基于遗传禁忌搜索算法的公交调度研究

通过对公交运营调度的分析,建立了以乘客等车时间和公交公司运营费用为优化目标的调度模型;然后对遗传算法和禁忌搜索算法进行了分析,并将禁忌搜索算法引入遗传算法组成混合遗传禁忌搜索算法(GATS);最后针对所建立的公交调度模型进行了GATS算法设计和仿真,结果表明混合遗传禁忌搜索算法比标准遗传算法具有更好的效率,是解决公交调度问题的一个有效方法.     

考虑班次约束的Job Shop等量分批调度算法

为解决产品种类多、中小批量的多目标柔性作业车间调度问题,提出了一种基于等量分批方法的多目标柔性分批启发式调度算法。考虑了实际生产中的班次作息时间等约束,采用FIFS与EDD、SPT及OSPT策略相结合的多种分派规则,使得算法在优先调度空闲机床的情况下,根据不同的分派策略得出短批次优先、短订单优先、交货时间优先的三种调度结果,决策者可根据三种调度结果的性能选择最适合的调度方案。实例计算结果表明,该算法是高效、可行的。     

具有双重时间窗约束的作业车间调度算法

为解决实际生产调度中等待时间受限引起的工件加工时间窗约束和设备能力有限引起的机器可加工时间窗约束,以工件完工率最大为优化目标,建立了具有双重时间窗约束的作业车间调度模型,提出了求解该模型的基于启发式规则的禁忌搜索算法。在分析优化目标与约束条件关系的基础上,提出了工件选择和机器分配的启发式规则,并利用启发性规则生成初始调度方案;设计具有块邻域结构的禁忌搜索算法,减小了邻域规模,通过迭代优化最终获得较优的调度方案。选择多种不同规模的算例与传统算法进行对比分析,实验结果表明了所提算法的可行性和有效性。     

基于遗传和禁忌搜索算法求解双资源车间调度问题

针对柔性生产环境下的车间调度问题,在考虑遗传算法早熟收敛特性和禁忌搜索法自适应优点的基础上,将遗传算法和禁忌搜索法结合起来,提出了基于遗传算法和禁忌搜索算法的双资源作业车间的调度优化问题算法,即不仅考虑到了每个工件有几条可行的工艺路线,而且考虑到了工件的调度受到机床、工人等资源制约的影响,并用实例对该算法进行了仿真研究.结果表明此算法有很好的收敛精度,是可行的,与传统的调度算法相比较,体现出其明显的优越性.     

粒子群—禁忌搜索的FMS多智能体调度

针对柔性制造系统调度问题的复杂性,提出以最小化最大完工时间为目标的多智能体调度系统,系统包含全局、工件和机器三类智能体.系统通过基于合同网协议的工件智能体和机器智能体产生初始解,然后机器智能体以初始解为基础进行局部寻优,所获得的局部最优解集由全局智能体进一步全局寻优,从而获得比一般方法更好的调度解.在进行优化模块设计时,分别引入禁忌搜索和粒子群优化作为机器智能体和全局智能体的优化算法.针对多智能体能够交互的特点,对禁忌搜索算法进行改进,提出了双禁忌表搜索算法,使得各机器智能体寻优结果更具多样化,更适合作为全局智能体优化的初始粒子群.仿真结果表明:调度系统在求解时收敛速度快、精度高,通过对10个经典柔性job-shop问题求解,所有结果均优于单独使用遗传算法和禁忌搜索算法的已知结果.     

基于Pareto最优的多目标集成柔性协作计划与分批调度

针对工件在实际批量生产模式下数量过多时其柔性协作计划、柔性批量分割和调度排序的集成优化难以进行同步决策的问题,构建了一种以平均交货期满意度、模糊总生产成本、模糊完工时间、平均拖期可信度等为目标的集成柔性协作计划与模糊柔性分批调度模型,设计了一种基于Pareto最优的多目标求解算法,并根据求解过程中的特殊性,提出了包括协作染色体、批量分割染色体和调度排序染色体的集成编码方案以及Pareto综合寻优方案,最后通过仿真结果验证了该方法的有效性.     

