基于约束满足的改进蚁群算法在车间调度中的深度优化与实践应用

一、引言

1.1研究背景与意义

在制造业中，车间调度是生产过程的核心环节，其合理性直接影响企业的生产效率、成本控制和市场竞争力。合理的车间调度能够优化资源配置，减少生产周期，提高设备利用率，从而降低生产成本，增强企业在市场中的应变能力。随着制造业的快速发展和市场竞争的日益激烈，对车间调度的高效性和精准性提出了更高要求。如何在复杂多变的生产环境中，实现生产任务与资源的最优匹配，成为制造业面临的关键问题。

蚁群算法作为一种模拟蚂蚁群体觅食行为的智能优化算法，因其具有分布式计算、正反馈机制和启发式搜索等特性，在车间调度问题中得到了广泛应用