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．     

免疫遗传算法在车间作业调度中的应用

为了求解车间作业调度(JSP)这一典型的NP难题,提出了基于免疫遗传算法(IGA)的JSP问题求解方法.在该求解方法中,结合免疫原理和遗传算法提出了应用于JSP问题的IGA算法流程;算法采用基于工序的编码方式、自适应交叉和变异;同时为了改善交叉算子的性能提出了一种改进的基于工序编码的交叉算子.另外,采用车间作业中“最短处理时间原则”作为IGA算法的免疫疫苗,同时给出了免疫算子的设计方法.最后,通过“Muth and Thompson”基准问题的仿真实验验证了IGA算法在JSP问题求解中的有效性.     

基于实数编码的自适应伪并行遗传算法

根据适应度的方差，定义了一种度量种群多样性的指标。在实数编码遗传算法的交叉算子和变异算子中引入该指标，并将该指标用于指导交叉概率和变异概率两个参数的调整，从而使算法在计算过程中能够根据种群多样性的变化自适应地调整其参数。再采用并行计算的思想，在单台计算机上实现了一种类似并行遗传算法的自适应伪并行遗传算法。用这种方法对6个典型的多峰值函数求极值，并和其他方法进行比较，结果表明：所定义的种群多样性指标可以用于遗传算法的自适应调整，该算法具有较强的全局搜索能力和局部搜索能力，能够有效地克服早熟收敛问题。     

面向作业车间调度问题的遗传算法改进

为了获得遗传算法在作业车间调度问题上的最优化解,提高算法的迭代速度,研究了遗传算法的改进方法,以工件的加工时间最短为目标建立调度模型。在算法上提出了基于概率改进的具有自适应能力的交叉与变异算子,以求作业车间调度问题的最优解。在遗传算法上采用精英保留策略方法,并结合改进的自适应算子对问题进行求解。以基准案例LA01和FT06作为实验仿真对象,获得了相应的甘特图以及搜索过程曲线。仿真结果表明,与未改进的算法相比,该算法能够更加快速地获得最优解。改进后的算法在搜索上更加快速有效,在求解作业车间调度问题上具有一定的可行性,更加适合工业加工生产。     

云自适应遗传算法有能力约束的车辆调度优化

针对与车辆调度成本密切相关的运输量和车辆利用率,建立油耗费用和固定费用最小的车辆调度模型.根据车辆调度问题实时性和复杂性的要求,提出云模型理论与遗传算法相结合的云自适应遗传算法,利用云模型云滴的随机性和稳定倾向性改进标准遗传算法中固定设置交叉和变异概率的方式,克服了标准遗传算法搜索速度慢及易早熟的缺陷,设计基于最大保留机制的交叉和变异算子,提高了算法的收敛性和鲁棒性.最后,结合算例对模型和算法的有效性进行验证.     

应用遗传算法求解模糊参数的单机调度问题

应用遗传算法求解基于可能性理论的模糊参数单机调度问题. 在单机调度问题中,作业处理时间和要求完成期限均为模糊数,而作业的权重是正的精确数. 在设计的遗传算法中,个体基因的表示采用整数排列,交叉操作使用交换子串的交叉算子,变异操作使用移动变异算子,个体评价使用基于序的评价函数. 最后用算例说明算法的有效性.     

基于遗传算法的ERP生产计划排单模型

以某家具制造企业为实际背景 ,讨论ERP生产计划排单模型的建立及算法设计 .在所建模型中 ,对染色体采用工件编码规则进行编码 ,提出了掺杂人工基因重组的交叉方法 ,并且给出了选择、交叉和变异的具体算子 ,利用自适应遗传算法可实现生产计划的自动生成及调度     

一种改进的自适应遗传算法

在对自适应遗传算法中选择、交叉、变异算子作用分析的基础上,提出一种新的自适应遗传算法,新算法基于实数编码机制,选择操作采用精英选择与轮盘赌相结合,变异和交叉操作采取根据适应度自适应地非线性调整变异和交叉概率的策略,同时提出进化的后期采取先变异后交叉的操作次序.仿真实验表明,新算法有效防止早熟,收敛速度更快,鲁棒性更好且拥有较强的寻优能力.     

不确定条件下基于遗传算法的作业车间调度问题

考虑到产品不同的交货期, 研究了不确定条件下的作业车间调度问题, 用三角模糊数表示产品处理时间, 建立了调度问题的模型, 并结合模糊理论设计了一种改进的遗传算法进行求解. 该算法通过整数编码的方法产生初始种群, 结合轮盘赌方法和精英保留策略进行选择操作, 采用基于优先工序交叉(precedence operation crossover, POX)算子和互换变异方法进行交叉和变异操作, 并通过动态调整交叉概率和变异概率的方法来提高算法的性能以及计算效率. 最后, 通过算例和企业实例验证了该模型和算法的有效性.     

一种新的非满载车辆调度的遗传算法

针对物流配送中的单车场非满载车辆调度问题,提出了一种基于Grefenstette编码的自适应遗传算法.该方法采用Grefenstette编码方式,使得交叉和变异运算后的任意基因型个体都能对应于一条具有实际意义的行驶路线;并在交叉和变异运算过程中,引进自适应调整策略,避免陷入早熟和染色体的破坏.通过与简单遗传算法的仿真结果对比,验证了本算法的有效性.     

