热轧带钢调度问题的混合并行策略

在分析热扎带钢生产调度特征的基础上给出了其数学规划模型，并提出了一种基于并行策略的混合启发式算法，该算法分为三个阶段：引领域知识，对预选池中的任务进行分类、排序，生成初始解；用基本遗传算法（GA）对其进行优化，得到较好的初始解；由以单个板坯交换和板坯组交换为核心的禁忌搜索（TS）进一步优化，得到最后的优化结果，与启发式算法、改进的遗传算法比较，该算法在求解的有效性和计算效率方面均具有较大的优势。     

具有服务优先级别的动态离散泊位调度优化

研究具有不同服务优先级别的船舶动态到达情形下的离散泊位调度问题.以泊位分派和船舶作业开始时间为决策变量,为优化码头作业效率和船公司客户满意度,以最小化船舶总在港时间与加权延迟时间之和为目标建立数学模型.采用基于修改后的先到先服务等规则的启发式算法生成初始解,以此为基础设计结合禁忌深度搜索和模拟退火算法框架的混合算法对问题进行优化求解.不同问题规模下的数据仿真试验表明,该算法可以快速、有效地解决此类问题.     

集装箱码头泊位与岸桥协调调度优化

为缩短船舶在港停留时间,提出以船舶在港时间最小为目标的泊位与岸桥协调调度优化方法.对泊位调度与岸桥分配这两个相互关联的问题进行系统分析与集成,基于免疫遗传算法对所建模型进行相应的算法开发.对某港集装箱码头的数值仿真实验表明,泊位与岸桥协调调度比单独调度可更有效提高集装箱码头的装卸效率,减少船舶在港时间.     

邻域搜索算法的统一结构和混合优化策略

邻域搜索算法的多样性和研究成果的分散性阻碍了算法的系统化研究与发展 ,因此建立统一的结构框架很有必要。论文通过对邻域搜索算法的流程和主要环节的分析与归纳 ,基于空间分解和进程分解的思路提出了邻域搜索算法的一种统一结构 ,为优化算法的系统化研究和新型混合优化算法的开发提供了可行途径。进而 ,基于统一结构 ,利用遗传算法和模拟退火算法在优化结构和优化行为上的互补性 ,将它们的优化机制和优化操作合理结合 ,提出了具有并行搜索和概率突跳特性的全局高效 GASA混合策略。     

混合遗传算法在压水堆换料优化中的应用

针对遗传算法和禁忌搜索算法的优点与缺陷，提出了遗传算法与禁忌搜索算法相结合的混合优化算法．该混合优化算法结合了遗传算法在全局搜索上的优点和禁忌搜索算法在局部搜索方面的优点，与标准遗传算法相比，在搜索能力和收敛速度上都有较大提高．为验证其优越性，使用国际原子能机构IAEA公布的Kalinin5核电厂WWER-1000型堆芯第二循环换料基准题以及秦山第六循环堆芯换料问题进行了优化计算比较与校验．结果表明，遗传算法和禁忌搜索相结合的混合优化算法比单独使用遗传算法能够获得更好的堆芯布置方案，获得了更大的适应值，循环寿期增加了20d，并且收敛速度也有所提高．     

集装箱码头连续泊位与岸桥联合调度

为提高集装箱码头运作效率,在计划周期内,将有限的泊位和岸桥资源合理的分配给船舶,并在船舶上的装卸任务间进行动态调度,提出了基于任务的连续泊位与岸桥协调调度的模型,通过遗传算法对该模型进行求解。本文通过实例,验证了该模型和算法的有效性。     

基于遗传和禁忌搜索算法求解双资源车间调度问题

针对柔性生产环境下的车间调度问题,在考虑遗传算法早熟收敛特性和禁忌搜索法自适应优点的基础上,将遗传算法和禁忌搜索法结合起来,提出了基于遗传算法和禁忌搜索算法的双资源作业车间的调度优化问题算法,即不仅考虑到了每个工件有几条可行的工艺路线,而且考虑到了工件的调度受到机床、工人等资源制约的影响,并用实例对该算法进行了仿真研究.结果表明此算法有很好的收敛精度,是可行的,与传统的调度算法相比较,体现出其明显的优越性.     

基于GATS混合算法的最优作业切换不相关并行机成组调度研究

不相关并行机调度问题是车间调度中的典型问题,而单件小批量生产模式导致频繁的作业切换和大量的作业切换时间,降低了设备利用率和生产效率。文中提出了基于成组技术的排序依赖作业切换时间的不相关并行机调度问题研究。根据工件加工所需资源的相似性进行工件聚类成组,满足机器约束条件确定所有工件组在各机器上的分配,以及确定同一台机器上的各工件组以及组内的排列顺序。以最小化总拖延时间为优化目标构建了数学模型,应用了遗传禁忌搜索(GATS)算法进行求解,针对不同规模的问题分别对比人工蜂群(ABC)算法和遗传模拟退火(GASA)算法进行案例研究。对比结果显示文中提出的算法具有较好的寻优能力。     

