求解多峰函数优化的小生境克隆选择算法

分析了传统的用于多峰函数优化问题的小生境遗传算法的特点和不足,基于免疫系统中的克隆选择原理,运用记忆算子、抑制算子和重组算子等技术对克隆选择算法进行了改造,并引入一种新的小生境技术,提出了一种解决多峰函数优化问题的小生境克隆选择算法。最后,实现了该算法对单无人作战飞机（unmanned combat air vehicle, UCAV)多航路规划这类多峰函数优化问题的优化仿真,结果表明该算法简单有效。     

环境变异免疫克隆算法解决有约束优化问题

为了克服免疫克隆算法搜索效率低、无法直接对进化经验学习等缺点，设计了环境变异免疫兑隆算法，在普通免疫克隆算法中引入环境变异算子，通过环境变量积累进化过程中的经验，使算法具备了一定的学习能力；重新设计了代价函数，采用一种新颖的罚函数排序形式来处理由于约束条件造成的解集空闽不连续问题，进而提高了算法的搜索效率及稳定性．通过对13个常用有约束优化问题测试函数的仿真实验，表明了环境变异免疫克隆算法在有约束优化问题上具有很好的性能。     

自适应小生境克隆选择算法及其仿真研究

为了对多模态函数寻优,基于免疫克隆选择算法原理,提出了自适应小生境克隆选择算法(ANCSA).小生境决定位段会随着优化对象的维数及可行域的变化而自动调节,从而形成不同的小生境,每个小生境都具有免疫记忆功能.通过对四个典型的多模态函数仿真,并和相关算法进行比较分析,结果表明ANCSA在解决多模态函数优化问题时具有较强的自适应性和收敛性.     

改进的免疫算法及其在函数优化中的应用

为了提高免疫算法的搜索能力,根据生物免疫机制及生物进化的周期性,设计了一种周期变化变异算子。为了避免仅仅以亲和度作为免疫选择评价标准,低亲和度抗体过度抑制,提出了将抗体浓度引入到亲和度中作为评价指标,设计了一种改进的免疫选择算子。基于马尔科夫链,分析了改进免疫算法的收敛性。为了测试该算法的有效性,将算法应用于函数优化问题中。仿真结果表明,改进的免疫算法具有更高的搜索速度和精度。     

一种改进型多模态免疫优化算法的研究

基于克隆选择原理,引入混沌机制和小生境技术,提出了一种新的人工免疫算法--改进型克隆选择算法(ICSA).该算法设计了一种自适应混沌变异算子,有效地避免了搜索的盲目性,提高了算法的收敛速度.利用随机过程鞅理论,分析了算法所形成抗体种群的平均适应度鞅的性质,并且当种群为有限状态时,证明了该算法能以概率1确保在有限步内收敛到全局最优解.对多模态函数优化的仿真实验表明,该算法能有效地抑制早熟,具有更好的全局收敛性.     

一种求解多目标柔性JSP的正交遗传算法

针对柔性作业生产调度问题的特点,提出一种新的多目标正交遗传算法.算法主要特点包括:提出一种基于SPEA改进的个体适应值计算方法,该方法回避了小生境参数设置的难题,且具有更强的相似个体区分能力;设计一种新的基于正交设计的多个体交叉算子,该算子既能增强算法搜索在Pareto前沿均匀分布非劣解的能力,也可提高算法全局寻优的能力;给出一种基于历史搜索信息和变量区间划分的局部解空间跳出机制,以避免算法早熟和提高搜索效率.实验结果表明该算法应用于柔性多目标作业生产调度问题,具有较强的搜索效率和求解性能.     

基于混沌克隆选择算法的工艺调度优化

将工艺规划和调度集成考虑是现代制造业中的一个重要环节.然而,这种条件下的优化必须要面对过多的约束条件,大量无效解的存在导致了传统的优化算法在实现上存在着很大的困难.针对这些问题,文章提出了引入免疫克隆算子简化求解过程,减少过多无效解带来无谓的计算时间消耗,同时考虑到克隆算子工作机理,引入混沌变量加载于算法的个体复制过程中,逐步对混沌变量进行微小扰动以调节搜索范围,明显的增加了克隆算法的群体多样性.将新设计的混沌克隆算子应用到工艺规划与调度的集成优化问题中,试验结果表明,该算法工艺成效显著且稳定,说明算法有应用到类似问题上的潜力.     

量子协同免疫算法用于SAT问题的求解

根据协同策略和量子免疫计算理论,提出一种求解SAT问题的量子协同免疫算法。该算法在将SAT问题转化为函数优化问题的基础上,采用多个子种群。分别采用量子比特编码来表达个体,采用通用的量子旋转门策略演化个体,采用量子交叉操作阻止早熟收敛;各种群独立演化,同时引入量子协同理论,采用协同算子使得算法的搜索效率更高。实验采用标准SATLAB库中的3 700个不同规模的问题对算法进行测试,并与简单克隆选择算法、量子遗传算法、量子免疫克隆选择算法进行比较。结果表明,量子协同免疫算法的平均成功率最高,平均运行时间和平均评价次数最少。     

基于改进小生境演化算法的多峰函数优化算法

传统演化算法在求解复杂多峰函数优化问题时经常会出现早熟、收敛速度慢等问题,特别是对于有多个最优解的函数,往往只能找到个别的最优解.针对这些问题,提出了一种基于膈离机制与排挤机制相结合的小生境演化算法.利用隔离机制增强引导进化能力,利用排挤机制保证种群的多样性,同时,采用反序交叉算子进一步加强局部寻优能力.实验表明,使用该改进小生境演化算法求解函数优化问题能更有效地克服传统演化算法存在的收敛速度慢和容易陷入局部最优解等缺点.     

