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针对工件到达时间与加工时间不确定,且存在紧急工件的并行机开放车间调度问题,以TWC(total weighted completion time)与TWT(total weighted tardiness)为优化目标,设计了一种集成FlexSim仿真模型与NSGA-Ⅱ算法的自适应动态调度方法。该方法以FlexSim模型仿真工件的生成和加工为基础,根据车间实时负荷确定动态调度周期,对紧急工件进行右移重调度,利用NSGA-Ⅱ算法生成双目标优化的调度方案。某晶粒拣选车间生产数据的实验结果表明,相较于利用规则的实时动态调度与固定周期重调度,提出的方法能够在最小化调度偏离度的同时获得满意解。 相似文献
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针对制造行业中广泛存在的无等待流水车间调度问题,提出一种改进的离散状态转移算法进行求解。基于流水车间调度问题的特性,设计工件的编码方式,采用基于工件加工时间标准差为优先级的NEH(Nawaz-Enscore-Ham)方法构造初始解,设计基于插入和交换的多邻域组合搜索策略以提高初始解的质量;提出一种基于群状态的离散状态转移算法,并利用带二次状态转移操作的三种离散操作算子扩大算法的搜索范围;为进一步提高离散状态转移算法的求解性能,设计了基于莱维飞行的破坏重构局部搜索方法,对全局搜索发现的优质解进行细致搜索。仿真实验表明,改进的离散状态转移算法能够有效求解无等待流水车间调度问题。 相似文献
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鉴于制造系统无死锁随机调度问题研究的缺乏,在加工时间、工件到达以及产品需求到达均为随机的生产环境下,研究了带有限缓冲区的知识化制造单元无死锁随机调度问题.针对自动机对定量指标描述能力的不足,首先给出了一种费用自动机概念.在同时考虑工件加工、库存以及缺货费用的情况下,采用无限时域折扣准则下马尔可夫链建立了单元的费用目标函数,通过一致化技术对目标函数进行离散化处理,得到目标函数的随机动态规划模型,分析并证明了单元最优目标值函数的性质.为了克服离散状态空间组合所产生的维数灾问题,提出了一种基于仿真和函数逼近的启发式近似动态规划算法对模型进行求解.在上述研究基础上,构建了一种单元无死锁随机调度策略,以保证单元安全高效地运行.最后,通过实例研究对无死锁调度策略进行了验证. 相似文献
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研究了一类基于MapReduce模型的平行机调度问题.每个工件包含Map和Reduce两道加工工序,Map工序可以分割为若干个子任务,并且在多台平行机上同时并行加工,Reduce工序只有在该工件的所有Map工序的子任务加工完成后才能进行,而且Reduce只能在一台机器上加工且不可中断.结合工件具有释放时间和加工准备时间等约束,以最小化最大完工时间为目标,构建了混合整数规划模型,并设计了采用差分变异策略和逐维Levy扰动机制的改进正弦余弦算法来求解该模型.最后,利用数值仿真实验与标准正弦余弦算法及遗传算法进行对比,实验结果表明,运用改进正弦余弦算法求解的结果与下界值的平均相对偏差GAP为3.02%,较标准正弦余弦算法以及遗传算法的效果提升显著,显示了该改进算法的有效性. 相似文献
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针对以最小化最大完工时间为目标的无等待柔性流水车间调度问题,提出了一种混合粒子群-NEH算法.该算法 利用粒子群优化算法解决机器分配问题,并进行全局优化;利用改进的NEH算法确定工件加工顺序,并首次提出差值 平移算法计算问题目标值.在算法求解过程中,通过不断对停滞粒子实行变异操作,避免粒子群陷入早熟收敛状态.基 于典型算例的仿真实验,证明了所提算法求解该类问题的可行性和有效性. 相似文献
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改进差分进化算法求解武器目标分配问题 总被引:1,自引:0,他引:1
针对武器目标分配问题求解收敛速度慢、搜索效率低、寻优精度差的问题, 提出一种基于改进差分进化算法的武器目标分配方法。首先, 建立多约束条件下武器目标分配优化模型, 将动态武器目标分配问题离散为静态武器目标分配问题处理。其次, 采用随机邻域变异策略平衡差分进化算法全局探索和局部开发能力, 采用基于历史存档的自适应参数整定方法, 根据“精英”信息动态更新算法参数。最后, 通过与5种变种差分进化算法的对比实验, 验证了所提方法寻优精度高、收敛速度快、鲁棒性强的优点。 相似文献
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为解决海上航行应急疏散效率低下的问题,提出一种基于改进A*算法的应急疏散系统。以网络流模型为基础,采用邻接节点的遍历方式完成路径搜索,并在代价值的计算中加入路径人员密度和路径障碍物的影响,使算法更具实用性。为提升算法效率,对网络进行节点优化,给出单层多出口情况下的多路径择优方案,并考虑在路径发生拥堵时进行二次规划。仿真结果表明:该系统能够为多层大型邮轮上的人员提供一条有效的疏散路径,不仅在安全性方面可以有效避免路段拥堵情况,而且在疏散时间方面较传统A*算法更短,疏散效果更好。 相似文献
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针对半导体晶圆节能分布式制造与预维护联合优化问题,构建了同时考虑制造阶段和检测修复阶段,以最小化最大完工时间、总碳排放和总预维护成本为优化目标的两阶段绿色调度模型,提出了改进的混合多目标灰狼优化(improved hybrid multi-objective grey wolf optimization,IHMGWO)算法,设计了工厂分配策略、机器分配策略以及考虑维修工人柔性的同步调度维护策略的解码方案。通过设计初始化种群融合策略、捕食行为搜索策略、子种群变异策略,提高了算法的寻优性能。360个测试算例的对比实验表明,所提出的IHMGWO算法针对SP指标能够实现大部分占优,针对IGD和Ω指标能够实现全部占优,对于解决该类问题具有显著的优势和竞争力。 相似文献
