解决作业车间调度问题的改进蚁群优化算法

针对作业车间调度问题,提出一种改进的蚁群优化算法.首先设计禁忌表以产生活动调度,然后对传统的蚁群优化算法进行简化,并提出一种新型优先规则作为启发式信息.为增强算法的收敛性和提高求解质量,引入基于作业车间调度问题邻域结构的局部搜索.实验表明该文算法有效.     

突发事件应急处置中的物流优化与调度研究

在突发事件应急体系中,应急物流管理对于提高应急响应能力、节约救援时间、降低生命财产损失具有重要的作用.构建了突发事件应急处置中的物流优化与调度模型;提出了求解该模型的带有动态参数决策模型的改进蚁群优化算法;给出了旨在加强军地物流一体化发展的相关措施.     

基于ESGA的纯电动需求响应公交路径规划

某企业在研究区域有若干个公交场站和若干辆纯电动公交车,通过合理规划公交车的行驶路径,以实现企业利润的最大化。通过对纯电动需求响应公交路径规划问题的描述,并充分考虑在实际运营过程中的各种因素,建立了数学模型,并采用ESGA算法对模型进行求解,首先通过K-means算法实现公交临时停靠站的规划,并根据站点乘客的期望上车时间分布,确定需求响应站点的时间窗,其次通过精英遗传算法,对纯电动公交的路径进行规划。最后,通过实例验证算法的可行性,结果表明ESGA算法精英种群的规模设为15%左右时求解结果较好。     

基于改进群搜索优化算法的云计算任务调度方案

针对云计算中的任务调度问题,提出一种基于改进群搜索优化(IGSO)算法的任务调度方案.首先,为了解决传统GSO算法的收敛速度较慢,不能很好地应用在云任务实时调度的问题,在搜索者和游荡者的位置更新中融入了粒子群算法中的粒子位置更新策略,提出一种快速收敛的改进GSO算法.然后,将任务调度问题进行编码,以任务执行时间为适应度函数,通过提出的IGSO算法寻找最优调度方案.仿真结果表明,该方案能够快速且合理地调度任务,具有可行性和有效性.     

突发事件应急救援物资调度的优化研究

突发事件应急救援物资调度是应急救援体系中至关重要的组成部分,及时有效的物资调度是保障事故救援顺利进行的重要前提.研究针对突发事件救援物资需求动态变化条件下的物资调度问题,建立了以救援结束时间最早和救援相关费用最少为目标的多目标优化模型,采用分层序列的思想进行求解,并设计了基于贪婪算法的求解方法.通过算例分析发现在突发事件应急救援的最早结束时间没有改变的情况下,运用该优化模型使得所产生的相关费用减少了1.173 3万元,同比减少1.04%,验证了所建模型的有效性及方法的可行性.     

突发事件应急处置中的物流优化与调度研究

在突发事件应急体系中，应急物流管理对于提高应急响应能力、节约救援时间、降低生命财产损失具有重要的作用构建了突发事件应急处置中的物流优化与调度模型；提出了求解该模型的带有动态参数决策模型的改进蚁群优化算法；给出了旨在加强军地物流一体化发展的相关措施     

基于蜂群算法的云计算调度研究

文章先分析了云计算任务调度的内涵,综述了蜂群算法的原理,继而通过云计算调度问题的描述,提出云计算调度的数学模型,最后通过仿真实验,证明改进的蜂群算法可以很好地改善云任务调度系统的性能,有一定的借鉴意义.     

高校大面积校园电瓶车优化调度与建模

针对高校大面积校园电瓶车的优化调度设置问题,以南方某高校大面积校园停靠点分布以及师生出行数据为例,通过该高校校园路径和师生出行规律的分析,用模糊综合评价法得出校园电瓶车最佳停靠点,借助TSP旅行商算法求出电瓶车行驶最短路径.以实现乘客的等车时间最小和电瓶车企业完成运营需求的利益最大为目标,兼容乘客与电瓶车运营公司的利益,建立电瓶车设置的多目标规划模型.采用遗传算法中的NSGA-II算法求解,并借助Matlab数学软件,得出该校园的电瓶车最优调度方案.     

改进遗传算法在TSP组合优化问题中的应用

TSP组合优化问题随着问题规模的增大,其潜在解的搜索空间增长速度比指数函数增加的速度还快.TSP问题的NP-hard使得求解这些问题的最优解非常困难.提出了通过改进经典遗传算法来求解TSP问题近似解的一个算法.仿真结果验证了该算法的有效性.     

基于多处理机系统实时调度算法的飞机排班问题研究

提出了一种新的基于多处理器系统的实时调度算法有效求解飞机排班问题的方法.该方法以EDF算法和多处理机动态分配方法为基础,建立了航班队列模型,提出了基于多处理机实时调度的多目标的飞机实时分配算法.模拟实验表明,针对不同优化目标的飞机分配算法执行效率均比遗传算法和分支定界算法高至少一个教号级.     

