生产能力约束条件下的柔性作业车间调度优化

柔性作业车间调度问题是经典作业车间调度问题的深化,为解决实际生产系统中作业车间调度资源受限问题提供了方案.从生产能力约束条件出发构建柔性作业车间调度模型,以最大完工时间最小和最大机器负荷最小为目标函数,并提出了基于此的改进遗传算法.该算法采用基于工序和基于机器相结合的编码机制,利用改进多父代交叉算子和多点变异进行遗传操作,在充分保留父代优良基因的同时保证了种群的多样性,克服了传统遗传算法易于早熟或收敛慢的缺点.最后,通过仿真和比较实验,验证了该算法优化生产能力约束条件下柔性车间调度问题的可行性和有效性.     

求解有硬时间窗车辆路径问题的改进遗传算法

针对军事运输中有硬时间窗的车辆路径问题(vehicle routing problem with hard time windows, VRPHTW),结合混合交叉运算、改进变异运算和精英保留策略,以所有车辆的配送总时间最少为目标,设计了改进遗传算法。借鉴贪婪思想,提高了初始种群的优越性;构造了迭代种群的入口矩阵和出口矩阵,并以此为基础提出改进交叉算子,期间引入前向插入法设计了混合交叉运算,加快了种群的寻优速度;同时提出改进变异算子,增加了种群的多样性。实验结果表明,改进遗传算法较之基本算法有着更快的收敛速度和更优的收敛效果。     

基于遗传算法求解Job Shop调度优化的新方法

针对Job Shop调度问题,提出了一种遗传算法编码新方法和矩阵解码方法.该方法根据问题的特点,采用一种按工序进行总体排序染色体编码方案,并采用矩阵解码,解码时体现了编码与调度方案一一对应,并且该编码方案有多种交叉操作算子可用,不需要专门设计算子.算例计算结果表明,基于该编码方案的遗传算法是有效的,能适用解决Job Shop调度问题,通过比较,用该编码方案的遗传算法优化Job Shop调度操作简单并且收敛速度快.     

基于时间槽的敏捷供应链集成调度模型及优化

针对市场需求出现后敏捷供应链需要选择各级部件供应商并安排对应的生产运输调度问题,以准时满足市场需求为基本约束,以供应链库存、生产和运输总成本最小为目标函数,建立了基于供应商可用时段时间槽表示方式下的敏捷供应链集成调度INLP模型;基于该模型具有大量的时间和数量约束,设计了以时间槽实数编码作为基因编码的混合遗传算法,在解码过程中引入贪婪-序的解码方法保证产生满足约束的解,加速算法收敛和寻优; 最后以算例验证模型和算法的有效性和稳健性.     

平顺移动下等量分批FJSP多目标优化研究

为解决平顺移动下等量分批柔性作业车间调度问题多目标优化的困难,对平顺移动下等量分批柔性作业车间调度多目标优化方法进行了深入研究。首先,针对平顺移动方式下等量分批柔性作业车间调度的特点,建立了一类以完工时间最短和制造成本最低为优化目标的等量分批柔性作业车间调度多目标优化模型。其次,提出并设计了一种改进的NSGA II算法对模型进行求解。算法中引入面向对象技术处理复杂的实体逻辑关系,使用一种基于工序及设备编码的分段编码技术进行编码,采用分段交叉和变异的特殊遗传算子实现遗传进化,应用4种精细化调度技术于解码过程以提高设备利用率。最后,通过案例分析验证了方法的有效性。     

一种基于对偶与逆序组合算子的遗传算法

针对遗传算法易陷入局部最优的问题,模拟生物基因的对偶性和有序性,提出对偶与逆序组合算子,与具有良好全局搜索模式的遗传算子优化组合应用,构造了一种基于对偶与逆序组合算子的遗传算法.从理论上证明了算法的收敛性.仿真实验表明,该算法具有更好的寻优性能,对应用串型编码遗传算法解决非线性优化问题有很好的借鉴意义.     

