基于递阶遗传算法的一类多旅行商问题优化

针对最小化单个旅行商路程的多旅行商问题,提出了一种递阶遗传算法和矩阵解码方法。该算法根据问题的特点,采用一种递阶编码方案,此编码与多旅行商问题一一对应。用递阶遗传算法优化多旅行商问题不需设计专门的遗传算子,操作简单,并且解码方法适于求解距离对称和距离非对称的多旅行商问题。计算结果表明,递阶遗传算法是有效的,能适用于优化多旅行商问题。     

加工时间为连续随机变量的Job Shop调度问题

针对实际调度问题中存在的不确定现象,提出了加工时间服从正态分布、最大完成时间的期望值作为目标函数的随机Job Shop问题;然后提出了解决该问题的智能优化算法:采用随机模拟的方式产生输入输出数据,利用遗传算法训练神经网络,将训练过的神经网络嵌入到另一遗传算法中,用该遗传算法来优化Job Shop调度问题;最后给出了仿真实验,通过仿真实验证明,该算法对于解决加工时间为随机变量的Job Shop调度问题是行之有效的。     

基于递阶遗传算法的最小加权完工时间并行机调度

针对最小化加权完工时间的等同和非等同并行多机调度一类问题,提出了一种递阶遗传算法.该算法根据问题的特点,采用一种染色体递阶编码方案,此编码与调度方案一一对应.计算结果表明,递阶遗传算法是有效的,能适用于大规模等同和非等同并行多机调度问题,通过与Cheng所作编码的遗传算法比较,用递阶遗传算法优化并行机调度操作简单并且收敛速度快.     

大规模Job Shop调度的多级邻域变量排序算法

在基于约束满足的Job Shop调度问题求解过程中,变量赋值顺序是影响搜索效率的关键因素.根据问题的约束拓扑关系,提出了变量的多级邻域结构模型,在此基础上构造了一种新的变量排序算法,通过引导当前搜索介入临界区域来提高计算效率.数值实验表明该算法能够有效地改善大规模Job Shop调度问题的求解效率.     

求解混合流水车间调度的改进贪婪遗传算法

针对最小化最大完工时间的带有不相关并行机的混合流水车间调度问题,提出了改进贪婪遗传算法。首先,该算法染色体编码采用基于工件加工顺序的编码,解码提出了两种设备分配方案,并考虑到不同阶段加工设备配置不同对算法的影响,采用了正序解码和逆序解码加再调度并用的解码策略。其次,提出贪婪交叉算子和贪婪变异算子,这些算子不仅承担改进种群,增加种群多样性的功能,同时还具有较强的局部搜索能力。最后通过正交实验确定算法的参数设置,与已有算法对已知案例的求解结果进行了比较,说明了该算法的有效性。同时实验表明了正序和逆序解码策略的必要性以及正序或逆序解码的时机。     

求解Job Shop调度问题的粒子群算法研究

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.     

基于赋时Petri网和GA的柔性制造系统调度

Petri网理论已成为柔性制造系统中建模与分析的主流技术之一,基于Petri网的调度优化问题已被广泛研究。本文为解决柔性制造系统的调度问题,提出了一种基于Petri网和遗传算法相结合的调度方法。首先用赋时Petri网对柔性制造系统进行建模,然后应用遗传算法对该模型进行调度并获取近似最优解。在该算法中,采用新的编码/解码机制,用Petri网模型的变迁激发序列作为染色体编码,且对群体中每个染色体对应的变迁序列不再要求其满足Petri网的可达性条件,而是通过解码部分将其转换为一个满足可达性条件的序列,从而大大简化初始化种群,以及交叉和变异操作。该方法融合了Petri网和遗传算法各自的优点,既可以处理典型的Job-Shop问题,也可以较好地解决柔性制造系统的调度问题。文中通过仿真实验证明了该方法的有效性。     

