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求解Job Shop调度问题的粒子群算法研究 总被引:4,自引:0,他引:4
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. 相似文献
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针对置换流水车间计划外新工件到达干扰问题,研究从加工系统参与主体:企业管理者、车间工人和客户三方进行基于前景理论的扰动度量,并建立同时考虑初始成本目标和基于行为运筹扰动目标的干扰管理模型.经分析发现问题复杂度为NP-难,为了弥补单一元启发式算法具有求解性能依赖于初始解的质量以及局部搜索不足等缺陷,从初始解改进和加强局部搜索两个角度,提出一种具有一般通用性的元启发式算法混合策略,分别基于量子计算、粒子群搜索和模拟退火设计了四种具体混合算法.为验证该混合策略的有效性,基于置换流水车间Taillard(Ta)标准测试集设计干扰算例并应用算法进行求解,验证了基于前景理论的扰动度量的优势,通过输出有效前沿多样性和收敛性分析证明了所提算法混合策略求解问题的有效性. 相似文献
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为快速应对柔性作业车间生产过程中出现的突发状况,构建了一种以全局任务最大生产完成时间以及紧急订单生产完成时间为优化目标的柔性作业车间动态调度模型。针对上述模型,提出一种更加适用于动态排产的动态交互层DIL (Dynamic Interaction Layer)来代替滚动窗口。设计了粒子群遗传混合算法PSGA (Particle Swarm Genetic hybrid Algorithm),将粒子群算法中位置更新策略与遗传算法基因突变融合,加强算法局部搜索能力。针对柔性作业车间订单加急的意外状况,采用DIL与PSGA相结合的方法求解动态调度问题。通过仿真实验,验证了DIL处理紧急订单的能力和PSGA算法的有效性。 相似文献
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针对以最小化最大完工时间为目标的无等待柔性流水车间调度问题,提出了一种混合粒子群-NEH算法.该算法 利用粒子群优化算法解决机器分配问题,并进行全局优化;利用改进的NEH算法确定工件加工顺序,并首次提出差值 平移算法计算问题目标值.在算法求解过程中,通过不断对停滞粒子实行变异操作,避免粒子群陷入早熟收敛状态.基 于典型算例的仿真实验,证明了所提算法求解该类问题的可行性和有效性. 相似文献
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针对复杂的生产环境,建立基于学习效应的多目标置换流水车间调度问题模型。设计嵌套有萤火虫算法的膜算法,改进其邻域搜索策略,对构建的模型进行寻优求解。利用Car类基准测试问题测试萤火虫膜算法的性能,并通过与萤火虫算法和粒子群算法的对比,验证了萤火虫膜算法在求解置换流水车间调度问题中的可行性和有效性。利用膜算法求解得到的不同学习率下置换流水车间调度问题的最大完工时间及总流经时间,构建Pareto最优解集,分析不同学习效应因子对多目标置换流水车间调度问题的影响程度。 相似文献
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带全局判据的改进量子粒子群优化算法 总被引:1,自引:0,他引:1
针对现有量子粒子群优化算法的多参数(≥5)优化问题易收敛到局部最优解、且无法判定优化结果全局性的问题,提出了带全局判据的改进量子粒子群优化算法。在惯性权重自适应调整的量子粒子群优化算法基础上,进行了粒子位置周期性变异,以及随粒子进化速度和聚集度变化的搜索范围变异。依据粒子聚集度大小,建立了判定优化结果全局性的全局收敛判据。以典型标准函数和乘波体外形多参数优化问题为算例,验证了改进算法和全局判据的可靠性。结果表明,改进算法的全局搜索能力明显提高,优化结果真实可靠,全局判据实用性强。 相似文献
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微粒群算法是一种群体智能算法,它是通过模拟以鸟类、昆虫等为微粒的自然界的群体行为,来构造的一种随机寻优的进化算法。现有的微粒群算法在某些情况下存在收敛速度慢、而且不能收敛于全局最优解的问题。通过采用可视化的仿真方法对微粒群的搜索运动轨迹进行分析,我们提出了变尺度微粒群算法。变尺度微粒群算法将变尺度方法引入微粒的搜索过程中,采用不同的尺度动态地改变微粒群的搜索空间、速度限制区间等,通过对一些典型的试验函数的测试,结果表明,变尺度微粒群算法在收敛速度和全局寻优能力等方面都有较大的改进。 相似文献
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基于微粒群算法的最佳证券投资组合研究 总被引:4,自引:0,他引:4
微粒群优化(PSO)算法是新近出现的一种仿生算法,简单容易实现,而且随机搜索,不易陷于局部最优.本文将该算法引入证券投资组合领域,研究允许卖空证券和不允许卖空证券两种情形下的投资组合优化问题.文中首先系统介绍PSO算法原理、流程以及算法的改进发展,然后分析了卖空证券投资和不允许卖空证券投资两种情形下的优化模型,接下来介绍了应用PSO算法编码解决证券投资组合优化的方法步骤.最后,通过两个应用实例,计算表明PSO算法可以准确快速地解决证券投资组合优化问题. 相似文献
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一种基于量子粒子群算法的SAR图像自聚焦方法 总被引:1,自引:0,他引:1
为了准确补偿合成孔径雷达(SAR,Synthetic Aperture Radar)回波数据中的相位误差,研究了一种实用的SAR图像自聚焦算法。该方法以量子粒子群算法(QPSO,Quantum-behaved Particle Swarm Optimization)为基础,利用最小熵准则作为评判标准,通过多维搜索完成相位误差校正。同传统的自聚焦方法相比,该方法具有较好的鲁棒性和收敛速度快的特点,对低频和高频相位误差都有非常好的补偿能力。仿真结果验证了该方法的有效性。 相似文献
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动态环境下一种改进的自适应微粒群算法 总被引:3,自引:0,他引:3
提出了一种适应复杂动态环境的微粒群算法———改进的自适应微粒群算法(Improved AdaptiveParticle Swarm Optimizer,IAPSO).使用由DF1(Dynamic Function 1)生成的复杂动态环境对IAPSO算法进行了验证,并着重将IAPSO算法同APSO(Adaptive Particle Swarm Optimizer)算法进行了对比.实验结果证明,在复杂的动态环境中,IAPSO算法比APSO算法具有更好的适应性. 相似文献
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经典的粒子群优化算法是一个有效的寻找连续函数极值的方法。其在离散空间的应用还很不成熟。主要针对公共交货期下E/T(Earliness/Tardiness)指标的单机调度问题进行研究,并基于粒子群与启发式集成的优化算法(Particle Swarm Optimization integrated with Heuristic:PSO-H)对该问题进行求解。启发式信息由工件加工时间和拖期惩罚构成,它对算法的寻优性能有明显的改善。同时,采用OR-Library中的标准算例对该算法进行仿真实验,显示出理想的寻优结果。 相似文献
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针对二进制粒子群优化算法在认知无线电频谱分配中容易陷入局部最优等问题,将人工蜂群算法引入到认知无线电频谱分配中,提出了基于离散人工蜂群算法的认知无线电频谱分配方法。针对一种认知无线电网络模型,将离散人工蜂群算法中的蜜源位置离散化,与模型中的可用频谱矩阵相结合产生分配矩阵,对目标函数进行优化,并且使用了一种新的比例公平性目标函数评价该算法的性能;通过仿真比较了本文算法与二进制粒子群优化算法的频谱分配方法的性能,同时在使用电视频段的认知无线电系统进行了验证,结果表明本文算法的高效性和优越性。 相似文献