基于改进降顶算法的非可靠生产线最优缓存分配

缓存分配是生产系统设计中一个重要的优化问题.基于非可靠连续生产线递推分解方法及其统计特性,提出在给定缓冲配制条件下的蒙特卡洛生产线吞吐量仿真估算方法,相比于传统的吞吐量估算模型该方法能更准确地描述各种生产场景.通过构造具有记忆性的禁忌集改进了传统降顶算法,并将其应用于实际缓存最优分配方案搜索中.仿真结果表明,对于各种规模的平衡生产线和非平衡生产线,改进降顶算法都可以快速有效地搜索到最优解.