染色装箱问题及其启发式算法

研究了装箱问题的一个新颖的衍生问题:染色装箱问题,即在装箱问题中,给每个物件指定一个颜色,要求每个箱子中所装的物件颜色各不相同,使得所需要的箱子数目尽可能少.该问题是通常装箱问题的一种推广.笔者给出了染色装箱问题的一个启发式算法,同时研究了只有两种颜色的染色装箱问题:即2-色装箱问题,并给出了一个最优算法.     

一维装箱问题的一个衍生问题——最小基数箱子覆盖问题

文章介绍一维装箱问题的一个衍生问题:最小基数箱子覆盖问题和它的一个启发式算法。     

带启动重量的脆度装箱问题

讨论如下定义的带启动重量的脆度装箱问题：设有许多等长的一维箱子,给定一个物品集,每个物品有2个参数（脆度和重量）,若箱子是首次装入物品,则需要添加额外的启动重量,在装箱的过程中要保证每个箱子的启动重量和所装物品重量之和不能超过该箱子内物品的最小脆度,问怎样安排物品使所用箱子数最小．该问题是一个新的组合优化问题,来源于CDMA蜂窝通信系统中的信道分配．本研究给出了一个求解该问题的线性脱线算法C-NFI,分析了其最坏情况渐进性能比为2,并给出了相应的试验结果．     

最小基数箱子覆盖问题

最小基数箱子覆盖问题,是在物件大小满足一定的条件下的装箱问题．给出了一个时间复杂度为O（n）的启发式算法．     

集装箱船全航线预配优化模型与算法研究

集装箱船全航线配载问题属于NP-hard问题.为降低问题求解难度,提出了解决全航线配载问题的分解算法,即将配载问题分解为Bay位选择和Bay位中集装箱排序两个子问题.将Bay位选择看成是"装箱问题",以不同属性集装箱作为待装"物品",以船舶上的Bay位为箱子,以最优装箱(即使用箱子的数量最少)及集装箱在每个港口的倒箱数量最少为目标进行总布置配载;Bay位中集装箱排序是将Bay位选择阶段分配到不同Bay位的集装箱按某些规则进行排序,确定其在Bay位中的具体箱位.主要研究了Bay位选择阶段的模型及算法.实例模拟结果表明该方法可行,为集装箱船全航线配载优化提供了一个实用的模型.     

一种尺寸可变的装箱问题的在线近似算法

用最坏情况绝对性能研究尺寸可变的装箱问题的在线算法,对于两种箱子规格a和b,给出了一种最坏绝对性能比最多是2.75的在线近似算法.     

带核元的带拒绝装箱问题

讨论了如下定义的带核元带拒绝装箱问题:设有许多等长的箱子,给定一个带核元的物品集,每个非核元有2个参数:大小和罚值.非核元物品可以放入箱子也可被拒绝放入箱子.如果某物品被拒绝放入箱中,则产生惩罚值,同时要求核元不允许被拒绝且每只箱子中所装核元个数不超过1,问怎样安排物品使所用箱子数与未装箱的物品总罚值之和最小.该问题是一个新的组合优化问题,在多处理器任务调度及内部互联网信息管理等问题中有着广泛的应用背景.提出了一个求解该问题的局外近似算法,分析其最坏情况渐进性能比为2,并给出了相应的实验结果.     

有色装箱问题的一种新的近似算法

作为经典装箱问题的推广,有色装箱问题在多处理器实时计算机系统的任务调度等实际问题中有着很强的应用背景.本文提出了有色装箱问题的一种新的近似算法--交叉装箱算法（简称JCBP）,该算法首先对物品按长度进行排列,再从两头交叉进行装箱.实验证明,该算法较其他算法有较好的装箱效果,并且很多情况下能达到最优解.     

一种松弛的尺寸可变装箱问题及其在线算法

给定物品系列,不同尺寸的箱子依次到达,要求将所有物品装入到箱子中以实现从第一个箱子到最后一个被使用的箱子为止的所有箱子总尺寸最小化.为此给出了6种在线算法,并对这些算法在两种箱子尺寸约束条件下的最坏情形性能和一般情形性能分别进行了研究.理论分析表明最坏情形下6种算法的渐进竞争比在常规约束不小于2,在松弛的约束条件下为无穷;仿真试验表明一般情形下FFD(FirstFitDecreasing)算法最优.     

三维装箱工作的优化调度问题

提出了如下关于时空充分利用的三维空间中的长方体装箱工作的调度问题:已知一个形状大小任意给定的长方体形的箱子和有限个形状大小分别任意给定的长方体形的物体,又知每个物体须在箱中连续烘烤的时间长度,考虑应如何安排每个物体的入箱时刻,以及至出箱前这段时间内它在每个时刻上的位置和方向,才能使得整个箱子的被使用时间最少.与经典装箱问题的不同之处在于,各物体在箱子内可以改变其位置和方向.正因为如此,按本数学模型,四维时空才可以得到更真实、更充分的利用.     