面向预警卫星调度问题的改进粒子群算法

针对预警卫星调度问题的特点,提出了改进型粒子群算法。首先构建了粒子整数编码和解码机制,使粒子编码对应资源分配方案;其次,采用基于优先级的粒子群初始化机制,提高算法对可行解空间的遍历效率;其次对运算符进行重定义,解决基本粒子群算法无法处理离散变量优化问题。最后将改进的离散分群粒子群算法应用于预警任务—资源的调度问题中,实验结果表明,同其它算法相比,该算法具有较高求解性能。     

应用重启改进进化算法提高柔性作业解质量

重启策略有效提高了概率算法性能。为将重启思想引入协同进化算法,改进了涉及多种群的协同进化算法收敛判断条件。以进化过程中相同解码值的重复解码次数衡量协同种群的稳定状态,用于结束或重启搜索过程。引入重启后的协同进化算法用以求解柔性作业调度问题。实验表明,改进后的算法能有效跳出局部最优,提高解质量和搜索效率。从而为应用协同进化算法求解其他组合问题时提高算法性能提供了一条可行有效的新途径。     

解特殊工艺约束双目标调度问题的新遗传算法

针对特殊工艺约束下非一致并行多机双目标调度问题,设计了一个双目标调度模型(BOSP).进而基于遗传算法和免疫理论的思想,提出了新的遗传算法(IGA).算法的编码采用了向量组编码方法,能有效地反映实际调度方案;免疫算子的引入,保证了种群的多样性和种群的质量,加快了算法收敛速度.仿真结果表明,算法是有效的,免疫算法的引入,使算法能较好地收敛到最优解,优于没有引入免疫算子的遗传算法,并能适用于解实际的此类调度问题.     

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。     

含区间参数的战场资源动态调度模型及算法

战场资源调度是作战指挥领域研究的热点.首先描述了战场资源调度问题,分析了战场资源动态调度需求,在此基础上建立了包含区间参数的战场资源动态调度模型.然后设计了三种不同的贪心策略,分别为基本贪心策略、双重贪心策略和一致贪心策略,提出了模型求解的混合贪心算法.最后结合联合作战算例进行了仿真验证,结果表明本文方法可行优越,能应用于不确定性的战场环境中.     

基于相对残差的LDPC码动态调度译码算法

针对低密度奇偶校验码的动态调度译码算法中存在的震荡现象和贪婪特性问题,在基于变量节点消息残差置信传播算法的基础上,提出一种基于相对残差调度的置信传播算法。对变量节点进行分组,以变量节点向校验节点传递消息的相对残差值作为参考,优先更新相对残差值最大的节点,加快译码收敛速度。对于译码过程中震荡的变量节点,对其更新前后的后验LLR(log likelihood ratio)消息值做加权平均处理,提高震荡节点的可靠度。在算法迭代的过程中对变量节点向校验节点传递消息的相对残差值作衰减处理,缓解译码算法的贪婪特性。仿真结果表明：与VC-RBP算法相比,在误比特率为10^-5时所提算法译码性能可以获得0.3~0.4 dB的增益,同时拥有更快的收敛速度。     

Solving the Observing and Downloading Integrated Scheduling Problem of Earth Observation Satellite with a Quantum Genetic Algorithm

This paper addresses the integrated Earth observation satellite scheduling problem. It is a complicated problem because observing and downloading operations are both involved. We use an acyclic directed graph model to describe the observing and downloading integrated scheduling problem.Based on the model which considering energy constraints and storage capacity constraints, we develop an efficient solving method using a novel quantum genetic algorithm. We design a new encoding and decoding scheme that can generate feasible solution and increase the diversity of the population.The results of the simulation experiments show that the proposed method solves the integrated Earth observation satellite scheduling problem with good performance and outperforms the genetic algorithm and greedy algorithm on all instances.     

基于免疫算法的多目标柔性job-shop调度研究

建立了多目标柔性job-shop调度模型;然后提出了带有保优机制免疫算法,利用免疫记忆、接种疫苗等机制,在算法中保留并充分利用每代最优抗体和局部最优基因,使算法加快收敛;针对这类调度的柔性,提出基于工序设备双层抗体编码方案和基于设备能力空间的解码方案;采用多目标分级评价方法同时对时间、设备和成本等多目标进行评价和优化.最后,用Benchm ark标准问题的仿真和西安航空发动机(集团)有限公司的调度实例验证了算法、策略和调度模型的有效性和优越性.     

