FSFIS问题的基于随机kick的ILS&TS混合算法

提出了一种基于随机kick的迭代局域搜索算法(ILS)求解存储容量受限的流水车间问题(FSFIS).该算法使用新颖的多对不交叉的交换移动构成kick移动,并采用回溯机制保证搜索在有利的空间内进行.通过应用4种邻域结构,每种情况下产生480组随机数据的试验证明该新型算法是快速有效的近优算法.设计了一种在原有的静态禁忌搜索算法中引入了基于随机kick的迭代局域搜索算法的混和算法,这种混合算法可以充分发挥原有的2种算法的各自优势,使目标函数进一步改进.     

一种求解带有阻塞限制的混合流水车间的禁忌搜索算法

针对带有阻塞限制的混合流水车间调度问题,提出一种禁忌搜索算法和优先级规则相结合的方法.开发了启发式调度算法求出问题初始解,应用禁忌搜索算法对工件在第一级的排序进行优化,采用优先级规则进行其他级工件的排序.实验结果表明,该方法大大缩减了搜索空间,能够较好地解决此类调度问题.     

一种解决有限缓冲区流水车间调度问题的复合启发式算法

针对以最大完工时间为目标的有限缓冲区流水车间调度问题,提出了一种新的复合启发式算法.算法设计中首先使用PF-NEH算法进行解空间的搜索,并采用基于插入邻域和交换邻域的可变邻域搜索算法来增强局部搜索.仿真实验表明,该算法具有高效性和优越性.     

基于混合离散人工蜂群算法的置换流水车间调度

针对以最小化最大完成时间为调度目标的置换流水车间调度问题,提出了混合离散人工蜂群算法.初始化种群采用NEH和随机方法.在算法的雇佣蜂阶段和侦查蜂阶段分别采用离散差分进化策略和变邻域搜索的变体产生邻域个体,为了兼顾算法的全局搜索和局部搜索能力,雇佣蜂阶段接受新个体采用模拟退火的概率突跳机制,而选择利用锦标赛方法,并对跟随的个体按一定概率进行局部搜索.此外,在侦查蜂阶段对锦标赛选择的个体执行破坏重建操作,用新产生的个体代替较差的个体.利用正交实验法调节算法参数,通过与其他算法的仿真实验结果比较,验证了算法的有效性.     

Blocking流水车间调度问题的MBT算法研究

针对目标函数为Makespan的Blocking流水车间调度问题,设计了一种构造启发式算法．初始排序的产生从减少下游工件的滞留时间入手,结合有向图中对关键路径的分析,采用插入规则进行搜索的方法得到工件序列的近优排序．通过大量典型算例的计算,实验结果证明了设计的算法具有优越的性能．     

基于协作蛙跳算法的可重入混合流水车间调度

针对可重入混合流水车间调度问题(RHFSP),提出一种协作蛙跳算法(CSFLA),以同时最小化最大完成时间和总延迟时间．给出了模因组的解质量和进化质量评价方法,根据进化质量确定最多两对模因组,在每对的两个模因组之间执行交换搜索次数和搜索能力的动态协作,并运用动态多邻域搜索(DMNS)和自学习过程改善算法性能．运用大量实例进行仿真实验,实验结果表明：CSFLA的新策略有效,且在多目标RHFSP优化方面具有较强的优势．     

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。     

求解随机型双边装配线平衡问题的混合回溯搜索优化算法

针对现实生产中普遍存在的操作时间为随机的双边装配线平衡问题,提出一种混合回溯搜索优化算法。该算法将变邻域搜索算法的局部搜索能力融入到回溯搜索优化算法的全局搜索中,从而实现广度搜索和深度搜索的平衡。运用基于随机键的编码将用于求解连续问题的回溯搜索优化算法应用于离散组合优化问题,同时提出一种基于均衡双边负载的边选择策略和减少工位空闲时间的任务选择策略的解码方法,并将该方法同另外4种解码方法进行对比,以验证其优越性。标杆算例测试表明,所提出的算法具有可行性和有效性。     

用遗传-禁忌搜索混合算法求解组合投资问题

提出了一种基于遗传算法和禁忌搜索的混合算法,用遗传算法提供并行搜索的主框架,用禁忌搜索作为遗传算法的变异算子.遗传算法中变异过程解空间的搜索由禁忌搜索实现,并且用混合算法求解了概率准则意义下的组合证券投资模型.实例证明,遗传/禁忌混合算法有较强的爬山能力,较遗传算法有更高的计算效率,为组合证券投资者提供了一种高效的决策方法.     

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。     

分配问题的启发式算法求解

禁忌搜索算法和蚁群算法是近几年优化领域中出现的两种启发式算法.简单介绍了这两种启发式算法的基本原理,给出了应用这两种算法以及其混合算法解决分配问题的求解过程.仿真结果表明混合算法取得的结果较好.     

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.     

求解流水车间调度问题的一种混合式遗传算法

讨论了如何将邻域搜索与遗传算法相结合求解流水车间调度问题,提出了一种邻域结构,使之更适合求解流水车间问题,设计了一种基于扩展采样空间的混合式遗传算法的框架,并通过计算机模拟验证其有效性。     

Genetic Tabu Search for the Multi-Objective Knapsack Problem

We introduce a hybrid algorithm for the 0 - 1 multidimensional multi-objective knapsack problem.This algorithm, called GTS^MOKP, combines a genetic procedure and a tabu search operator. The algorithm is evaluated on 9 well-known benchmark instances and shows highly competitive results compared with two state-of-the-art algorithms.     

定位-车辆路径问题的两阶段混合启发式算法

定位-车辆路径问题(LRP)集成了设施定位分配和车辆路径决策,属于NP-hard难题.为有效求解实际大规模的具有设施容量约束和车辆容量约束的LRP问题,设计了基于禁忌搜索及双种群蚁群算法的两阶段混合启发式算法.算法第1阶段采用禁忌搜索算法确定设施定位及客户分配,算法第2阶段采用双种群蚁群算法优化车辆路径,蚁群间的通信与协调通过信息素共享来实现.通过仿真试验并与其他启发式算法进行对比,结果表明,该算法是可行和有效的.     

有时间窗配送车辆调度问题的禁忌搜索算法

在对有时间窗配送车辆调度问题进行描述的基础上,建立了该问题的基于直观描述的数学模型.通过设计一种新的解的表示方法构造了求解该问题的禁忌搜索算法,并以21个节点的运输网络为例进行了实验计算.计算结果表明,用作者设计的禁忌搜索算法求解有时间窗配送车辆调度问题,不仅可以取得很好的计算结果,而且算法的计算效率较高,收敛速度较快,计算结果也较稳定.