11、基于Flowshop NEH的启发式推荐

基于Flowshop NEH的启发式推荐

1. 引言

流水车间调度问题（Flow Shop Problem, FSP）是一个经典的组合优化问题，属于NP难问题。在实际应用中，FSP广泛存在于制造业、物流等领域，其目的是通过合理安排作业顺序，以最小化完成所有任务所需的时间。为了解决FSP，研究者们提出了许多启发式算法，其中Nawaz, Encore和Ham（NEH）算法因其简单性和有效性而备受关注。然而，面对不同的FSP实例，选择最合适的启发式算法及其参数配置是一项极具挑战性的任务。因此，本文探讨了一种逐实例算法配置（Per-Instance Algorithm Configuration, PIAC）方法，旨在为特定FSP实例推荐最佳的NEH算法配置。

2. 自动算法配置的重要性

自动算法配置（Automatic Algorithm Configuration, AAC）是一种自动化工具，能够在给定问题的实例集上搜索最佳的算法配置。对于NP难问题如FSP，AAC显得尤为重要。传统的算法配置方法通常依赖于专家经验和手动调参，这不仅耗时费力，而且难以保证结果的最优性。而AAC通过机器学习和优化技术，能够自动探索算法参数空间，找到在特定实例上表现最佳的配置。这对于提高求解效率和降低人工成本具有重要意义。

3. 方法论

3.1 数据集构建

为了实现PIAC，首先需要构建一个性能数据集，该数据集包含了问题特征与算法配置之间的映射关系。具体步骤如下：

1. 问题特征提取 ：从FSP实例中提取特征，如作业数量、机器数量、加工时间分布等。这些特征能够反映问题的