一种流水冲突的最优调度解

章对流水冲突问题进行分析，给出了用时段间隔矩阵表示流水线冲突状态的方法。该方法方便明确，易于计算机实现。同时给出了实现流水线冲突调度的定理及其证明。     

一种流水冲突的最优调度解

文章对流水冲突问题进行分析,给出了用时段间隔矩阵表示流水线冲突状态的方法。该方法方便明确,易于计算机实现。同时给出了实现流水线冲突调度的定理及其证明。     

电网调度模型与直接优化算法

研究ｍ个电站ｎ个用户的电网调度问题，建立电力调度的二次平衡模型，证明关于元的直接优化原理并给出优化算法，用数据实例给出了计算过程。     

一种有限空间区域的机群调度优化算法

 基于有限空间区域调度优化问题,针对机群调度具体问题,先将机群保障流程整体抽象建模,再把物理模型转化为典型调度问题模型,设计启发式规则提出优化算法。算法分为上、下两层次,上层负责在有限区域内选择合适的停机位和起飞位,下层负责对单机各作业进行调度,下层把调度结果返回给上层算法,上层根据该调度结果自适应调节某架机的停机位和起飞位,重新调用下层算法以验证该调整是否能改善解的质量。以典型出动任务作为输入算例,求解出有限空间区域的机群调度方案结果。相比之前人工排布的方式,本方法在求解时间和结果优劣两方面更具优越性,该方法使得机群调度指挥方式向智能自动化过渡,对提升机群出动架次率有重要意义。     

No-Wait流水车间调度问题的MDIS算法研究

No-Wait流水车间调度问题的特性是工件加工一旦开始,必须连续进行,不允许工件完成某一加工工序后在机器上滞留等待.本文针对目标函数为Makespan的No-Wait流水车间调度问题,从对目标函数结构的分析入手,提出了一种基于最小化工件间距离的初始排序策略和插入方法的启发式算法.通过对大量典型算例的实验后验证了提出的算法的有效性.     

Blocking流水车间调度问题的MBT算法研究

针对目标函数为Makespan的Blocking流水车间调度问题,设计了一种构造启发式算法．初始排序的产生从减少下游工件的滞留时间入手,结合有向图中对关键路径的分析,采用插入规则进行搜索的方法得到工件序列的近优排序．通过大量典型算例的计算,实验结果证明了设计的算法具有优越的性能．     

基于多目标离散正弦优化算法的混合零空闲置换流水车间调度

针对以最小化最大完工时间（makespan）和最小化最大拖期（maximum tardiness）为目标的多目标混合零空闲置换流水车间调度问题（Mixed No-idle Permutation Flow Shop Scheduling Problem,MNPFSP）,提出了一种多目标离散正弦优化算法（Multi-objective Discrete Sine Optimization Algorithm, MDSOA）。首先,建立外部档案集（AS）存储Pareto解,并在每次迭代后对AS进行更新;其次,在正弦优化算法（Sine Optimization Algorithm,SOA）的基础上,引入迭代贪婪（IG）算法的破坏重构机制,重新定义了一种适用于离散调度问题的位置更新策略;最后,引入快速非支配排序和拥挤距离对种群进行筛选,在保留精英解的同时保证了解的多样性和分布性。选取Taillard Benchmark中11个不同规模的算例进行仿真实验,并将仿真结果与NSGA-Ⅱ和NSGA-Ⅲ算法进行比较,验证了MDSOA求解MNPFSP的有效性。     

无等待流水调度问题迭代启发式算法

针对以总完工时间最小化为目标的无等待流水调度问题(缩写为NWFSP),提出了两个迭代启发式算法(缩写为IHA1、IHA2).一个是以FL(described by Framinan and Leisten,OMEGA,2003)启发式算法产生的解作为初始解,另一个是以WY(described by Hoon-shik Woo and Dong-soon Yim,Computers & Ops Res,1998)启发式算法产生的解作为初始解,然后两者均应用RZ(developed by Rajendran and Ziegler,European Journal of Operational Research,1997)和FL插入以及成对交换技术进行多次迭代来改善解的质量.为了评估,我们使用了Taillard's基准程序随机产生了大量实例,实验结果显示,IHA1和IHA2在解的性能上优于经典的RC1、RC2、PH1(p)算法,随着问题规模的增大,对解的质量改善得更好.     

车间流程的免疫调度算法

为了高效地解决车间流程(Flow Shop)问题,提出了一种利用免疫算法求解Flow Shop调度问题的方法.该算法是根据人或者其他高等动物的免疫系统机理设计的,将调度目标和约束条件作为抗原,将问题的解作为抗体,对抗体采用按工件加工顺序进行自然数编码,并把最大流程时间的倒数作为适应度函数,新抗体的繁殖是通过部分匹配交叉算子和按工件顺序互换的变异算子实现的,对抗体产生的刺激和抑制通过抗体浓度来调节,而抗体浓度通过计算抗体之间的最大亲和力获得.通过对Flow Shop问题的基准测试表明,该算法不仅在求解问题的规模上具有很好的可伸缩性,而且在运算时间上也低于遗传算法和模拟退火算法.     

