基于滤波波束搜索算法的置换流水车间调度问题

【目的】研究解决置换流水车间中作业完成时间与常见到期日之间的绝对偏差最小化和中间库存最小化问题。【方法】首先，构建基于最小化绝对偏差和中间库存的混合整数线性规划模型，采用两阶段法对模型进行求解；其次，提出基于精英选择策略的滤波波束搜索算法(Filtered beam search algorithm，FBSA)，将精英选择策略与FBSA融合，通过对有“希望”的迭代节点进行局部搜索和全局搜索，用以确定筛选出的最优解。【结果】通过实例仿真对基于精英选择策略的FBSA与其他智能优化算法在最优解偏差百分比、平均错误率、改进百分比等3个指标进行对比，结果显示该算法在求解所提问题时具有高效性和稳定性。【结论】基于精英搜索策略的FBSA对处理置换流水车间调度问题有着良好的效果与优势。     

禁忌搜索与遗传算法在求解时间表问题中的对比研究

时间表问题属于NP完全问题，一般来说，只能找出用于实际工作的“亚优解”(sub-optimal solution)，对遗传算法和禁忌搜索算法用于求解时间表问题进行了对比研究，结果表明，禁忌搜索算法能找出比遗传算法更好的时间表，而且禁忌搜索算法所花费的搜索时间也比遗传算法少。但是，遗传算法能同时产生几个不同的逼近最优解的解。     

蜂窝移动网络中切换蜂格的禁忌搜索算法

无线通信网络的设计是一个复杂的过程，许多困难的组合优化问题需要联立求解。这里用禁忌搜索算法致力于解决这个设计优化问题。在蜂窝单元指派交换机时定义了一系列应用于初始解的移动，以改进费用和建立解的可行性。给出了一个能更新程序的增益结构来有效地选择当前邻域中最优解。     

禁忌搜索算法求解旅行商问题研究

设计了一种基于Matlab实现的禁忌搜索算法，用以求解组合优化难题中的典型代表旅行商问题（TSP）。分别对Hopfield原始10城市和中国旅行商问题进行了测试，所得结果都能达到或优于公布的最优解，与传统的Hopfield神经网络求解TSP相比，禁忌搜索算法具有强健，快速和高效的特点。     

禁忌搜索算法应用于解整数线性规划问题的实践

禁忌搜索算法的技术问题预处理，关系到算法计算结果的优劣。该文探讨禁忌搜索算法应用于解整数线性规划问题及其技术处理，得到最优解。     

粒子群—禁忌搜索的FMS多智能体调度

针对柔性制造系统调度问题的复杂性,提出以最小化最大完工时间为目标的多智能体调度系统,系统包含全局、工件和机器三类智能体.系统通过基于合同网协议的工件智能体和机器智能体产生初始解,然后机器智能体以初始解为基础进行局部寻优,所获得的局部最优解集由全局智能体进一步全局寻优,从而获得比一般方法更好的调度解.在进行优化模块设计时,分别引入禁忌搜索和粒子群优化作为机器智能体和全局智能体的优化算法.针对多智能体能够交互的特点,对禁忌搜索算法进行改进,提出了双禁忌表搜索算法,使得各机器智能体寻优结果更具多样化,更适合作为全局智能体优化的初始粒子群.仿真结果表明:调度系统在求解时收敛速度快、精度高,通过对10个经典柔性job-shop问题求解,所有结果均优于单独使用遗传算法和禁忌搜索算法的已知结果.     

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.     

一种基于插入法的禁忌搜索算法

结合插入法和禁忌搜索算法的优点，提出了一种基于插入法的禁忌搜索算法TIS(tabu-insert search)，该算法利用禁忌搜索算法较强的局部搜索能力和插入法在构造高质量解时的优越性来进行解空间的搜索．TIS能有效地帮助搜索程序跳出局部最优解，找到全局最优或次优解．以典型的组合优化问题TSP为例，验证了该算法的有效性，计算机实验的结果表明该算法有较好的寻优能力．     