Network coding resources optimization with transmission delay constraint in multicast networks

Minimizing network coding resources of multicast networks,such as the number of coding nodes or links,has been proved to be NP-hard,and taking propagation delay into account makes the problem more complicated.To resolve this optimal problem,an integer encoding routing-based genetic algorithm (REGA) is presented to map the optimization problem into a genetic algorithm (GA) framework.Moreover,to speed up the search process of the algorithm,an efficient local search procedure which can reduce the searching space size is designed for searching the feasible solution.Compared with the binary link state encoding representation genetic algorithm (BLSGA),the chromosome length of REGA is shorter and just depends on the number of sinks.Simulation results show the advantages of the algorithm in terms of getting the optimal solution and algorithmic convergence speed.     

求解装箱问题的一种变长度染色体遗传算法

针对装箱问题提出了一种变长度染色体的改进遗传算法,并分析了其实现的具体方法和实现步骤.     

开放的车辆路线安排问题的模型与遗传算法

本文主要针对开放的车辆路线安排问题,建立了以车流为基础的数学模型。在模型中利用罚函数法来化简约束条件,并设计了基于自然数编码的遗传算法。最后给出一个简单的算例来说明该模型及算法的应用。     

改进GA算法的电力系统机组优化组合研究

提出了一种新的基于实数和二进制数统一编码的改进遗传算法.把机组组合问题分解为两个优化子问题,分别对其优化.应用实数编码来模拟功率并用实数遗传算法解决负荷经济分配问题,同时结合二进制编码模拟机组启停状态,解决了机组优化组合的0-1混合整数非线性规划问题.本算法运用到模拟10台机组的优化组合研究中,取得了很好的效果.     

一种十进制自适应并行遗传算法

针对遗传算法中的早收敛现象,从增强和保持种群多样性出发,引入自适应并行遗传算子的进化策略,提出了一种十进制自适应并行遗传算法(Decimal Adaptive Parallel Genetic Algorithm).实验结果表明,该算法对多个标准测试函数都表现出较好的搜索性能.     

不确定需求下容量限制工厂选址的改进蜂群算法

研究了需求不确定下容量限制工厂选址问题。在考虑需求点的实际情况后,根据各点不确定需求的变化而改变工厂的生产规模限制,建立设置分段的生产规模的容量限制工厂选址模型。使用联系数和区间灰数理论对不确定的需求进行预测。为了求解该问题,对传统人工蜂群算法的编码、更新、搜索和追随策略进行了改进。最后进行数值实验,将新算法与遗传算法、萤火虫算法、粒子群算法和海鸥算法进行对比。结果表明,改进后的人工蜂群算法有更好的优化效果,在求解容量限制的选址问题上具有可行性和有效性。     

基于遗传算法的运输问题最优解研究

用表上作业法求解运输问题计算量很大,且收敛速度较慢.本文用遗传算法求解运输问题,通过选择恰当的编码方案和遗传算子,求运输问题的最优解.通过实例说明了基于遗传算法的产销平衡的运输问题及求解过程.     

基于遗传禁忌搜索的单车场多目标区域调度优化

区域调度是公交营运调度的发展方向,但区域调度相对于传统的线路调度,其影响因素多,模型构建难度大,求解也较为复杂。以单车场区域调度为对象,选择公交车辆空驶时间、等待时间、跨线次数以及运力规模最小等主要目标,构建了多目标区域调度优化模型。考虑到多目标函数优化问题的复杂性,将禁忌搜索融入遗传算子,设计遗传禁忌搜索求解算法,最后将已建模型和设计算法运用到算例中。计算结果表明,遗传禁忌算法较一般遗传算法更能高效地解决公交车辆的单车场多目标区域调度问题。     

基于改进遗传算法的车间调度原型系统

为了提高遗传算法求解作业车间调度问题的初始解质量和简化遗传操作过程,提出基于幻方变幻的互换编码规则改进遗传算法;同时利用该算法基于.NET平台建立了车间调度问题和柔性车间调度问题的混合原型系统。实验结果表明:采用幻方变换的互换编码规则,提高了遗传算法的求解能力;基于该算法的原型系统实现方便,求解效率高,能够有效应用于作业车间调度系统的开发。     

1种基于复合形法的改进遗传算法

提出了1种基于复合形法的改进遗传算法,分析该算法与遗传算法相结合的思想和流程;通过算法测试函数Rosenbrock测试改进的算法;通过与常规算法的对比,验证该传算法的优越性,并将该算法应用到一种间歇反应器的温度优化问题中.该算法可为常规的单目标或多目标优化问题提供借鉴.