作业车间调度问题（Job Shop Scheduling Problem, JSSP）是经典的NP难问题之一，在制造业中具有重要意义。粒子群算法（Particle Swarm Optimization, PSO）作为一种基于群体智能的优化算法，因其简单高效而在求解JSSP中得到了广泛应用。然而，PSO的性能很大程度上依赖于其参数的设定。本文将深入探讨PSO求解JSSP时的参数调优策略及其应用。
粒子群算法由Kennedy和Eberhart于1995年提出，模拟鸟群觅食的行为。算法中，每个粒子代表解空间中的一个候选解，根据当前位置、速度和全局最优位置进行更新。核心公式如下：
v[i] = w * v[i] + c1 * r1 * (pBest[i] - x[i]) + c2 * r2 * (gBest - x[i])
x[i] = x[i] + v[i]
其中，v[i]为粒子速度，x[i]为粒子位置，w为惯性权重，c1和c2为学习因子，r1和r2为随机数，pBest[i]为粒子个体最优位置，gBest为全局最优位置。
PSO参数调优主要集中在惯性权重w、学习因子c1和c2上。这些参数直接影响粒子的探索和开发能力。
w惯性权重控制粒子当前速度对后续速度的影响。较大的w有利于全局探索，较小的w有利于局部开发。一种常用的方法是使用动态惯性权重，如线性递减权重：
w = w_max - (w_max - w_min) * (t / T)
其中，t为当前迭代次数，T为最大迭代次数。
c1和c2学习因子分别控制粒子向个体最优和全局最优学习的程度。常见的设定方法是设置c1 = c2，如取值为2。然而，根据具体问题的特点，调整这两个参数的比例可以显著提高算法性能。
为了验证参数调优的效果，本文以一个典型的JSSP实例进行测试。实验环境为MATLAB，采用动态惯性权重和优化的学习因子设置。结果显示，调优后的PSO算法在收敛速度和求解质量上均有显著提升。
w_max = 0.9, w_min = 0.4c1 = 2.5, c2 = 1.5调优后的PSO算法在多次运行中均能快速收敛到较优解，且解的稳定性显著提高。与其他传统优化算法相比，PSO在求解JSSP上展现出了更强的鲁棒性和实用性。
本文详细介绍了粒子群算法在求解作业车间调度问题中的参数调优策略，并通过实验验证了其有效性。参数调优是提高PSO算法性能的关键，合理设置参数可以显著提升算法的收敛速度和求解质量。未来研究可以进一步探索其他参数调优方法以及PSO与其他智能算法的融合应用。