一种求解带有阻塞限制的混合流水车间的禁忌搜索算法

针对带有阻塞限制的混合流水车间调度问题,提出一种禁忌搜索算法和优先级规则相结合的方法.开发了启发式调度算法求出问题初始解,应用禁忌搜索算法对工件在第一级的排序进行优化,采用优先级规则进行其他级工件的排序.实验结果表明,该方法大大缩减了搜索空间,能够较好地解决此类调度问题.     

应用混合蚁群算法求解并行批处理机组批与调度问题

晶圆制造系统的批处理机具有长加工时间的特征,其调度性能指标对车间总体绩效有重要影响.批处理机调度分为组批与批次调度.针对工件的动态到达特性导致组批困难,提出了一种混合型蚁群算法.利用该算法的全局并行搜索能力对工件进行组批,并使用BATC算法对批次进行调度,可以解决多产品并行批处理机调度问题.以工件总拖期最小为性能指标,通过实例仿真,对蚁群算法性能进行分析评价和比较.结果表明,所提出的算法具有有效性和实用性.     

耦合约束柔性作业车间调度优化研究

为扩展工艺约束的存在形式,对耦合约束柔性作业车间调度模型构建与调度优化算法设计进行探讨。在沿用链式约束调度的形式化与图形化描述构建耦合约束模型的基础上,对耦合约束邻域结构进行设计,选取禁忌搜索算法为设计框架,围绕算法执行步骤进行设计,并采用耦合约束案例与Brandimarte测试数据验证调度优化算法的适用性与优化性。耦合约束模型构建与调度算法的探讨为多部件系统作业的调度优化提供解决方案,也为调度相关邻域的深入研究拓宽思路。     

基于改进的禁忌搜索算法在有序用电中的应用

国家电力系统负荷与日俱增,用户用电数据海量增长,需要高性能优化算法来解决此类复杂的有序用电问题.为了填补有序用电系统调度中的负荷缺口,提高供电效能并合理选择用户,本文提出了一种改进的禁忌搜索算法来求解电力供需平衡的多目标优化调度问题.使用融入了莱维飞行的野狗优化算法对禁忌搜索算法中的初始化阶段进行优化,得到一种改进的禁忌搜索算法.该方案增强了原始算法的搜索能力,加快了算法的收敛速度,提供了一种更优的解决方案.最后通过消融实验以及与5个经典的启发式算法进行对比实验来验证所提出的算法的性能.     

应用需求时间窗的柔性作业车间调度优化模型

为解决拉动式生产模式下准时交货给生产调度带来的困难,提出了一种基于需求时间窗的柔性作业车间调度问题优化方法。首先,根据工件的需求时间窗口,构建了一种以工件完工时间平均隶属度最大为目标函数的柔性作业车间调度问题优化模型。然后,针对模型提出并设计了一种基于多阶段混合变异的禁忌搜索算法。为增强算法收敛性,利用逆序变异和基因段交换变异找到较好的初解,在此基础上利用基因交换变异继续搜索优解。最后,通过在某多品种小批量生产车间的应用验证了该方法有效性。     

面向JIT的生产作业计划禁忌搜索算法

研究和设计了面向准时制生产作业计划的禁忌搜索详细算法,论述了该算法的基于工序块的邻域设计、禁忌表设计以及在两条变动的关键路线上所做的邻域搜索策略设计．最后以准时制生产为目标,归纳出了考虑长期记忆功能的禁忌搜索算法步骤,并采用ＶｉｓｕａｌＦｏｘｐｒｏ ５．０ 编程实现了该算法．     

基于遗传禁忌算法的任务分配与调度的研究

任务分配与调度问题是公认的NP问题，为了合理的对备份任务进行分配与调度，使得最短时间内完成备份任务，提出了基于遗传禁忌搜索的备份任务调度算法。重点研究了遗传算法和禁忌搜索算法，并针对二者的不足，提出将其两种算法混合，相互取长补短，仿真实验结果和实例应用表明，笔者提出的算法其搜索效率比单一的遗传算法具有较好的效果。     

遗传算法在排课系统中的优化研究

本文对高校排课的双目标问题进行研究、分析,对排课问题按照遗传算法进行编码,定义好适应值函数后进行选择交叉,并用禁忌搜索算法进行代替变异操作,实现了遗传与禁忌搜索算法相结合的排课系统算法设计.     

