87、解决复杂问题的智能算法：ASA - OV与FitPSO

解决复杂问题的智能算法：ASA - OV与FitPSO

在当今的计算领域，解决复杂的优化问题一直是研究的热点。本文将介绍两种用于解决不同类型优化问题的算法：用于解决0/1背包问题的带输出验证的蚁群系统算法（ASA - OV），以及用于大规模作业车间调度问题（LSJSSP）的基于适应度的粒子群优化算法（FitPSO）。

1. ASA - OV解决0/1背包问题

0/1背包问题是一个经典的组合优化问题，在资源分配等领域有广泛应用。ASA - OV算法通过对30个小规模0/1背包问题实例进行实验，结果表明该算法在计算时间和结果质量方面表现出色。若没有特殊情况，普通蚁群算法（ASA）与ASA - OV表现相似，但总体而言，ASA - OV比ASA更稳定。

2. FitPSO解决大规模作业车间调度问题

2.1 大规模作业车间调度问题概述

大规模作业车间调度问题（LSJSSP）是生产管理领域中复杂的组合优化问题。其目标是找到合适的作业顺序方案，以最小化所有作业完成的总时间，即最小化makespan（MS）。该问题需要在m个系统（机器）上完成n个作业，每个作业的系统顺序固定且因作业而异，作业执行是非抢占式的。

传统的确定性数学模型和启发式方法在解决小规模LSJSSP时效果较好，但随着问题规模的增大，计算时间呈指数级增长。因此，非传统的自然启发式算法（NIAs）成为解决大规模LSJSSP的首选。NIAs主要分为基于群体智能的算法（SIA）和进化算法（EAs）。近年来，许多NIAs在解决LSJSSP方面表现出色，但找到大规模JSSP实例的解决方案仍然是一项具有挑战性的任务。

2.2 基于适应度的粒子群优化算法