内领先水平,有“变压器行业的黄埔军校”之称。为了满足由于生产规模不断扩大而引起的对企业管理水平的新的要求,从2000年,该厂就开始进行大规模的ORACLE ERP系统的实施。其中生产调度问题就是整个系统的关键之一。本文就是围绕蚁群算法在顺特电气工厂车间生产调度问题上的研究和应用而展开,主要进行了以下工作:介绍了蚁群算法的发展和原理,探讨了蚁群算法的复杂性和改进研究。对Job Shop调度问题模型做了描述;并将模型构造为类似与JSP析取图的图模型,从而用蚁群算法求解了Job Shop问题。提出了对基本蚁群算法的改进,用C++实现了基本和改进后的方法。用Eil51和Berlin52这两个TSP问题做了仿真试验,通过对试验的对比检测了该进后算法的性能。并论述了改进后的蚁群算法在解决顺特电气厂车间调度问题的可实施性。