面向作业车间调度问题的遗传算法改进

为了获得遗传算法在作业车间调度问题上的最优化解,提高算法的迭代速度,研究了遗传算法的改进方法,以工件的加工时间最短为目标建立调度模型。在算法上提出了基于概率改进的具有自适应能力的交叉与变异算子,以求作业车间调度问题的最优解。在遗传算法上采用精英保留策略方法,并结合改进的自适应算子对问题进行求解。以基准案例LA01和FT06作为实验仿真对象,获得了相应的甘特图以及搜索过程曲线。仿真结果表明,与未改进的算法相比,该算法能够更加快速地获得最优解。改进后的算法在搜索上更加快速有效,在求解作业车间调度问题上具有一定的可行性,更加适合工业加工生产。     

基于改进分布估计算法的带并行机模糊混合Flow Shop调度

针对处理时间不确定情况下带并行机的混合Flow Shop调度问题,基于模糊规划理论,采用一种模糊数排序的方法建立了调度模型;以最小化加权模糊最大完工时间的平均值和不确定度作为调度目标,提出一种改进分布估计算法(IEDA)求解上述问题。IEDA算法采用基于NEH(Nawaz-Enscore-Ham)和破坏重建策略的初始化方法,对较优个体进行变邻域局部搜索以提高算法的局部搜索能力,同时采用破坏重建策略增加种群多样性,在最优解连续若干代没有改进时对其进行基于破坏重建策略的变邻域局部搜索,增强算法跳出局部最优的能力,并用正交设计的方法调节算法参数。仿真实验结果验证了本文算法的优越性。     

基于复合式遗传算法的电机排产优化

为了解决电机的排产优化问题,提出了一种复合式遗传算法进行求解.首先,采用Palmer法产生一个初始解,同时随机产生其他个体来共同组成初始种群;其次,采用子种群分类交叉和种群整体替换策略进行交叉和替换操作;最后,利用Metropolis准则控制变异操作,得到新的种群.整个迭代进化过程采用模拟退火算法的控温准则进行控制,以此寻求最优解.对L公司的生产数据及其订单进行测试,试验结果表明：复合式遗传算法相比传统的遗传算法,能在一定程度上优化排产顺序,提高生产效率;而相比较新改进的遗传算法,其搜索速度更快,算法性能更优.     

基于RLS的用于贴片机贴装顺序优化的禁忌搜索算法

对元器件的拾取与贴装顺序进行优化是提高电子组装生产线上贴片机贴装效率的主要方法.在给定喂料器位置的前提下,寻求好的元器件拾取与贴装顺序,可以缩短贴装路径,提高贴装效率.为此,文中建立了数学规划模型,提出了一种基于参考解局部搜索(RLS)的改进禁忌搜索算法.在算法中,采用了双禁忌表来避免迂回搜索,设计了基于取贴循环插入移动的参考解局部搜索策略以提高算法跳出局部最优的能力.对20个印刷电路板贴装数据的仿真实验表明,文中所提算法的求解效果优于现有方法.     

双基球扁发射药生产线的改进遗传排产算法研究

针对传统遗传算法在解决批次生产问题中存在的"早熟收敛"以及"局部搜索能力差"等问题,设计了基于预处理技术的改进遗传算法,实现对批次生产过程的处理.采用随机数法、定则生成法和块基因插补法三种方法,按照合适的比例,进行种群的初始化,在保证初始化种群多样性同时提高其个体质量;通过精英保留策略和锦标赛选择策略进行选择操作,实现优质种群个体的选择;运用专家打分法对产品进行优先级排序;采用基于位置和优先级相结合的方法选择交叉位点,进行交叉操作,保留父代优良基因,避免"早熟收敛";采用邻域重组策略进行变异操作,保证优质解种群的产生和质量解的继承.以最大化最小交货提前期为目标函数,实现排产算法研究.最后,以双基球扁发射药生产线为例,实现了改进遗传算法排产过程,大大提高公司的接单预估效率和产线的生产组织效率,然后运用单一随机初始化种群法和混合初始种群法进行比较分析,证明了改进算法的优越性.     

