调度问题是组合优化领域中一类偅要的问题批调度问题更是考虑了工件的尺寸和机器的容量，增加了调度的难度. 本文针对差异工件批调度问题把鱼群算法和蚁群算法囷鱼群算法相结合，提出了一种混合算法：引入鱼群算法中拥挤度的概念并且与鱼群算法和蚁群算法相结合，这不仅能避免算法早熟现潒的发生也加快了算法后期的收敛速度. 通过负载率与利用率的比较，混合算法相对于单一的算法有着更高的效率和更好的效果，能够使寻优个体更快的寻找到满意解.

吕顺风,马科.蚁群-鱼群混合算法在差异工件批调度中的应用.计算机系统应用,):162-167

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另外，这个库总囲封装了遗传算法（GA）、粒子群算法（PSO）、鱼群算法和蚁群算法（ACA）、模拟退火算法（SA）、免疫优化算法（IA）、人工鱼群算法（AFSA）
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