求解车间作业调度问题的快速禁忌搜索算法

针对车间作业调度问题的难解性，提出了一种求解该问题的快速禁忌搜索算法．该算法是按照禁忌搜索算法的一般步骤来进行设计的，在设计过程中对于算法所涉及到的初始解问题、邻域构造问题以及禁忌表长度的选取等问题给出了旨在减少算法计算时间，提高算法优度的解决方案．该算法找到了所测试的21个标准算例中18个算例的精确最优解，而且在PⅡ233的计算机上每个算例的计算时间不超过2s。     

随机需求车辆路径问题的禁忌搜索算法研究

研究了随机需求车辆路径问题,并将禁忌搜索算法用于解决该问题.实验结果证明,禁忌搜索算法可以有效地求得随机需求车辆路径问题的优化解,是求解随机需求车辆路径问题的一个较好方案.     

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·     

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.     

一种基于遗传优化的路由控制策略

遗传算法是通过模拟自然进化过程有效解决最优化问题的计算模型,在实际操作中得到广泛应用.但由于遗传算法的选择策略使每一代的优良个体大量的遗传到下一代,且适应度函数设定的差异,使最优个体很快充斥整个群体,缺少物种多样性,导致算法很快收敛于局部最优解,达不到全局优化.针对遗传算法存在的这一问题,结合禁忌搜索算法能够禁忌搜寻过的最优解而引入裂解、增加种群多样性的特性,提出了一种基于遗传优化的路由控制策略.该策略将遗传算法得到的最优解作为禁忌搜索的初始解,提出将染色体模版作为禁忌对象,并以此模版为基础建立邻域的方案.仿真实验表明,该策略能够有效的抑制遗传算法过早收敛的问题,减少了全局能量的消耗,从而延长了网络生命周期.     

一种求解带有阻塞限制的混合流水车间的禁忌搜索算法

针对带有阻塞限制的混合流水车间调度问题,提出一种禁忌搜索算法和优先级规则相结合的方法.开发了启发式调度算法求出问题初始解,应用禁忌搜索算法对工件在第一级的排序进行优化,采用优先级规则进行其他级工件的排序.实验结果表明,该方法大大缩减了搜索空间,能够较好地解决此类调度问题.     

遗传算法在排课系统中的优化研究

本文对高校排课的双目标问题进行研究、分析,对排课问题按照遗传算法进行编码,定义好适应值函数后进行选择交叉,并用禁忌搜索算法进行代替变异操作,实现了遗传与禁忌搜索算法相结合的排课系统算法设计.     

TS+BS混合算法及在Job Shop调度问题上的应用

为解决较大规模的最小化完工时间 Job Shop调度问题 ,在 Tabu Search(TS)和 Beam Search(BS)方法基础上 ,提出一种采用基于问题结构信息的搜索树生成方法和搜索策略的调度算法 ,该算法采用通过有选择地对解空间进行分枝和评估相应的分枝实现算法迭代的 Beam Search机理 ,并利用局部搜索能力强的 Tabu Search搜索算法进行各分枝的评估 ,进而确定适合 Beam Search算法迭代的理想分枝 ,以降低 Beam Search算法漏掉好解的可能性。并用 4 0个最小化完工时间 Job Shop调度问题的 Benchm ark实例进行了数值计算。计算结果表明 ,该算法效率高 ,解的性能令人满意 ,并适应于较大规模的调度问题     

一种混合遗传禁忌搜索的模糊聚类算法

传统基于目标函数法的模糊聚类算法是一种迭代的“爬山”算法，容易陷入局部最优解．提出了基于遗传算法与禁忌搜索结合的模糊聚类算法，综合运用遗传算法的多出发点和禁忌搜索的记忆性来改善聚类的效果，并通过迭代的遗传禁忌搜索算法产生最优聚类中心，实验中分别通过人工数据和标准数据测试验证了该算法的有效性．     

具有禁忌算子的遗传算法目标优化分配

针对地面防空作战中的多通道目标优化分配问题，给出了一种具有禁忌算子的混合遗传算法。该算法结合禁忌搜索算法和遗传算法二者的优点，既克服了禁忌算法全局搜索能力的不足，又提高了遗传算法的爬山能力，还解决了遗传算法容易陷入局部最优的问题，并使搜索过程具有记忆功能。仿真结果表明，该算法可有效给出求解多通道目标优化分配问题的满意解。