【摘要】：在蚁群算法完成一次迭代后，算法根据得到的最好解更新信息素信息，然后用更新后的信息素信息和启发式信息确定工序进度安排顺序，开始下一次迭代过程。q＜q0时按确定性方法选择工序，q≥q0时则按随机型方法进行选择。蚁群算法将公式得到的选择概率和公式给出的选择方法传递给工序进度安排顺序产生程序，从而确定当前决策层次安排进度的工序。
在蚁群算法完成一次迭代后，算法根据得到的最好解更新信息素信息，然后用更新后的信息素信息和启发式信息确定工序进度安排顺序，开始下一次迭代过程。其中工序进度安排顺序的选择方法是：
式中，α,β为控制参数，分别用于控制信息素信息和启发式信息的相对重要程度；q为均布在［0, 1］之间的随机数；q0（0≤q0≤1）为一事先设定的参数；A表示按概率进行选择。式（3.16）所表示的选择模式实际上要进行两次选择。首先，产生一个［0, 1］均布的随机数q，若q＜q0则按照公式（3.16）中的第一种方式选择当前决策层次安排进度的工序，即选择使中括号中这一项的值最大的j作为第g个决策层次安排进度的工序；若q≥q0则按照由公式（3.17）的得到概率分布进行选择。
实际上，公式（3.16）为工序进度安排顺序的选择提供了两种方法：确定性方法和随机方法，而参数q则是这两种方法的一个分配控制器。q＜q0时按确定性方法选择工序，q≥q0时则按随机型方法进行选择。之所以采用这样的方式选择当前决策层次安排进度的工序，是为了防止蚁群算法在迭代的初期出现过大的震荡。蚁群算法将公式（3.17）得到的选择概率和公式（3.16）给出的选择方法传递给工序进度安排顺序产生程序，从而确定当前决策层次安排进度的工序。
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