扩充响应曲线法的递推求解及其在温度自适应控制中的应用

对扩充响应曲线法(ERCM)进行改进,提出的ERCM开环递推求解算法,简化了PID参数的整定过程.在PID零极点不变的基础上,将开环递推整定算法引入闭环系统中,实现了PID自适应控制.仿真与温度控制实验表明,改进的算法具有较好的鲁棒性和实用性。     

基于GPS/GIS/GPRS技术的动态车辆调度系统设计与实现

针对车辆配送动态调度问题,在以基于并行节约法和禁忌搜索的混合禁忌搜索算法为理论进行静态调度求解的基础上,将新的客户需求设置为虚拟点并以局部调整策略实现VRPB的动态调度计算.开发基于GPS/GIS/GPRS技术的动态车辆调度系统.该系统能够实时跟踪车辆位置,检测新的客户需求,以这些参数作为输入动态地优化车辆配送方案和行驶路径,并通过GPRS将调度结果快速准确地传送给车辆.     

基于改进遗传算法的车辆路径问题研究

车辆路径问题是一个典型的组合优化类问题,而传统的算法无法满足顾客需求对物流运输提出的要求.遗传算法是求解此类问题的方法之一,针对遗传算法容易出现早熟收敛,以及车辆运送的时间限制,该文采用改进的遗传算法对有时间窗的车辆路径问题进行分析,实验验证了算法的有效性.     

一种求解多处理机调度问题的自适应蚁群算法

将蚁群算法应用于求解多处理机调度问题，提出一种自适应蚁群算法．算法以最小化makespan为调度目标，根据蚂蚁留下的信息素指导蚁群在解空间展开全局搜寻，将任务分配在恰当的机器上，并通过自适应调整阈值实现全局探索与精细查找的平衡．实验结果表明算法具有较好的优化性能．     

求解Hamming距离下单位型单发点树型网络最短路改进问题的算法

给出了求解两类特殊的Hamming距离下单位型单发点树型网络最短路改进问题的多项式时间算法,并研究了一般树型网络下该问题的性质.解决了Hamming距离下逆问题(改进问题)中的部分问题,有助于设计出更多的求解Hamming距离下单位型树型网络最短路改进问题的算法.     

求解Flow Shop调度问题的混合禁忌搜索算法

针对目标为总完工时间的FlowShop调度问题,提出了一个启发式算法与禁忌搜索算法相结合的混合禁忌搜索算法HTA(Hybrid Tabu Algorithm):将RZ算法的结果作为初始解,然后采用禁忌搜索算法对其进行改进.实验结果表明:在最好调度的获取能力、所得调度的平均质量及算法的稳定性方面,HTA算法均是最优的.     

动态环境下混合生产的Makespan调度方法

针对动态生产环境下混合生产的最小完工时间(Makespan)调度问题,借鉴于预测控制的思想,用滚动优化的原理求解.提出可操作集的概念,将动态环境下的调度问题合理分解,并将所得的子问题规范化,并给出适用小规模问题的基于混合整数规划的算法,对于较大规模的问题给出快速收敛的启发式算法.仿真算例表明方法的可行性.     

求解区间数AHP判断矩阵的权重的一种新方法

将区间数判断矩阵权重向量的求解转化为两个约束优化问题的求解,并利用改进的粒子群优化(PSO)算法来求解此约束优化问题.最后利用朱建军等的两个数值例子来检验改进的PSO算法,并将求解结果与参考文献[1]利用遗传算法所得结果进行分析比较,说明本文结果更具一般性和代表性.     

蚁群算法求解函数优化的算法设计

为了求解一般的函数优化,文章在对标准蚁群算法的基础上,引入遗传算法的编码方式,并对蚁群算法的信息素更新进行改进.通过对几个经典测试函数的求解,证明了算法的有效性.     

WSANs中基于可靠性最大化的报文实时投递方案

无线传感反应器网络(WSANs)中现有的报文投递方案可靠性不足,不适用于数据率互不相同的网络场景.为此,提出一种基于可靠性最大化的报文实时投递方案.报文投递问题被分解为两个子问题:基于子周期的时隙分配问题和基于时隙的传输调度问题.第1个子问题被转化为一个线性整数规划问题,并给出一种具有多项式时间复杂度的求解方法.对于第2个子问题,文中证明是否存在最优可行调度取决于求解前一子问题时获得的时隙分配向量中的元素次序,然后给出一种可行时隙分配方案求解算法.仿真结果表明,本文算法可保证每个设备即使在不同的报告周期内也可实现基本相同的报文投递率,这一特性对于维持控制系统的稳定性具有重要作用.