Гибридный алгоритм на основе искусственных иммунных систем для статической задачи составления расписания в цехе

Статическая задача составления расписания в цехе (JSSP) представляет собой класс задач JSSP, рассматриваемых как комбинаторная оптимизационная задача при предположении об отсутствии сбоев и о том, что информация о заданиях и станках известна заранее. Для решения этой задачи предложен новый гибридный алгоритм, основанный на искусственных иммунных системах (AIS) и теории оптимизации роем частиц (PSO), целью которого является минимизация времени выполнения всех заданий (makespan). AIS — это метаэвристический подход, вдохновлённый функционированием иммунной системы человека. В настоящем исследовании две теории AIS — теория клонального отбора и теория иммунной сети — интегрированы с PSO. Теория клонального отбора формирует структуру алгоритма, включающую процессы отбора, клонирования, гипермутации, извлечения клеток памяти и редактирования рецепторов. Теория иммунной сети повышает разнообразие набора антител, представляющего множество решений. Для совершенствования процесса гипермутации антител и ускорения поиска в алгоритм включена модифицированная версия PSO. Предложенный алгоритм протестирован на 25 эталонных задачах различного размера. Результаты демонстрируют эффективность компонента PSO и специального процесса извлечения клеток памяти, являющегося одной из ключевых особенностей теории AIS. По сравнению с другими распространёнными подходами, представленными в научной литературе, предложенный алгоритм обладает высокой конкурентоспособностью и значительным потенциалом, особенно для задач малого размера с точки зрения вычислительного времени.