基于混合量子遗传算法的外贸企业物流配送车辆优化调度

为了提高外贸企业物流配送车辆调度能力,提出基于混合量子遗传算法的外贸企业物流配送车辆优化调度算法。构建外贸企业物流配送车辆路径规划的地图网格模型,采用混合量子遗传算法进行外贸企业物流配送车辆调度的信息模拟,构建外贸企业物流配送车辆的移动规则模型,进行外贸企业物流配送车辆调度的路径规划。结合信息素导引方法进行外贸企业物流配送车辆优化调度的自适应控制,构建外贸企业物流配送车辆优化调度的混合量子遗传进化寻优模型,根据混合量子遗传路径约束寻优方法构建外贸企业物流配送车辆优化调度的人工智能算法,实现外贸企业物流配送车辆优化调度和人工智能控制。仿真结果表明,采用该方法进行外贸企业物流配送车辆调度的寻优能力较好,路径规划能力较强,提高了车辆调度效能。     

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。     

基于Memetic算法的集装箱码头泊位应急调度策略

针对集装箱码头因船舶压港产生的应急调度问题,提出一种基于Memetic算法的泊位应急调度策略.首先,通过人机交互方式确定一系列不同长度的恢复时间;其次,在每段恢复时间内采用Memetic算法对相应船舶集合进行重调度,以实现甩港船舶数最少的优化目标;最后,通过综合分析恢复时间和优化结果确定最终方案.试验结果表明,该优化策略可使集装箱码头在尽量完成船舶作业的同时,以最快速度恢复到正常生产秩序,可供集装箱码头应急决策时参考.     

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。     

A genetic algorithm for the flowshop scheduling problem

The flowshop scheduling problem is NP complete. To solve it by genetic algorithm, an efficient crossover operator is designed. Compared with another crossover operator, this one often finds a better solution within the same time. Supported by the National Natural Science Foundation of China and 863 High Technology Project of China Qi Yuesheng: born in 1967, Ph. D.     

求解无约束全局优化问题的新型混合遗传算法

目的更好地解决遗传算法在求解全局优化问题时易陷入局部最优点的缺陷。方法将传统优化的无约束搜索和黄金分割法应用到局部搜索阶段,提出一种改进算法局部寻优能力的新型混合遗传算法（NHA）。结果与结论测试函数的数值实验结果表明该算法对改进遗传算法的缺陷是十分有效的。     

供应链下Flow Shop调度问题的多目标混合算法研究

针对供应链环境下一类多目标Flow Shop调度问题,构建了相关模型并提出一种新的基于PSO、SOM和VNS的混合算法.该算法运用新的思想和多种优化策略,可在单个解的质量、解分布的均匀与分布的广度3个指标上同时达到远优于原算法的效果.仿真实验显示,该算法对求解该类调度问题十分有效.     

离散变量桁架结构拓扑优化的改进混合遗传算法

为了避免在结构拓扑优化过程中杆件和节点的增删带来计算上的麻烦,在对桁架结构进行受力分析的基础上设计了一些启发式准则来产生可能的拓扑结构形式,然后采用一种改进的混合遗传算法进行截面优化.混合遗传算法将离散复合形法引入到遗传算法中,一方面利用遗传算法为离散复合形法提供可行点;另一方面利用离散复合形法对遗传算法种群中的可行个体和不可行个体进行改进,从而提高了遗传算法的局部寻优能力,并对标准遗传算法在选择、交叉和变异操作上作了一些改进.它将两种算法的优点集中在一起,同时又弥补了两者的不足.算例的结果表明,该方法用于桁架结构拓扑优化是简单、快速和有效的.     

求解多目标单机分批排序问题

分批排序(Batch Scheduling)是在半导体生产过程的最后阶段提炼出来的一类新型的排序问题．单机分批排序问题就是n个工件在一台机器上加工,要将工件分批,每批最多可以同时加工B个工件,每批的加工时间等于此批工件中的最大的加工时间．目前只有Cheng-shuo Wang,Reha Uzsoy运用Random Key方法编码研究了单目标函数为Lmax的分批排序问题．给出组合优化中的多目标分批排序问题的一种新编码,结合模糊数学知识,运用遗传算法研究多目标分批排序问题．研究了多目标遗传算法的机制特征,进而给出求解多目标分批排序的遗传算法．     

基于可信度策略的校园网格作业调度算法

为了实现校园网上的资源共享,降低资源浪费,文中讨论了基于网格技术的校园网作业调度模型,并设计和实现了基于可信度遗传算法的作业调度方法.该方法采用资源可信度策略,同时结合遗传算法的优点,满足了网格对调度系统可扩展性和全局最优调度的需求,从而使调度系统具有了一定的自主性和智能性.实验结果表明该作业调度方法收敛速度快,全局寻优能力强,整体性能优于其他调度算法.     

一种求解价格控制问题的混合遗传算法

针对价格控制问题提出了一种将遗传算法与单纯形法相结合形成的混合遗传算法，在分析了价格控制问题具体特点的基础上，对遗传算法在编码、约束处理、下层问题无解处理等方面进行改进，最后进行了数值模拟，模拟结果验证了该算法具有较高的精度且简便易行。     

一种新的求解旅行商问题的混合遗传算法

提出一种新的求解旅行商问题的混合遗传算法。该混合遗传算法充分利用2-opt和3-opt局部搜索能力,有效地弥补了具有较强全局搜索能力的遗传算法在局部搜索方面表现出来的缺陷。实验结果表明,该混合算法性能显著优于遗传算法。