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20世纪50年代中期创立了仿生学，人们从生物进化的机理中受到启发。提出了许多用以解决复杂优化问题的新方法，如进化规划、进化策略、遗传算法等，这些算法成功地解决了一些实际问题。 20世纪90年代意大利学者M．Dorigo，V．Maniezzo，A．Colorni等从生物进化的机制中受到启发，通过模拟自然界蚂蚁搜索路径的行为，提出来一种新型的模拟进化算法—— 蚁群算法，是群智能理论研究领域的一种主要算法。用该方法求解TSP问题、分配问题、job-shop调度问题，取得了较好的试验结果．虽然研究时间不长，但是现在的研究显示出，蚁群算法在求解复杂优化问题（特别是离散优化问题）方面有一定优势，表明它是一种有发展前景的算法．

缩短Job-Shop生产的工期除了用优化调度方法外，还可以对批量进行适当的分割，进一步优化生产计划。论述一种简化的Job-Shop批量分割的优化调度的方法，解决分批调度的原则、位置和对工期影响等问题，提出分批的步骤和方法。根据工艺路线的约束，用状态变量描述调度过程，在此基础上用一种启发式的算法进行通常的优化调度，在此调度计划中用一种算法找出工期最长的关键路径。分批应遵循3个规则：①分批的步骤是先优化后分批；②分批应该在这样的一个设备上，即该设备-任务完成后其加工路线上的下一个设备应该有空闲时间；③该任务工

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pet-shop 这是一个基于以太坊智能合约的宠物商店Dapp，使用truffle框架，Solidity编写，仅用于测试 项目背景 Pete有一个宠物店，有16只宠物，他想开发一个去中心化应用，让大家来领养宠物。 在truffle box中，已经提供了pet-shop的网站部分的代码，我们只需要编写合约及交互部分。 环境搭建 安装Node 安装 Truffle ： npm install -g truffle 安装Ganache Ganache（或Ganache CLI）已经取代了 testrpc。 启动服务 npm run dev 会自动打开浏览器显示我们的dapp，如本文的第一张图。 现在领养一直宠物看看，当我们点击Adopt时，MetaMask会提示我们交易的确认 点击Submit确认后，就可以看到成功领养了这次宠物。 在MetaMask中，也可以看到交易的清单： 好了，恭喜你，即将

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