元搜索引擎中基于用户兴趣的个性化调度模型

元搜索引擎的调度策略是研究元搜索引擎如何为用户选择数量合适并贴近用户查询需求的成员引擎,以较小的资源耗费,帮助用户获得较高的查询质量.该文提出了基于兴趣分类采样的成员引擎特征表示的方法和基于用户兴趣的成员引擎个性化调度算法.调度算法根据用户的兴趣计算出各成员引擎与用户查询的相关度,为用户选择最具有潜在有用的多个成员引擎来为用户提供查询服务.实验表明,该模型提高了用户的检索效率和质量.     

混合遗传算法求解车间作业调度问题

分析了生产调度问题,提出一种更为有效的动态混合遗传算法,成功地解决了复杂的FT10×10问题.研究过程中引入自适应遗传算法思想,结合一种能够很好解决调度问题的编码规则和适应度值函数,对该算法进行了详细分析.为防止在遗传操作过程中非法染色体导致程序运行失败,给出了非法染色体合法化的规则.仿真结果表明,该算法和编码规则非常适合调度问题,且所提出的动态混合算法优于其它算法.     

个性化桌面元搜索引擎系统的研究与设计

介绍了一个基于桌面的个性化元搜索引擎的研究策略和实现技术。从个性化策略的描述和系统框架的设计可以得出用户兴趣模型是个性化元搜索系统的基础和关键。基于此开发和设计的桌面个性化元搜索系统才能较好体现个性化的内涵和外延。     

个性化桌面元搜索引擎系统的研究与设计

介绍了一个基于桌面的个性化元搜索引擎的研究策略和实现技术.从个性化策略的描述和系统框架的设计可以得出用户兴趣模型是个性化元搜索系统的基础和关键.基于此开发和设计的桌面个性化元搜索系统才能较好体现个性化的内涵和外延.     

基于遗传算法的机场调度优化算法

随着航班数量的不断增长,航空管理系统已不堪重负,机场容量将成为航空运输发展的瓶颈.为了解决机场容量不足问题,本文将机场调度问题分为杌位分配和滑行道分配两个过程,设计了适合于求解机位分配和滑行道分配问题的遗传算法.对停机位分配问题,在遗传进化过程中为促进算法收敛,采用贪婪算法对种群进行优化,并引入模拟退火思想对适应度函数进行修正.对滑行道分配问题,为适合遗传算法求解,首先将问题转化为图的形式,并设计了相应的遗传编码方式.数值模拟实验表明所提算法能够比较有效地解决机位分配和滑行道分配问题.     

用 遗 传 算 法 求 解 调 度 问 题

给出用遗传算法解决典型调度问题的方法, 并用遗 传算法实现了车间作业调度. 实验结果表明, 遗传算法在寻求调度问题的全局最优解方面具 有较高的效率.     

自适应遗传算法在飞机调度问题中的应用

基于自适应遗传算法，实现了单跑道降落飞机调度问题的求解，算法以所有飞机的排列次序做为个体编码，解码时用移动方法确定飞机的降落时间，适应度函数的构造综合考虑了飞机的提前和延迟带来的损失，选择算子采用期望值方法，交叉算子用顺序交叉，变异算子用倒位变异，为提高算法的执行效率并避免早熟收敛，对交叉和变异概率均采用自适应策略，仿真结果表明了自适应遗传算法用于飞机调度问题的有效性。     

面向分布式搜索引擎的索引库动态维护算法

分布式搜索引擎在实际运行中存在大量的用户,同时索引更新频繁,而索引更新过程的复杂度使得用户的检索请求响应出现较大的延迟。本文提出一种基于内存映射表的索引库动态维护算法,按照一定时间粒度组织索引库,在内存中维护一个当前可用的子索引库列表,实现索引的透明更新。实验表明,该算法能够保证及时地对新数据建立索引,同时有效降低用户检索请求的响应时间。     

基于遗传算法的批调度问题

对把独立的、可同时达到的工件组批，并同时在单机上确定批内序和批间序的批调度问题进行了研究。给出了问题的数学模型，并构造了一个有效的遗传算法。实验结果表明是有效的。     

求解作业车间调度问题的一种自适应遗传算法

针对作业车间调度问题，提出了最小化空闲时间的处理过程及其变异算子，设计了一种自适应遗传算法．该算法根据个体的特征确定交叉和变异次数，并根据种群特征不断修正种群．经典的调度基准问题测试表明：自适应措施能够有效保持种群的多样性，可以采用非常小的种群规模；最小化空闲时间的变异算子缩小了算法的搜索空间，大大提高了搜索效率．     

