基于改进遗传算法的流水车间调度求解方法

流水车间调度问题是一类经典的NP完全问题,为此提出了一种求解极小化总完工时间的流水车间调度问题的改进遗传算法.该算法采用构造型启发式算法和随机方法共同产生初始种群,结合禁忌搜索算法的局部搜索性能和遗传算法的全局搜索性能.仿真实例的结果表明该算法对问题求解的可行性和有效性.     

采用混合策略遗传算法求解一类资源约束最短时间调度问题

资源约束最短时间调度问题是一类ＮＰ完全问题,求解难度相当大,本文提出一种采用混合策略的遗传算求解该类问题,混合策略中包含启发式的调度规则。理论分析表明本文提出的混合策略的遗传算法是全局收敛的,实际应用表明该算法快速有效优于传统算法。     

一种求解资源受限工程调度问题的遗传算法

针对资源受限工程调度问题的特点，设计了一种改进的遗传算法，对算法的编码方式和解码规则，适值函数，遗传算法、初始种群的产生方法进行了详细的说明，利用被普遍应用的标准问题对该算法进行了大量的测试，分析了算法参数和问题参数对算法效果的影响，取得了令人满意的结果。     

一种求解资源受限项目调度问题的自适应遗传算法

遗传算法（GA）应用在经典资源受限项目调度问题中取得了显著的效果。本文提出了一种新的编码方法，亦即在任务链表后面加上两个基因，一个是表示解码规则的S／P基因，另一个是表示解码方向的F／B基因，由这两个基因同时控制任务链表的解码规则和解码方向。为了验证其有效性，选用标准数据库PSPLIB中的156个例子进行验证，鲒果表明：本算法优于采用编码为任务链表和带有S／P基因的任务链表的两个遗传算法。本算法的设计思想对于解决相关组合最优化f-＇l题具有一定的指导意义。     

求解作业车间调度问题的改进自适应遗传算法

根据当前代种群中的最优个体应该保留,但也要一定交叉与变异概率的思想,提出了改进的自适应遗传算法,开发了工程应用软件包,应用于求解作业车间调度问题,显著提高了收敛速度.特别是在搜索过程中系统能够自动给定交叉概率和变异概率,符合工程实际需要.     

一种求解工程调度中资源水平问题的遗传算法

结合资源受限情况下工程调度中资源水平问题的特点 ,提出了一种有效的遗传算法 .文中对解的编码方式、遗传算子的定义及算法结构进行了描述 .通过对大量被普遍应用的标准问题的求解实验表明 ,遗传算法是求解 RLP的一种有效算法 .     

交货期窗口下的并行机调度问题的遗传算法

给出了一种求解不同交货期窗口的并行机调度问题的混合遗传算法，根据问题的特征采用扩展排列编码方式表示工件的分配和排列，利用给出的调度优先级规则和最好适应值规则相结合的启发式算法对每台机器上工件的顺序进行调整，实验表明所给的算法是有效的。     

一种求解两机成组作业流水车间优化调度问题的遗传算法

当优化目标是总的流时间时,两机成组作业流水车间调度问题是NP难解的.本文提出了一种两机成组作业流水车间优化调度的遗传算法.该遗传算法分两层一层优化组内作业排序,一层优化组排序.仿真结果表明该方法的有效性.     

一种求解作业车间调度问题的混和遗传算法

作业车间调度问题(JSSP)是组合优化问题中的NP难问题。本文提出了以适用于JSSP问题的二进制编码遗传算法为基础,在算法中增加了两种启发式算子:激活算子和瓶颈修复算子,并相应调整算法结构,形成混和遗传算法解决JSSP问题。激活算子以GT算法为依据,将种群中部分个体转化为活动调度个体,是一种较有独创性的新算子;瓶颈修复算子对所得结果进一步优化。算例运行结果表明与其它算法相比,该算法在全局搜索能力和运行效率上都有突出的表现。     

基于杂合遗传算法的车间生产调度研究

提出一种将遗传算法与启发式规则、模拟退火法等搜索方法结合在一起的杂合遗传算法.将该种方法应用于求解某双极集成电路制造企业的车间生产调度问题,仿真结果表明,它是有效和可行的.     