遗传多峰搜索

搜索多极值点问题是遗传算法研究领域内的一个新的方向。本文在传统遗传算法的基础上引入梯度算子、聚类算子和单亲繁殖（克隆，交将梯度平方和的倒数作为评价函数，用来搜索多极值点。实际测试结果表明：该算法对等高等距、不等高等距和不等高不等距情况都有很好的结果。梯度算子的引入，将梯度法和CA很好融合了起来，大大提高了GA的搜索精度和速度，收到了令工满意的效果。     

求解作业排序问题的通用混合遗传算法研究

车间作业排序理论是生产管理与组合优化领域的重要研究方向 ,由于其固有的计算复杂性( NP-Hard) ,一般无法利用经典方法求出最优解。本文针对一般作业排序问题 ,将遗传算法与启发式方法相结合 ,建立了一种混合算法框架 ,利用遗传算法改进启发式方法的求解性能 ,同时利用启发式方法引导遗传搜索过程 ,以提高其搜索效率。通过对完工时间与平均延误时间等不同优化目标的计算分析与比较表明 ,该方法对不同类型的排序问题均具有相当满意的求解效果.     

柔性作业车间AGV与机器双资源集成调度研究

针对含有AGV(automated guided vehicle)的柔性作业车间调度问题,建立了以最小化最大完工时间为目标的双资源集成调度优化模型.在种群初始化过程中提出一种启发式初始化方法,提高种群初始解的质量,加快算法的收敛速度.针对离散粒子群算法易早熟的弊端,结合竞争学习机制和随机重启机制提出一种可有效避免早熟的...     

求解Job Shop调度问题的粒子群算法研究

为解决单一粒子群算法求解Job shop调度问题存在的不足,提出一种基于交换序的混合粒子群算法,提高了这类问题的求解质量.在混合粒子群算法中,采用粒子群算法进行大范围全局搜索.根据Job Shop调度问题解的特征,提出基于关键工序的邻域选择方法,并将基于这种方法的禁忌搜索算法作为局部搜索算法,增强了粒子群算法的搜索能力.采用混合粒子群算法对13个难解的benchmark问题进行求解,在较短的时间内,得到的最优解和10次求解的平均值优于并行遗传算法和粒子群算法.由此说明本文所提出的混合粒子群算法是有效的.     

求解多目标作业排序问题的遗传算法

利用联合进化遗传算法 ( CEGA)建立了求解多目标排序问题的一般框架 ,采用目标权衡分析诱导出决策人的偏好关系 ,并将其引入求解过程 ,以确定满意排序 ,在搜索寻优过程中 ,将启发式与遗传算法相结合 ,以提高搜索效率 .最后 ,利用该算法框架求解了一个含调整时间的一般 Job Shop排序问题 ,以表明算法的有效性.     

解决中间存储时间受限的间歇式调度问题的算法

生产调度问题是企业生产过程中的重要组成部分,合理、有效的调度方案尤其对提高间歇过程的生产效率和经济效益具有重要的意义.针对中间存储时间受限的间歇式调度问题,考虑了它本身具有的特殊性,提出了不同的约束条件,建立了相应的数学模型,并且结合基于生物免疫体系理论的智能方法———免疫算法的特点,提出了解决此类问题的免疫调度算法.通过仿真试验,表明了模型的有效性和算法的可行性.     

病毒遗传算法在柔性工作车间调度中的应用

针对柔性工作车间调度问题的特点,设计了基于工序顺序和基于机器分配两种交叉,变异方法对主群体进行传统的遗传操作。并引入病毒群体来感染主群体,将主群体的全局进化和病毒群体的局部进化进行动态结合,克服传统遗传算法早熟和收敛慢的缺点。实验证明此算法的有效性。     

Job-Shop调度问题的优化模型及算法

建立了关于 Job-Shop调度问题的一般优化模型 ,将问题归结为双层规划 ,以特例形式给出了最小完工时间与提前 /拖期 Job-Shop调度批量模型 ,构造了一个有效的求解算法 ,数值实验表明了模型及算法的正确性和有效性 .     

基于免疫遗传算法的车间天车调度仿真模型

研究了多机多任务的车间天车调度问题, 提出了一种结合免疫遗传算法的仿真模型 解决方案. 该方案建立了能反映天车实际工作环境运行特征的仿真模型, 根据天车作业 跨的工位与天车位置关系进行模型空间抽象, 用可变的天车任务优先级来解决天车运行 过程中空间约束导致的多机多任务冲突; 仿真模型用于评估各种调度方案, 免疫遗传算 法则使调度方案在不断的迭代中持续优化. 以某钢厂一主作业跨的天车调运任务问题制 定天车调度方案进行模型检验, 对求解的可行天车任务分配方案, 进行比较分析, 说明 了模型方法的有效性与工程应用的可行性.     

Job shop scheduling problem based on DNA computing

1 .INTRODUCTIONDNA is a high-molecular weight compound. Itsbasic composition includes one phosphate group,one deoxyribose sugar ,and one nitrogenous base .There are four kinds of nitrogenous bases :adenine(A) , guanine ( G) , cytosine ( C) , and thymine(T) . DNAis a double helix consisting of two sin-gle strand deoxynucleotide chains runningin an an-tiparallel configuration (Fig. 1) . After determi-ning the precise structure of DNA, many experi-mental methods have been invented inclu…     

粒子群算法在柔性工作车间调度中的应用

粒子群算法是一种新出现的群智能优化算法。本文针对柔性工作车间调度问题的特点构造了此问题的粒子表达方法，给出了具体的算法应用过程，并与遗传算法做了对比实验。实验结果表明粒子群算法在柔性工作车间调度问题的应用上是十分有效的。