基于工位约束快速启发式算法的混合装配线分段优化

基于目前许多混合装配线多为人工装配的特点,对混合装配线改造问题进行了研究.在现有搭积木模型快速启发式算法的基础上进行改进,建立了带盒子约束可重叠搭建的积木塔模型,制定了新的搭建规则,在此基础上提出了一种适用于对原有混合装配线进行改造的带有工位约束的启发式算法;并针对混合装配线提出了分段优化的策略,将大规模问题分解为小规模问题进行研究,提高了算法的求解速度.算例验证了带工位约束启发式算法的可行性及有效性.     

基于混合蛙跳算法的背包问题求解

混合蛙跳算法(SFLA)是一种全新的后启发式群体进化算法,具有高效的计算性能和优良的全局搜索能力.背包问题是一个典型的 NP完全问题.首先建立了背包问题基于 0/1规划的数学模型,阐述了混合蛙跳算法的基本理论.针对离散搜索空间,提出了SFLA的改进算法,应用该算法解决了背包问题.在实例上的运行结果表明本文方法的可行性和有效性.     

分布式两阶段混合流水车间调度

针对分布式两阶段混合流水车间调度问题(DTHFSP),提出一种教学优化算法(TLBO)求解工厂分配问题并设计一种启发式算法解决机器分配问题,以最小化最大完工时间.首先,采用均衡工厂负载的方法生成初始班级;然后,引入淘汰机制以加强对优势解的局部搜索效率,并在自学阶段增加反思过程强化教学结果;最后,通过大量实例实验验证了教学优化算法在求解分布式两阶段混合流水车间调度问题时的搜索优势.结果分析表明教学优化算法在求解分布式两阶段混合流水车间调度方面具有更好的稳定性和求解质量.     

关于流动推销员运筹学问题的研究

本文综述了对 TSP 近30年来的研究成果.在深入分析各种确定型算法、启发式算法和混合算法的基础上,指出未来的研究重点在于开发更有效的启发式算法和混合算法、研究 TSP 的“可解决型”情况以及研究算法的最坏情形分析、概率分析和统计分析.     

考虑GIS的物流配送区域划分与路径规划算法

针对大规模VRP配送问题,提出一种配送区域划分的启发式-模拟退火混合搜索算法.针对GIS中实际路网建立路网数学模型,并在大规模VRP路径规划问题研究中与实际GIS路网相融合.对配送路径规划问题提出一种结合GIS模型约束的启发式路径搜索算法.对杭州市某配送区域实际问题求解并与另一种启发式算法对比,验证了算法的有效性.     

越库作业调度模型与算法研究

针对暂存区容量有限的越库中心的作业调度问题,以暂存成本、额外搬运成本和换车成本总和最小化为目标,建立数学模型。构建分支定界算法对问题进行精确求解;结合贪婪算法和遗传算法构建混合启发式算法对问题进行近似求解。大、小规模情形下的数值实验结果表明：分支定界算法可以有效求得小规模问题的精确解,但随着问题规模的增大,难以在较短时间内求得精确解;混合启发式算法在小规模情形下与分支定界算法的求解误差最小为0,最大为0.58％;大规模情形下,在给定1800 s内,混合启发式算法的求解质量均优于分支定界算法,两者差距最大为7.16％。这表明所构建的混合启发式算法是有效的。     

求解带性能约束凸多边形布局的混合算法

针对带性能约束的凸多边形布局问题,设计了一种波纹探测启发式定位算法(REHA),并将其与广义模拟退火算法(GSA)相结合,形成混合算法.波纹探测启发式算法模拟波纹的现象,以圆形容器的圆心为中心,构造同心圆,逐步增大同心圆半径向外探测,根据同心圆与质心临界多边形的交来确定布局物的放置位置.该算法同时兼顾布局问题的紧凑性和静平衡约束,是一种定位启发式方法,其解的质量受布局顺序的影响.利用广义模拟退火算法优化布局顺序,形成混合算法,并将其与经典的模拟退火算法作分析对比,数值试验验证了提出算法的有效性.     

一种改进的粗糙集属性约简启发式算法

提出了一种改进的属性约简启发式算法 ,讨论了启发式信息的构造 .通过两个反例证明了现有的两种属性重要度定义 (基于属性依赖度的定义和基于信息熵的定义 )的不完备性 ,提出了一种加权平均的属性重要度定义 ;在此基础上构造了两种启发式算法 .通过 UCI机器学习数据库中的几个实例验证了此算法的有效性     

基于混合粒子群优化算法的机组负荷最优调度

粒子群优化(too)算法是一种现代启发式算法,提出一种基于混合粒子群优化算法的机组负荷的调度方法,该方法考虑了机组的经济性和安全可靠性.优化了机组的调度运行方式.     

基于混合蚁群算法的物流配送路径问题

蚁群算法在解决旅行商等著名问题时得到了卓有成效的应用,但解决大规模问题时,其收敛速度较慢且耗时较长;同样,郭涛算法在解决复杂优化问题时取得了良好效果,但会产生大量无为的冗余迭代,求解效率低;文章汲取蚁群算法和郭涛算法的优点,提出混合蚁群算法,建立混合蚁群算法数学模型,得到时间效率和求解效率都比较好的一种新的启发式算法.     

基于禁忌搜索的混沌蚁群算法在SLAM数据关联中的应用

为解决SLAM的数据关联问题,提出了基于禁忌搜索的混沌蚁群算法,利用蚁群算法的正反馈和并行搜索能力构建初始解并进行优化.在全局信息素更新时加入混沌扰动,以跳出局部极值,利用禁忌搜索算法的特性,扩大解的搜索空间,得到全局最优解.在无人机SLAM仿真环境下进行试验,仿真结果表明该方法极大地提高了数据关联率,该算法是有效可行的.     

