馮遠(yuǎn)靜　馮祖仁　彭勤科

摘要：通過結(jié)合蟻群算法(ACO)的并行搜索結(jié)構(gòu)和模擬退火算法(SA)的概率突跳性，提出了一種有效的混合優(yōu)化策略，并將該策略應(yīng)用于流水作業(yè)調(diào)度問題(FSP)．在該策略中，蟻群系統(tǒng)的一個周游路線為模擬退火算法提供了一系列初始解，在每個退火溫度上進(jìn)行抽樣準(zhǔn)則檢驗并產(chǎn)生新解，然后更新信息激素；蟻群算法再利用模擬退火算法產(chǎn)生的新解進(jìn)行并行搜索．同時，根據(jù)此策略構(gòu)建并實現(xiàn)了針對FSP問題求解的具體混合算法．仿真結(jié)果表明，混合算法彌補(bǔ)了ACO易陷入局部最優(yōu)和SA搜索效率較低的缺點，增強(qiáng)了全局搜索能力，在求解FSP調(diào)度問題的性能上也優(yōu)于其他算法．

關(guān)鍵詞：蟻群算法；模擬退火算法；混合優(yōu)化算法；流水作業(yè)調(diào)度

中圖分類號：TP278文獻(xiàn)標(biāo)識碼：A文章編號：0253—987X(2004)08—0779—04