关于积Domain上的Scott拓扑和连续函数Way-below关系的一点讨论

对任意一族具有小元的dcpo{Li}i∈I，证明了若每个σ(Li)是连续格，则ⅡLi上的Scott拓扑恰是诸Scott拓扑σ(Li)的积拓扑，得到了关于连续函数way-below关系的一些结果。     

基于免疫遗传算法的炼钢最优炉次计划研究

针对炼钢最优炉次计划问题难以准确求解的实际情况,建立了一种含有0-1变量的整数规划模型,为了求解该优化模型,提出了一种新的免疫遗传算法.该算法通过将免疫算法和遗传算法相结合,在传统遗传算法中加入免疫算子,并且引入了新的个体选择概率模型,有效防止了算法过早收敛的现象.针对该类优化问题的特性,设计了自适应的交叉率和变异率准则,动态调整交叉率和变异率,提高了该算法的精度.基于工厂的实际数据,进行了仿真实验,实验结果表明该免疫遗传算法比普通遗传算法有着更高的搜索精度,证明了该算法在实际炼钢最优炉次计划问题中的有效性和准确性.     

基于自适应遗传算法的网格任务调度优化

针对传统任务调度算法效率较低、资源负载不平衡等缺点,基于遗传算法,考虑现代网格系统异构性和动态性的特点,提出一种有效的交叉概率和变异概率自适应更新方法,提高遗传算法的全局搜索能力和收敛速度.仿真实验表明,改进后的遗传算法在进化速度上有明显提升,可较好地处理网格任务调度问题,提高任务调度效率,降低资源负载的不平衡性.     

改进遗传算法求解带不相关并行机的HFSP

以最小化最大完工时间为目标的不相关并行机混合流水车间调度问题.首先建立了不相关并行机混合流水车间调度问题的数学模型;然后提出了改进的遗传算法进行求解.为弥补遗传算法的迭代后期容易陷入局部搜索的缺陷,在传统遗传算法的基础上利用改进的自适应交叉和变异概率因子及模拟退火局部搜索策略,增强遗传算法在迭代后期跳出局部最优的能力....     

基于遗传算法的舰载机保障流程研究

根据舰载机多机、多保障设备的特点,建立了机务保障模型。给出了遗传算法的流程。应用双层编码格式进行了个体编码,使遗传算法在可行解的基础上减少了搜索运算量,同时防止了群体规模过大。设计了选择、交叉和变异操作。结合具体实例进行了仿真计算。运行结果显示,方法可行,可以直观给出保障设备和飞机的保障流程方案,效果较好,验证了其在舰载机机务保障方案设计中的适用性。     

单亲遗传算法求解飞机降落排序问题的研究

为了保证飞机在降落时安全畅通,对飞机的降落排序进行了有效的排序,以单亲遗传算法(PGA)为基础,建立了以航班延误总时间最小为目标函数的规划模型,对着陆飞机排序进行了仿真计算,并与先到先服务算法、模拟退火算法以及蚁群算法进行了对比研究.仿真结果表明PGA算法在延误时间方面远低于先到先服务算法、模拟退火算法以及蚁群算法,但在计算性能上稍差于没有优化的先到先服务算法,因此提出该算法的可行性.     

基于自适应滑动窗的降落航班排序模型

对交通拥挤时进场航班进行合理排序，是空中交通流量管理的一个重要研究内容.通过对降落航班排序问题的研究，基于对降落总时间和计算量的优化，引入滑动窗模型.通过理论证明和仿真试验分析了窗体大小和步长对计算量和排序评估结果的影响.添加时间参数，使算法能自适应调节窗口大小和滑动步长.通过实际飞行计划仿真，本文的自适应滑动窗算法与先来先服务相比，明显减少了总降落时间，降低了航班调整力度.证明了算法的灵活性和实用性.     

基于滚动时域的遗传-免疫算法优化航班着陆调度

航班调度问题一直是空中交通管制(ATC)中的一个复杂而具有重要意义的任务,而航班着陆问题(ALS)是其中的核心问题.航班着陆调度是NP-hard问题,具有规模大、约束条件多的特点.因此,为了有效合理地解决航班着陆问题,本文提出了基于滚动时域的遗传-免疫算法(RHC HGIA)的航班着陆调度算法.RHC HGIA主要从两个方面解决航班着陆问题,一方面根据设定的滚动时域长度与大小选择需要进行优化的待降落航班;另一方面对选择的待降落航班使用遗传-免疫算法进行优化并确定其实际着陆时间.经过优化后的航班组成新的航班降落序列,从该序列中选择实际着陆时间在给定时域范围内的航班进行着陆.重新设置滚动时域长度,选择待降落航班进行优化,直到所有待着陆航班都已着陆为止.本文仿真实验以某机场一天内的20架待着陆航班数据为基础,并在机场管制仿真系统中进行模拟仿真.仿真实验表明,与传统航班着陆调度算法(FCFS)相比,经过RHC_HGIA算法优化后的待着陆航班的额外成本有明显的降低.