77、单台机器作业调度与微电铸预测的智能算法

单台机器作业调度与微电铸预测的智能算法

在现代工业生产和制造技术中，单台机器作业调度以及微电铸技术都面临着诸多挑战。单台机器作业调度需要在满足共同交货期的前提下，平衡提前和延迟惩罚；而微电铸技术由于其物理传输机制复杂，难以通过实验测量或理论模拟来全面理解。本文将介绍针对这两个问题的智能算法及相关研究。

单台机器作业调度算法

基础性质

为了高效解决单台机器在共同交货期下的作业调度问题，会利用三个已知性质：
1. 无空闲时间性质 ：在具有共同交货期的单台机器作业调度中，若任意连续作业之间无空闲时间，则存在最优调度。
2. V 形性质 ：在最优调度中，围绕共同交货期存在 V 形性质。即交货期之前或当天完成的作业，按 $\frac{\lambda_i}{\alpha_i}$ 非递增顺序调度；交货期当天或之后开始的作业，按 $\frac{\lambda_i}{\beta_i}$ 非递减顺序调度。
3. 起始或重合性质 ：在最优调度中，要么第一个作业在时间零开始，要么某个作业的完成时间与共同交货期重合。

蚁群优化算法（ACO）

所提出的智能算法基于蚁群优化算法。ACO 通过一组蚂蚁合作交换信息素信息来构建解决方案。其伪代码如下：

Procedure: ACO algorithm
Begin
    While (ACO has not been stopped) do
        ConstructAntsSol