用AGLA算法求解一类以TFT为目标的模糊Flow Shop调度问题

针对一类加工时间不确定的以总流经时间(TFT)为目标的置换Flow Shop调度问题,应用模糊数学的方法表示加工时间的不确定性,提出了一种改进的智能算法——异步遗传局部搜索算法(AGLA)。该算法初始种群的一个解由构造型启发式算法产生,其他解随机产生;通过引入一个加强的变邻域搜索机制和一个简单的交叉算子,对种群执行异步进化操作(AE);算法最后加入重启机制防止陷入局部极小。仿真实验结果验证了AGLA解决模糊Flow Shop问题的有效性。     

多处理机调度问题的一种近似算法

对多处理机调度问题Ｐ∥Ｃｍａｘ，给出一种近似算法，大量实例的计算结果表明，本文的算法是非常有效的。     

模拟进程调度的时间表求解算法

从分析进程调度与时间表问题的共性、探索时间表求解的数学模型出发,介绍了一种时间表问题求解的算法,并分析算法复杂度．该算法适用于时间表在现实环境中的各种应用．     

面向对象Flow-shop调度问题的遗传算法求解

以面向对象的程度设计方法,实现了用遗传算法求解ＦｌｏｗＳｈｏｐ调度问题（ＦＳＳＰ）文中讨论了ＦＳＳＰ的不同存贮方式（ＵＩＳ、ＦＩＳ和ＮＩＳ）,时限问题以及不同的交叉算子对算法的作用     

An Adaptive Genetic Algorithm for Multiprocessor Real-time Task Scheduling

Real-time task scheduling is of primary significance in multiprocessor systems. Meeting deadlines and achieving high system utilization are the two main objectives of task scheduling in such systems. In this paper,we represent those two goals as the minimization of the average response time and the average task laxity. To achieve this, we propose a genetic-based algorithm with problem-specific and efficient genetic operators. Adaptive control parameters are also employed in our work to improve the genetic algorithms' efficiency. The simulation results show that our proposed algorithm outperforms its counterpart considerably by up to 36% and 35% in terms of the average response time and the average task laxity,respectively.     

基于改进遗传算法的Flow Shop调度算法研究

给出了Flow Shop调度问题的数学模型,介绍了三种用于求解该问题的启发式算法,根据普通遗传算法与启发式算法的互补特性,提出了结合两者各自优势的改进遗传算法．通过两个不同规模的经典算例对算法的优化性能进行了对比分析,结果表明,采用了保优策略的改进遗传算法的搜索能力优于启发式算法及普通遗传算法,并具有较强的鲁棒性．     

基于改进分布估计算法的带并行机模糊混合Flow Shop调度

针对处理时间不确定情况下带并行机的混合Flow Shop调度问题,基于模糊规划理论,采用一种模糊数排序的方法建立了调度模型;以最小化加权模糊最大完工时间的平均值和不确定度作为调度目标,提出一种改进分布估计算法(IEDA)求解上述问题。IEDA算法采用基于NEH(Nawaz-Enscore-Ham)和破坏重建策略的初始化方法,对较优个体进行变邻域局部搜索以提高算法的局部搜索能力,同时采用破坏重建策略增加种群多样性,在最优解连续若干代没有改进时对其进行基于破坏重建策略的变邻域局部搜索,增强算法跳出局部最优的能力,并用正交设计的方法调节算法参数。仿真实验结果验证了本文算法的优越性。     

改进的最低松弛度优先周期任务调度算法

最小松弛度优先LLF(Least Laxity First)调度算法结合任务执行的缓急程度来给任务分配优先级,任务的松弛度越小,越需要尽快执行.然而,当多个任务松弛度值接近时,算法造成任务之间的频繁切换或颠簸现象,增大了系统因调度引起的开销,限制了调度算法的实际应用.寻找合理的任务执行时间片,对最低松弛度优先调度算法进行改进,一直是研究的热点.该文在深入研究周期任务特点的基础上,给出了最少切换次数的最低松弛度优先调度算法.仿真实验表明,算法是有效的.     

柔性流水作业排序问题的贪心算法求解

柔性流水作业排序问题是一类复杂的车间作业调度问题。针对通常情况下调度问题求解困难的问题,给出了求解柔性流水作业排序问题近似解的贪心算法,并对其性能进行了分析测试。结果表明,虽然该贪心算法求出的近似解与最优解相比有一定误差,但由于其时间复杂度较小,因此对求解车间作业调度问题仍有一定的现实意义。