定位-车辆路径问题的两阶段混合启发式算法

定位-车辆路径问题(LRP)集成了设施定位分配和车辆路径决策,属于NP-hard难题.为有效求解实际大规模的具有设施容量约束和车辆容量约束的LRP问题,设计了基于禁忌搜索及双种群蚁群算法的两阶段混合启发式算法.算法第1阶段采用禁忌搜索算法确定设施定位及客户分配,算法第2阶段采用双种群蚁群算法优化车辆路径,蚁群间的通信与协调通过信息素共享来实现.通过仿真试验并与其他启发式算法进行对比,结果表明,该算法是可行和有效的.     

基于遗传与蚁群混合算法的智能组卷研究

针对遗传组卷算法局部求解能力不足、容易早熟和退化对系统中的反馈信息利用不够的问题,以及蚁群组卷算法搜索初期信息素匮乏的缺点,充分利用遗传算法较好的全局搜索能力和蚁群算法较高的求解精度的优势,提出了一种遗传算法与蚁群混合算法的智能组卷策略。实验结果表明,与单一组卷算法相比,提出的混合组卷方法收敛速度更快,能更有效地解决智能组卷问题,具有更好的实用性。     

具有同时送货和取货需求的车辆路径问题的蚁群禁忌混合优化算法

在分析具有同时送货和取货需求的车辆路径问题(VRPSDP)的基础上,建立VRPSDP数学模型,提出一种新的求解VRPSDP问题的蚁群禁忌混合优化算法(ACO-TS),并通过实验验证该算法的有效性和可行性.新算法首先采用蚁群算法产生阶段最优解,然后利用禁忌搜索算法对阶段最优解进一步优化.实验表明,新算法能够高效解决VRPSDP问题,并且具有较好的优化效果.     

求解无容量设施选址问题的混合蚁群算法

无容量设施选址(UFL)问题是经典的优化问题,属于NP难题,易于描述却难于求解.首先,介绍了UFL问题的数学模型,并对UFL问题的特点进行深入分析,得到其最优解所具有的基本特征;其次,针对UFL问题的最优解所具有的基本特征,设计了两种局部搜索策略,并将其与基本蚁群算法相结合,提出了一种用于求解UFL问题的混合蚁群搜索算法;最后,为了测试该算法的性能,分别利用混合蚁群算法和基本蚁群算法求解UFL问题基准问题库中的16个测试算例.计算结果表明,混合蚁群算法有效改进了基本蚁群算法求解UFL问题时易陷入局部最优、收敛速度慢等不足,该算法对求解UFL问题具有明显的可行性和有效性.     

FSFIS问题的基于随机kick的ILS&TS混合算法

提出了一种基于随机kick的迭代局域搜索算法(ILS)求解存储容量受限的流水车间问题(FSFIS)·该算法使用新颖的多对不交叉的交换移动构成kick移动,并采用回溯机制保证搜索在有利的空间内进行·通过应用4种邻域结构,每种情况下产生480组随机数据的试验证明该新型算法是快速有效的近优算法·设计了一种在原有的静态禁忌搜索算法中引入了基于随机kick的迭代局域搜索算法的混和算法,这种混合算法可以充分发挥原有的2种算法的各自优势,使目标函数进一步改进·     

用遗传-禁忌搜索混合算法求解组合投资问题

提出了一种基于遗传算法和禁忌搜索的混合算法,用遗传算法提供并行搜索的主框架,用禁忌搜索作为遗传算法的变异算子.遗传算法中变异过程解空间的搜索由禁忌搜索实现,并且用混合算法求解了概率准则意义下的组合证券投资模型.实例证明,遗传/禁忌混合算法有较强的爬山能力,较遗传算法有更高的计算效率,为组合证券投资者提供了一种高效的决策方法.     

最小化总完工时间的流水作业调度混合算法

针对有效求解NP难的总完工时间最小流水作业调度问题,提出了一个有效的混合启发式算法产生初始解,并使用禁忌搜索算法对初始解邻域进行搜索的算法框架.基于不同的启发式算法,获得了3个混合禁忌搜索算法HA1,HA2和HA3.使用Taillards基准程序随机产生的大量实例,进行模拟实验,结果表明,所提出的3个算法通过扩大搜索范围提高了解的质量,在性能上均优于目前最有效的启发式算法.与目前最有效的算法相比,产生最好解的平均百分比偏差均下降至少30%,最优解所占比例皆有显著提高.     

基于改进蚁群算法的无人机航迹规划

针对无人机在指定地点执行侦察、 巡逻或攻击等任务, 将无人机执行任务的航迹代价模型转化为旅行商问题, 采用改进蚁群算法实现航迹规划。通过引入去交叉禁忌搜索策略, 对基本蚁群算法进行改进, 以解决在收敛后期易陷入局部最优的问题。同时, 利用数值仿真对所研究的基于改进蚁群算法的无人机航迹规划算法进行验证。仿真结果表明, 该算法能提高了无人机航迹优化能力。     

基于GATS算法的城市交通网优化问题研究

遗传算法和Ｔａｂｕ Ｓｅａｒｃｈ 算法是求解大规模任意目标函数优化问题的强有力工具,二者各有优势,又都存在不足,本文根据香港城市交通网优化问题的特点及遗传算法和Ｔａｂｕ Ｓｅａｒｃｈ 算法自身的优势与不足,提出一种将二者混合使用的求解网络优化问题的算法．这是第一次将遗传算法和Ｔａｂｕ Ｓｅａｒｃｈ 算法应用于实际的网络设计问题．最后用香港２００６ 年规划数据进行实例研究．