用遗传算法解决一类模糊流水车间调度问题

对同时考虑模糊加工时间和模糊交货期的模糊流水车间调度问题进行了研究 ,模糊加工时间用三角模糊数来表示 ,模糊交货期用梯形模糊数来表示。应用遗传算法搜索最优排序 ,在适应度函数处理中引入模糊数处理方法 ,以平均满意度最大作为优化目标。最后给出了实验结果和结论     

可行批调度问题及其遗传算法

对判定问题一是否存在使所有需求都可按时满足的调度一进行了研究,通过将其转化成等价的可行批调度问题,分析可行批调度的性质,把问题的解自然表示成了二进制编码的形式,在此基础上,提出了相应的遗传算法,它克服了调度研究中常用的基于排列编码的遗传算法的缺点,仿真结果验证了算法的有效性.     

非满载车辆调度问题的遗传算法

非满载车辆调度问题是车辆调度问题中的一个基本问题,由于它是一个典型的NP难题,传统方法的求解结果往往不能令人满意。本文采用最大保留交叉、交叉率和变异率自适应变换等技术,设计了基于自然数编码的遗传算法,用于求解非满载车辆调度问题,在实验分析中获得了较好的结果。     

组播最优QoS划分问题及其混合遗传算法

最优QoS划分研究基于性能的价格体系下的资源分配问题，组播最优QoS划分（MOPQ）是将组播树上端到端QoS要求划分到本地链路，使得总代价最小。研究了求解MOPQ问题的遗传算法，设计了由树代价与叶结点缮罚因子构成的适应度函数，提出了双子群混合遣传算法。该算法充分利用了遗传算法的全局搜索优势，模拟退火算法的局部搜索优势以及双子群的协作优势。仿真结果表明该算法的有效性。     

用遗传算法解决并行多机调度问题

对最小化完工时间的并行多机调度问题提出了一种遗传算法,并在问题形成、遗传算法编码、变异方法等方面作了研究,并用计算实例表明遗传算法能适用于大规模并行多机调度问题。     

改进遗传算法在含调整时间调度中的应用

在求解含调整时间的工件调度最小化最大完工时间时,由于其内在的复杂性,很难用经典方法求出最优解,只能通过简化手段来求取次优解,因而精度不高.针对这一缺陷,将调度问题转化为经典的旅行商问题,并采用基于优先级的比例选择、实数两点交叉及模式变异算子的改进遗传算法对其求解.仿真实验表明,此方法在满足最小化最大完工时间前提下,既能求解规模更大的调度,又能进一步提高调度完工时间的精度.     

圆排列问题的蚁群模拟退火算法

首先把圆排列问题转化为旅行商问题,然后利用模拟退火算法是求解此问题.针对模拟退火算法对选择试验解比较敏感这一问题,文章提出六种找领域解算法.算法的分析和测试表明,利用了城市间距离大小的信息的蚁群模拟退火算法 是一种简单有效的算法.     

解特殊工艺约束双目标调度问题的新遗传算法

针对特殊工艺约束下非一致并行多机双目标调度问题,设计了一个双目标调度模型(BOSP).进而基于遗传算法和免疫理论的思想,提出了新的遗传算法(IGA).算法的编码采用了向量组编码方法,能有效地反映实际调度方案;免疫算子的引入,保证了种群的多样性和种群的质量,加快了算法收敛速度.仿真结果表明,算法是有效的,免疫算法的引入,使算法能较好地收敛到最优解,优于没有引入免疫算子的遗传算法,并能适用于解实际的此类调度问题.     

资源受限单机动态调度的并行GA算法研究

研究资源受限系统动态调度问题，针对时序约束问题提出一种并行遗传算法(PGA)。给出满足排序优先次序约束的一种基因编码方法；采用不破坏优先级可行性的交叉操作，并予以证明：建立一种并行处理机制，使搜索避免出现局优现象。在技术允许情况下，单机动态调度引入抢占式加工方式，会一定程度上提高系统的性能。通过仿真试验验证，并行OA算法可兼顾优化效果和计算效率，解决单机动态调度问题。     

求解FJSP的自适应免疫遗传算法

借鉴生物免疫系统的免疫调节机理,提出一种求解柔性作业车间调度问题的自适应免疫遗传算法(AIGA).该算法在保留基本遗传算法(SGA)随机全局搜索能力的基础上,通过引入免疫算子和种群的自适应调节策略,保持了群体的抗体多样性.实验结果表明,该算法可有效改善基本遗传算法的未成熟收敛和局部搜索能力差的缺点,具有很好的全局收敛能力,能有效解决柔性作业车间调度问题.