鸟群行为：一种灵感于生产工厂优化的创新方法

使用作业车间原理优化现代生产工厂是一个已知的困难问题。对于非常大的工厂，如半导体制造厂，在经典线性优化方法下，针对整个工厂规模在合理时间内变得不可求解。一种替代方法是使用群体智能算法。这些算法之前已被应用于作业车间问题，但常以中心计算的方式应用，即被用于解空间，但可以以自下而上的方式实施，以避免全局结果计算。半导体生产的一个问题是，生产过程需要在加工批次的机器之间频繁切换，这些机器依次加工批次，而另一些机器则一次加工多个批次，往往需要较长的加工时间。本文采用最初用于机器人和电影行业的“鸟群”算法来解决这种切换问题。鸟群行为是一种基于生物启发的算法，仅使用局部信息和基于简单启发式的相互作用。我们展示了该算法在生产工厂优化中有效地处理了这些考虑因素，因为它对机器种类的切换方式类似于鸟群动物对障碍物的反应方式。