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现有多无人机协同规划方法往往将航迹规划与任务分配拆开单独解决,导致在复杂环境下协同方案并不是最佳。建立多无人机协同侦察异构目标的代价矩阵,针对复杂环境中多种障碍约束和无人机运动及航迹特点,以改进的PSO-AFSA (Particle Swarm Optimization-Artificial Fish Swarms Algorithm)求解单无人机航迹规划模型,利用匈牙利算法完成各架无人机侦察任务协同分配。仿真结果表明:该算法能使单无人机航程更短且航迹更光滑的同时,实现与任务协同分配紧耦合,使无人机集群总航程的全局总代价最低,提高了任务分配合理性。 相似文献
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为解决探索性仿真无法快速地遍历解空间,实时提供辅助决策方案的问题,提出了基于分类器的遗传算法,建立了基于该算法的作战体系仿真优化方法框架,能够根据体系关键因素和决策目标的动态变化寻找最优解,适用于诸如寻求最佳效费比方案、最优力量部署等多种体系优化问题。基于国防大学的仿真试验床系统进行了某海域火力拦阻作战的实验,通过GABC(genetic algorithm based on classifier)算法优化了力量配置问题。实验表明,该方法可以准确、快速地从复杂的体系限制条件中寻找效费比最高的方案,可以大量减少仿真实验的次数,满足快速辅助指挥员决策的需求。 相似文献
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To solve discrete optimization difficulty of the spectrum allocation problem,a membrane-inspired quantum shuffled frog leaping(MQSFL) algorithm is proposed.The proposed MQSFL algorithm applies the theory of membrane computing and quantum computing to the shuffled frog leaping algorithm,which is an effective discrete optimization algorithm.Then the proposed MQSFL algorithm is used to solve the spectrum allocation problem of cognitive radio systems.By hybridizing the quantum frog colony optimization and membrane computing,the quantum state and observation state of the quantum frogs can be well evolved within the membrane structure.The novel spectrum allocation algorithm can search the global optimal solution within a reasonable computation time.Simulation results for three utility functions of a cognitive radio system are provided to show that the MQSFL spectrum allocation method is superior to some previous spectrum allocation algorithms based on intelligence computing. 相似文献
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基于改进局部搜索遗传算法的目标分配决策 总被引:3,自引:1,他引:2
为满足舰载武器目标分配需求,对传统的局部搜索遗传算法进行了改进,并用其求解目标分配问题的最优解。构造了适合于目标分配问题的染色体;设计了搜索性能较好且能够保留优秀基因的交叉操作方法;将局部搜索机制引入标准遗传算法,提高了目标分配算法的收敛速度;把模拟退火算法引入局部搜索问题,在一定程度上避免了局部最优问题;将贪婪算法应用于局部搜索提高了最优分配方案的搜索效率。仿真计算表明,改进局部搜索遗传算法的目标分配性能优于已有算法。 相似文献
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针对置换流水车间调度问题,将连续算法与离散策略相结合,提出一种多班级教学优化算法。采用基于置换变异改进的NEH (nawaz enscore ham)种群初始化方法,兼顾初始解的质量和多样性。在教学阶段,引入离散的自适应教学,并给出去重的操作,避免了无意义的教学过程。新增了基于莱维飞行的自学策略,同时以变邻域搜索的方式模拟离散阶段的自学。将相互学习与班级交流合并,在保证优秀个体交流的基础上,提高学习的效率。通过对标准测试集Rec进行测试,并与其他算法比较,验证了算法的有效性和稳定性。 相似文献
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RRT(rapidly exploring random tree)算法是一种基于采样的路径规划算法,可以在高维环境中搜索出一条路径。传统的RRT算法存在节点利用率低、计算量偏大的问题。针对这些问题,基于快速RRT*(Quick-RRT*)算法,通过优化重选父节点与剪枝范围策略、改进采样方式、引入自适应步长,对快速RRT*算法进行改进,使得算法耗时和路径长度更短。同时,加入节点连接筛选策略,消除路径中过大的转弯角。实验结果表明,改进后的算法在三维环境下能快速找到一条距离最短的无碰撞路径,且运行时间也大幅降低。 相似文献