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实现蚁群优化算法求解车间调度问题

实现蚁群优化算法求解车间调度问题

蚁群优化算法是一种模拟自然界蚂蚁觅食行为的启发式算法，通过信息素的正反馈机制寻找最优路径。在车间调度问题中，该算法能有效处理机器分配和工序排序的复杂约束，逐步收敛到较优的调度方案。

算法核心流程包含三个阶段：首先，蚂蚁根据工序候选列表和信息素浓度概率选择下一步工序；其次，采用局部信息素更新规则动态调整路径吸引力；最后，全局信息素更新阶段强化最优路径的信息素浓度。MATLAB的实现通常利用矩阵存储工序时间和机器关系，通过循环迭代模拟蚂蚁群体的协同搜索过程。

针对车间调度的特殊性，算法需适配工序先后约束和机器冲突检测。常见改进包括引入动态挥发系数平衡探索与开发，或结合禁忌搜索避免局部最优。这种生物启发式方法尤其适合多目标、高复杂度的柔性车间调度场景。