基于主动调度的编码方法及其在JSP中的应用

在对Jobshop问题进行具体描述的基础上,分析了目前利用遗传算法解决Jobshop问题的各种常用的编码方法,提出了一种新的编码方法.该编码方法与主动调度的构成步骤相结合,编码中基因的排列顺序就表示各工序的优先调度顺序,由此产生可行的调度方案,基于该编码方法是以不可重复的自然数为基因进行编码,在遗传操作过程中能采用类似TSP的遗传算子,从而避免了非法调度解的出现.采用该编码方法在遗传算法求解Jobshop问题的过程中,既能满足Jobshop问题的特性,又能体现遗传算法的较强的搜索能力.仿真结果也充分证明了该算法的有效性.     

用模糊调度系统求解动态Job Shop问题

研究工件加权拖期总和最小化的动态 Job Shop调度问题 .提出了一个模糊调度系统 ,用以动态地选取启发式调度规则以求解该问题 .特别地 ,该系统具有从模糊规则和以前经验中学习的能力 .各种不同条件下的仿真实验表明该模糊调度系统是有效的.     

解旅行商问题的一个新的遗传算法

对旅行商(TSP)问题设计了一个新的遗传算法.首先,对n个城市的旅行商问题设计了一个新的编码方法,并且对这种编码方法,给出了简便的解码方法.其次,针对编码的特点,设计了一种新的、有效的杂交算子和变异算子,这些算子均能直接产生可行的后代.为提高杂交算子的搜索能力,结合了一个局部搜索技术来改进杂交算子.在此基础上,提出了求解TSP的一个新的遗传算法,并证明了其全局收敛性.为了验证算法的有效性,对10个国际标准算例(城市规模从14到1000)进行了计算机仿真,结果表明算法是有效的.     

THE 8~(th) INTERNATIONAL CONGRESS ON INDUSTRIAL AND APPLIED MATHEMATICS

正August 10-14,2015Beijing,ChinaThe International Congress on Industrial and Applied Mathematics(ICIAM)is the premier international congress in the field of applied mathematics held every four years under the auspices of the International Council for Industrial and Applied Mathematics.From August 10 to 14,2015,mathematicians,scientists     

2014 List of Referees

正~~     

TSINGHUA UNIVERSITY,Beijing, China

正AF:Any Field The School of Economics and Management at Tsinghua University(Tsinghua SEM)invites applications for faculty positions at all levels(Assistant Professor,Associate Professor and Full Professor)in any fields of business administration and management.Tsinghua SEM is the only school     

《Journal of Systems Science and Systems Engineering》Contents of Volume 23,2014

正~~     

Call for Papers The 12th International Conference on Service Systems and Service Management ICSSSM'15

正June 22-24,2015Guangzhou,China http://iec.cnsba.com/index.htmlCo-Sponsored by:ffiEE SMC(pending)South China University of Technology The Chinese University of Hong Kong Tsinghua UniversityHosted bv:School of Business Administration,South China University of Technology,China Conference Co-Chairs:     

分布交互仿真技术综述

介绍了ＤＩＳ的技术特点,综述了ＤＩＳ中关键技术和相关技术,并对目前ＤＩＳ发展过程中遇到的问题进行了深入的分析与论证。     

Innovation Versus Environmental Protection Presumptions

The paper is about negotiating with issues that discourage innovation. The subject is environmental deterioration, with concern directed at the impediments that keep it from being innovatively resolved. The paper is organized around three issues. (1) The dominant model of environmental concern, called environmental protection, is managed predominantly via command and control approaches. (2) Command and control, by relying on analytical segmentation to subdivide the problem into digestible bits and using formal legislation to direct it, are not up to emerging challenges in the area. (3) More robust models are available but difficult to experiment with due to impediments that discourage change. These impediments are seen in ideals associated with protection, prevention, recycling, and sustainability that tend to do more to sustain harmful practices than to seek beneficial alternatives. Being able to appreciate the underlying restrictions of entropy could help stimulate a more innovative agenda. These issues are tested via a project funded by the EPA entitled ENERGY STAR Homes.