基于并行遗传算法的车间作业调度

研究了并行遗传算法在车间作业调度问题中的应用,通过对传统的迁移策略进行改进,给出了运用该算法求解车间作业调度的具体过程。最后给出了计算机仿真结果,与普通遗传算法求得的结果的比较,证明了该算法的有效性和先进性。     

一种求3机Flow—shop调度问题的遗传算法

提出一种遗传分枝定界算法求解3机Flow-shop调度问题，该算法似于常用的遗传局部算法和遗传动态规划算法，用随杨方法生成测试例子，通过与著名的Taillard的禁忌搜索算法和Reeves的遗传算法进行比较，实验结果证实了遗传分枝定界算法的有效性。     

作业车间调度双阈值控制结构自适应遗传算法的一种改进

当前,用于求解作业车间调度问题的遗传算法的执行效率非常差,针对这一问题,设计了一种双阈值控制结构的自适应遗传算法。该算法首先利用相似度阈值实现选择性的交叉和变异,然后以适应度阈值作为是否引入新个体的标准,从而保持种群的多样性。利用这种方法解决车间调度问题时,可以避免交叉后产生的优秀个体因变异而遭到破坏。它对典型作业车间调度问题的求解表明,该算法可以极大地提高算法的寻优能力和收敛速度。     

基于Pareto多目标遗传算法的排课算法

中小学课表编排要考虑时间、空间和人员安排问题等多个目标的同时优化问题。传统方法是将多目标优化问题的多个目标函数通过适当方法(如加权法等)转化为单目标优化问题进行处理。该方法的缺点需要对优化问题掌握一定的先验知识,否则难以确定加权系数。针对传统多目标算法需要对目标掌握先验知识的缺点,该文提出一种基于Pareto多目标遗传算法的排课算法,并实验证明该方法的有效性。     

遗传算法在多机调度问题中的应用

本研究了总的流程时间最小的多机调度问题,建立了该问题的数学,模型并用一种改进遗传算法有效解决了该问题。这种改进遗传算法的关键是产生一组较优的初始群体,仿真实验结果表明这种改进遗传算法可以快速、高效地寻找到该问题的全局最优解。     

基于改进遗传算法的Job-shop调度问题

建立了作业调度问题的模型,阐明了遗传算法是一种有效的全局随机优化方法,并将遗传算法用于Job-shop调度问题的研究中.针对标准遗传算法计算费时、稳定性差等不足,从适应度尺度变换、稳态繁殖、自适应遗传参数等方面作了改进.给出了基于改进遗传算法的模型求解方法和步骤.经过实例计算,取得了良好的调度效果,表明该方法可为制定工程装备作战保障的指挥自动化决策提供科学、有效的支持.     

求解流水车间调度问题的一种混合式遗传算法

讨论了如何将邻域搜索与遗传算法相结合求解流水车间调度问题,提出了一种邻域结构,使之更适合求解流水车间问题,设计了一种基于扩展采样空间的混合式遗传算法的框架,并通过计算机模拟验证其有效性。     

求解柔性作业车间调度问题的免疫遗传算法

通过对柔性作业车间调度问题(FJSP)进行分析,借鉴生物免疫机理提出一种求解柔性作业车间调度问题的免疫遗传算法(IGA).该算法在保留基本遗传算法(SGA)随机全局搜索能力的基础上,通过抽取疫苗和接种疫苗等免疫机制,有效改善基本遗传算法的未成熟收敛和局部搜索能力差的不足,显著提高了基本遗传算法对全局最优解的搜索能力和收敛速度.仿真实例表明,免疫遗传算法能有效解决柔性作业车间调度问题.     

基于改进遗传算法的作业车间调度问题研究

为了解决遗传算法的早熟收敛问题,提出一种改进遗传算法.通过设定种群过早收敛指标,在种群出现过早收敛时,及时的对其进行优化.仿真示例说明了该遗传算法在求解Job-Shop生产调度方面的可行性和有效性.     

一种具有免疫机制的车间调度遗传算法

利用人工免疫机制中的克隆选择原理的相关优点，并在遗传算法中融入具有动态、自组织等特征的免疫机制，建立了人工免疫遗传算法。相比单独使用遗传算法，该方法对车间生产调度的优化效果起到进一步改善的作用，最后通过实例加以验证。