柔性作业车间动态调度问题研究

为了有效求解柔性作业车间动态调度问题,提出了一个基于多目标免疫遗传算法(MOIGA)的动态调度优化算法。首先定义了柔性作业车间动态调度问题,然后采用事件驱动和周期驱动相结合的调度策略,提出了基于MOIGA的动态调度优化模型,接着设计了面向交货期性能最优的柔性作业车间调度算法,并讨论了影响算法复杂度的因素,最后通过一个实例仿真,表明了算法的可行性和优越性。     

改进Q学习算法在作业车间调度问题中的应用

为解决动态环境下作业车间调度问题,提出了一种基于改进Q学习算法和调度规则的动态调度算法。以“剩余任务紧迫程度”的概念来描述动态调度算法的状态空间;设计了以“松弛越高,惩罚越高”为宗旨的回报函数;通过引入以Softmax函数为主体的动作选择策略来改进传统的Q学习算法,使改进后的Q学习算法在前期选择不同动作的概率更加平等,同时改善了贪婪策略在学习后期还会选择次优动作的现象。仿真结果表明：该调度算法相较于改进前,性能指标平均提升约6.5%;相较于IPSO算法和PSO算法,性能指标平均提升分别约为38.3%和38.9%,调度结果明显优于使用单一调度规则以及传统优化算法等常规方法。     

基于贪婪随机自适应过程的多类型卫星联合任务规划技术

对地观测卫星任务规划问题需要考虑侧视、星上能量、数据容量和数据传输等多种约束,是一类复杂的组合优化问题,现有研究大多对问题进行了不同程度的简化。面向多种载荷类型卫星的联合任务规划问题,考虑上述多种约束,基于贪婪随机自适应搜索过程提出了一种新的混合算法对问题进行求解。实验结果表明,该混合算法在多星联合任务规划领域是可行有效的。     

半导体晶圆节能分布式制造与预维护联合优化

针对半导体晶圆节能分布式制造与预维护联合优化问题,构建了同时考虑制造阶段和检测修复阶段,以最小化最大完工时间、总碳排放和总预维护成本为优化目标的两阶段绿色调度模型,提出了 改进的混合多目标灰狼优化(improved hybrid multi-objective grey wolf optimization,IHMGWO...     

两阶段流水车间成组调度问题的迭代贪婪算法

针对两阶段流水车间成组调度问题，在同时考虑序列不相关准备时间和阶段间双向运输时间约束的情况下，以最小化最大完工时间为目标建立了混合整数线性规划模型，结合问题特征提出一种协同进化迭代贪婪算法.算法将工件组间排序和各工件组内工件间排序两个子问题进行统一编码，设计了不同的启发式规则产生问题的初始解，并提出一种协同导向迭代贪婪规则对两个子问题进行联合优化，进而给出了问题的三个下界以评估算法的性能.通过不同规模的数据实验和与对比算法的比较分析，验证了所提算法的高效性和稳健性.     

资源约束条件下任务调度算法研究

如何解决资源约束条件下的任务调度问题，保证在资源使用存在冲突情况下, 多个任务高效执行, 其中合理的任务调度和资源冲突消解是影响任务执行效果的关键因素。基于工作流图模型提出了一套资源约束条件下任务调度的框架, 并针对调度过程中产生的资源冲突, 提出了两种任务调度算法: 一种算法通过任务关键度确定优先级, 并基于贪心策略和调整工作流图拓扑结构的方法, 在任务开始前确定任务调度方案; 另一种算法采取弹性资源调度的方式, 使产生冲突的任务优先在资源不足的条件下开始执行, 任务调度和执行交替进行。最后, 通过地震救援案例验证了相关算法可行性, 与求解资源约束条件下任务调度问题的两类典型方法中具有代表性的算法进行对比实验, 分析了所提两种算法的优势与意义。仿真结果表明，所提算法具有适用地震救援资源紧缺特点的优势。