基于反向学习策略的深度搜索布谷鸟算法

布谷鸟搜索算法(CS)是一种简单有效的仿生学优化算法,但在处理高维复杂问题时不能快速收敛得到最优解,针对此问题,本文引入反向学习策略和逐维深度搜索策略改进基本的CS。在布谷鸟算法的搜索阶段,通过对Levy飞行后的解进行反向学习,从而有效提升最优解的搜索效率;另外,在每一代结束后,对当前的全局最优解进行逐维深度搜索,捕捉潜在最优解,弥补搜索步骤可能出现的问题。实验结果表明,本文对算法提出的改进,提高了算法的全局搜索能力,收敛速度以及收敛精度。     

基于改进粒子群算法的柔性制造系统无死锁优化调度

柔性制造系统的优化调度问题是一个复杂的组合优化和NP-hard问题。以赋时Petri网为模型、最小化最大完工时间为优化目标,利用改进粒子群算法对一类柔性制造类系统建立了一种新的无死锁优化调度方法。该方法首先采用2层编码方式对路径和工序进行编码,建立工序与粒子位置之间的一一映射关系;其次,基于实时在线的死锁避免策略对粒子进行死锁检测与修复,保证所搜索的粒子均能解码为无死锁的可行调度序列;然后,设计了2种改进策略：粒子工序定向调整策略和局部搜索策略,以提高算法的寻优效率和局部搜索能力,保证快速得到最优或次优的可行序列;最后,利用2个仿真实验验证所提算法的有效性。实验结果表明：与其他已有算法相比,改进粒子群算法在求解柔性制造系统无死锁优化调度问题上具有较好的寻优能力。     

求解VRPBTW的变邻域搜索算法

以电子商务环境下物流配送为背景,建立了带有时间窗和回程载货约束的车辆路径问题优化模型,设计了改进的变邻域搜索求解算法.该算法采用改进的Braysy顺序插入法生成问题初始解,再根据变邻域搜索算法机制应用4种不同搜索范围的局域搜索算子对初始解进行改进.通过对多个算例的求解实验,并与采用一般流程的变邻域搜索算法进行比较,结果表明所提出的变邻域搜索算法的求解效果明显优于采用一般流程的变邻域搜索算法,是求解该类问题的有效算法.     

人力资源调度的蚁群算法模型

针对企业人力资源管理中的生产安排、工作分配和设备布置的优化调度问题,在对蚁群算法进行总结分析的基础上,提出了求解该问题的蚁群算法模型.并对蚁群算法模型进行了改进,提高了算法的全局搜索能力.提出了基于蚁群算法的人力资源调度策略,并用数学模型对求解问题进行描述,给出了算法步骤.实例证明:改进蚁群算法能有效节省人力资源成本,为人力资源调度提供参考.     

基于小波基函数的差分进化算法缩放因子改进方法及应用

针对差分进化(DE)算法在求解复杂优化问题时存在收敛性和搜索能力差以及控制参数难以确定的问题,引入小波基函数,提出一种基于小波基函数的差分进化算法缩放因子改进方法.该方法采用小波基函数来改进DE缩放因子F,以保证解的多样性、加速算法收敛和提高算法性能.选择5个标准测试函数来测试改进DE算法的有效性,实验结果表明,改进的DE算法能有效解决控制参数难以确定的问题,提高了其搜索能力,获得了较好的最优解.     

TFT-LCD制造cell阶段多目标绿色调度问题研究

针对薄膜晶体管液晶显示器(TFT-LCD)制造cell阶段的多目标绿色调度问题,构建了最小化最大完工时间、总能耗和总生产成本为目标的优化模型。采用基于机器和工序的两段式编码,使用在步长因子前加入动态系数的改进布谷鸟搜索算法,结合双元锦标赛和动态淘汰制,根据聚集距离法筛选Pareto最优解来获得Pareto最优解集,对TFT-LCD制造cell阶段多目标绿色调度问题进行求解。结果表明,改进布谷鸟搜索算法优于标准布谷鸟搜索算法和带精英策略的快速非支配排序遗传算法,可以提高TFT-LCD制造cell阶段多目标绿色调度问题的求解效率和质量。     

求解连续函数优化的自适应布谷鸟搜索算法

为了提高布谷鸟搜索算法求解连续函数优化问题的性能,提出一种自适应布谷鸟搜索算法,改进算法利用解与当前最优解之间对应维上距离,实现随机游动步长的自适应调整。距离当前最优解对应维越远,维的随机游动步长越长,反之越短。利用解的适应度与群体平均适应度的关系自适应调整发现概率,使劣质解比优秀解更容易被淘汰。将自适应布谷鸟算法应用于8个典型测试函数,实验结果表明,改进算法有效改善求解连续函数优化问题的性能,尤其适合求解高维、多峰的复杂函数。与相关的布谷鸟搜索算法比较,自适应布谷鸟搜索算法更具竞争力。     