有时间窗配送车辆调度问题的禁忌搜索算法

在对有时间窗配送车辆调度问题进行描述的基础上,建立了该问题的基于直观描述的数学模型.通过设计一种新的解的表示方法构造了求解该问题的禁忌搜索算法,并以21个节点的运输网络为例进行了实验计算.计算结果表明,用作者设计的禁忌搜索算法求解有时间窗配送车辆调度问题,不仅可以取得很好的计算结果,而且算法的计算效率较高,收敛速度较快,计算结果也较稳定.     

TS+BS混合算法及在Job Shop调度问题上的应用

为解决较大规模的最小化完工时间 Job Shop调度问题 ,在 Tabu Search(TS)和 Beam Search(BS)方法基础上 ,提出一种采用基于问题结构信息的搜索树生成方法和搜索策略的调度算法 ,该算法采用通过有选择地对解空间进行分枝和评估相应的分枝实现算法迭代的 Beam Search机理 ,并利用局部搜索能力强的 Tabu Search搜索算法进行各分枝的评估 ,进而确定适合 Beam Search算法迭代的理想分枝 ,以降低 Beam Search算法漏掉好解的可能性。并用 4 0个最小化完工时间 Job Shop调度问题的 Benchm ark实例进行了数值计算。计算结果表明 ,该算法效率高 ,解的性能令人满意 ,并适应于较大规模的调度问题     

基于不同分配策略的云计算任务调度性能比较与分析

形式化描述了云计算环境下的负载均衡任务调度问题,借助动态规划方法形式化推导了最早完成时间的启发式优先分配策略,给出了基于先易后难优先分配策略、先难后易优先分配策略的启发式云计算任务调度算法。阐述了基于顺序调度策略、先易后难优先分配策略、先难后易优先分配策略等启发式任务调度算法和基于禁忌搜索策略、元胞演化策略等智能任务调度算法。针对不同分配策略的云计算任务调度进行性能比较与分析,提出了完成时间可改进百分比和资源负载平衡因子的调度性能评价指标,实验数据对比充分表明:与启发式调度算法相比,智能调度算法能减少任务执行时间,优化资源负载均衡性能。     

柔性作业车间调度的动态禁忌粒子群优化算法

针对复杂的多目标柔性作业车间调度问题(FJSP),提出一种基于全知型粒子群优化(FIPS)和动态禁忌搜索(TS)的混合Pareto算法,它在利用FIPS的全局搜索能力确定搜索方向后,通过TS进行有效的局部搜索以提高算法的搜索性能.该算法采用基于强度的适应度函数来评价粒子,以使非劣解均匀分布于Pareto前沿;采用基于公共关键块的多种邻域结构,既保持了种群的多样性,避免算法陷入局部最优,又有效提高了算法的收敛速度.算法中还引入了基于变异的自适应扰动策略来进一步增加解的多样性.对不同规模实例的比较实验表明,文中所提出的算法具有较好的搜索性能,是一种求解大、小规模多目标FJSP的有效算法.     

Greedy Constructive Procedure-Based Hybrid Differential Algorithm for Flexible Flow shop Group Scheduling

Aiming at the flexible flowshop group scheduling problem,taking sequence dependent setup time and machine skipping into account, a mathematical model for minimizing makespan is established,and a hybrid differential evolution( HDE) algorithm based on greedy constructive procedure( GCP) is proposed,which combines differential evolution( DE) with tabu search( TS). DE is applied to generating the elite individuals of population,while TS is used for finding the optimal value by making perturbation in selected elite individuals. A lower bounding technique is developed to evaluate the quality of proposed algorithm. Experimental results verify the effectiveness and feasibility of proposed algorithm.