需准备时间的FFS调度的一种拉格朗日松弛算法

针对需调度顺序相关准备时间的柔性流水车间生产调度问题,建立以成本最小化为目标的整数规划模型,用基于拉格朗日松弛的方法来求解。在常用的次梯度算法处理拉格朗日对偶问题时,迭代过程易出现振荡,严重影响了收敛效率。因此,利用了隶属度函数给出迭代过程中所有次梯度的合适权重,将它们线性加权得到新的迭代方向。最后通过算例表明,此算法有效的减少了迭代次数,提高了算法的优化性能。     

多模式下装配式建筑工程资源受限调度方法

针对以往装配式建筑调度研究中,主要基于一个活动只有一种固定资源投入和固定工期的执行模式,而实际调度过程中多种资源投入和不同工期的多种执行模式普遍存在的问题,以及装配式建筑一体化建造建模方法的不足,建立以装配空间工期最短,以及在装配空间工期最短限定下的生产空间工期最短的多模式资源约束模型,在该多维空间调度模型的基础上,设计了一种搜索能力强、能有效求解该问题的布谷鸟算法(CS)。最后通过装配式建筑项目实际案例分析和遗传算法(GA)的性能对比,证明本文构建的调度模型和算法设计能有效的解决多模式下装配式建筑工程资源受限调度问题,丰富了装配式建筑项目调度这一领域的理论方法。     

改进的人工鱼群算法在置换Flow Shop调度中的应用

分析了人工鱼算法(AFSA)存在的不足,在保持AFSA算法基本行为的基础上,提出了在觅食行为过程中采用基于交换列表的排序法,在随机移动行为中采用自适应的小范围移动行为的改进人工鱼群算法。根据置换Flow Shop调度问题的数学模型,给出了基于改进的人工鱼群算法的置换Flow Shop调度问题的求解策略,并详细讨论了求解步骤。仿真实验结果表明:该算法具有较强的全局搜索能力、更高的搜索效率,同时验证了该算法的可行性和有效性。     

一种求解柔性作业车间调度问题的改进灰狼优化算法

针对柔性作业车间调度问题,以最大完工时间最小化为目标提出了一种改进灰狼优化算法(IGWO),采用两段式的编码方式来构造算法个体位置与调度方案之间的关系,使用基于启发式规则的初始化种群方法来提高初始解的质量.为了平衡算法的全局搜索与局部搜索,提出一种基于双曲正切函数的非线性收敛因子公式,并在算法的个体更新阶段提出了一种基于适应度值的加权方法,在算法决策层嵌入了变邻域搜索算法.通过仿真实验表明,算法在求解柔性作业车间调度问题上是有效的.     

求解软时间窗装卸一体车辆路径问题的布谷鸟算法

带软时间窗的装卸一体车辆路径问题是组合优化中典型的NP-hard问题,针对标准布谷鸟搜索算法后期收敛速度慢,容易陷入局部最优的缺陷,提出了节约算法和随机概率混合的初始化改进策略以及动态发现概率和信息素导向变异机制的改进策略,通过标准测试函数对算法进行定量测试,证明了改进布谷鸟搜索算法的性能优势。将改进的算法应用于求解带软时间窗装卸一体的车辆路径问题,并与现有的优秀算法进行对比,验证了改进的布谷鸟搜索算法在实际工程领域的优越性。     

一种布谷鸟-交叉熵混合优化算法及其性能仿真

为了提高布谷鸟搜索算法在求解复杂优化问题时的收敛速度和搜索精度,基于交叉熵方法,构建了一种新的布谷鸟-交叉熵混合优化算法.该算法将基于模型的交叉熵随机优化算法和基于种群的布谷鸟搜索进行有机融合,采用协同演化策略,既提升了混合算法收敛速度,又改善了其全局优化能力.对经典测试函数和PID控制器整定问题的仿真结果表明,新算法具有全局搜索能力强、求解精度高和鲁棒性好等特性,是一种求解复杂优化问题的可行和有效算法.     

汽车装配线电动车配送路径及换电站选址优化

考虑将电动小车用来进行基于厂内循环配送策略的汽车装配线的物料配送,提出了汽车装配线电动车配送路径及换电站选址问题,以最小化系统总成本为优化目标建立了数学规划模型.针对这一复杂的混合优化问题,对该问题的性质进行了分析,提出了两阶段动态规划算法获取小规模问题的最优解;对于中、大规模问题,通过种群分割技术并在Lévy飞行中融入深度邻域搜索算子构建了改进型离散布谷鸟算法.最后,进行了仿真实验,分别对比了两阶段动态规划算法,实数遗传算法及改进人工蜂群算法在解决该问题方面的性能,结果表明改进型离散布谷鸟算法的有效性以及在算法稳定性、搜索深度以及收敛性三个方面的较大优势.