基于演化多目标算法的混合流水作业调度优化

针对供应链网络优化领域中的混合流水作业调度问题提出了一种新的多目标演化优化算法。给出了这类问题的通用优化模型，在此基础上，提出了基于流程的矩阵基因编码方案，动态适应度分配机制，并引入小生境保优策略构造了算法过程，利用收敛进程参数分析了算法的收敛性能。性能分析和算例实验表明算法对于高维多目标优化问题是有效的，且能够以较快的速度收敛。     

微粒群优化在Job-shop调度中的应用

Job-shop调度问题是典型的NP-难问题,利用微粒群优化的全局搜索能力和高搜索效率以及模拟退火算法的局部搜索能力,发展了一种快速、且易于实现的新的混合启发式算法,并将其应用于求解标准Job-shop调度问题,计算结果以及与其他算法的比较说明,该算法是一种求解Job-shop调度问题的可行且高效的方法。     

离散粒子群优化算法在流水作业调度问题中的应用

通过引入随机向量, 改进离散粒子群算法DPSO的更新方程, 提出一种离散的粒子群优化算法MDPSO, 并将其应用于调度问题的求解. 实验结果表明, 该算法优于传统的时序分解算法和遗传算法.     

最小化总完工时间的流水作业调度混合算法

针对有效求解NP难的总完工时间最小流水作业调度问题,提出了一个有效的混合启发式算法产生初始解,并使用禁忌搜索算法对初始解邻域进行搜索的算法框架.基于不同的启发式算法,获得了3个混合禁忌搜索算法HA1,HA2和HA3.使用Taillards基准程序随机产生的大量实例,进行模拟实验,结果表明,所提出的3个算法通过扩大搜索范围提高了解的质量,在性能上均优于目前最有效的启发式算法.与目前最有效的算法相比,产生最好解的平均百分比偏差均下降至少30%,最优解所占比例皆有显著提高.     

混合量子算法在生产调度中的应用

针对生产调度领域中的置换Flow Shop调度问题,在量子进化算法思想的基础上,进行了解码、最佳模式设计,并融入了优化方法,形成了混合量子算法(HQA).经过对多个算例的测试,证明HQA在生产调度领域能够提供良好的决策方案和依据.     

基于熵的混合粒子群算法在柔性调度中的应用

为了更好地求解大规模柔性车间调度问题,提高柔性车间调度算法的寻优性能,提出一种基于熵的混合粒子群算法.该算法把粒子群算法、遗传算法和模拟退火算法相结合,同时用种群熵自适应调节惯性系数和变异概率,以增强算法的寻优能力和克服算法的过早收敛.典型实例仿真结果表明,该算法能更好地求解柔性车间调度问题,与传统的优化算法相比,在优化精度上具有明显的优越性.     

粒子群优化算法及其在水库优化调度中的应用

提出了基于粒子群优化算法求解梯级单目标优化调度问题的一般算法结构,该算法通过计算时段库水位的变化范围,把梯级优化调度问题转化为无约束的优化问题处理,使得算法具有稳定、高效的收敛性能.通过对三峡梯级发电优化调度问题的计算,表明该算法是求解梯级优化调度问题的一种有效的手段.     

蚁群算法在工艺规划与车间调度集成优化中的应用

为了解决工艺规划与车间调度集成(IPPS)问题,提出了一种改进的蚁群优化(ACO)算法.通过节点集、有向弧集、无向弧集,构建了一种基于图的IPPS优化模型.以零件加工时间作为启发式信息,设计蚂蚁在各节点间转移概率.通过蚂蚁访问图中不同的节点,构建对应的调度方案.根据不同阶段调度方案的最大完工时间调整各弧段信息素的挥发速度,提高了蚂蚁的搜索效率.为避免陷入局部收敛,通过重启算法和重置各弧段信息素初值,动态更新各弧段信息素量,以获得全局最优解.将该算法应用于具体的仿真实例,结果表明该算法能有效地解决工艺规划与调度集成问题,为企业生产提供借鉴.     

弹性粒子群优化算法及其在水电优化调度中的应用

为有效避免粒子群优化算法后期收敛速度慢的问题,提高寻优能力,设计了一种以自适应方式更新粒子飞行速度的弹性粒子群优化算法,建立了水电优化调度数学模型,提出了弹性粒子群优化算法解决水电优化调度问题的实现方法,包括粒子编码设计、适应度函数设计以及弹性修正值设计,并编制了基于Matlab语言的优化程序.实例仿真结果表明:弹性粒子群优化算法是有效的;相比基本粒子群优化算法和自适应粒子群优化算法,弹性粒子群优化算法求解水电优化调度问题具有更强的全局寻优能力和更快的收敛速度.     

一种新的混合遗传算法及其在机构优化中的应用

针对传统遗传算法所存在的缺点和不足,提出了一种新的混合遗传算法.该算法用模拟退火算法适当拉伸适应度,自适应算法合理调整交叉概率Pc与变异概率Pm以及最优保存策略保护历代最优个体的办法对传统遗传算法进行了改进,同时对约束条件作出了先放宽后逐步加强的措施.经Visual C软件编程计算,得到了较好的优化结果.实例说明,该混合算法收敛速度快,易突破局部收敛的局限而达到全局最优.     

基于混沌量子粒子群算法的置换流水车间调度

流水车间调度问题广泛存在于企业生产过程中,优化的调度方案可以提高企业生产效率,降低生产成本。提出了基于混沌量子粒子群优化算法并应用于求解置换流水车间调度问题,该算法在量子粒子群算法(QPSO)的基础上,引入了混沌机制,在保持QPSO算法收敛速度快的同时,利用混沌机制的遍历性,克服了QPSO易陷入局部极小值的缺点。同时提出了一种新的混沌变量到工件排序的编码方案,能够完整保留混沌的遍历性。仿真结果验证了所提出的新的调度算法能更好地探索更优解,同时不失去量子粒子群算法的收敛速度。     

改进的混沌蜂群算法在流水线调度中的应用

针对批量流水线调度问题,提出了一种改进的人工蜂群算法优化最大完成时间。该算法用NEH方法产生初始解,利用混沌的遍历性生成新的邻域解。为了跳出局部最优,使用最优解插入扰动替换一些连续若干步不能改进的解以提高算法的全局搜索能力,仿真实验结果验证了算法的可行性。     

车间流程的免疫调度算法

为了高效地解决车间流程(Flow Shop)问题,提出了一种利用免疫算法求解Flow Shop调度问题的方法.该算法是根据人或者其他高等动物的免疫系统机理设计的,将调度目标和约束条件作为抗原,将问题的解作为抗体,对抗体采用按工件加工顺序进行自然数编码,并把最大流程时间的倒数作为适应度函数,新抗体的繁殖是通过部分匹配交叉算子和按工件顺序互换的变异算子实现的,对抗体产生的刺激和抑制通过抗体浓度来调节,而抗体浓度通过计算抗体之间的最大亲和力获得.通过对Flow Shop问题的基准测试表明,该算法不仅在求解问题的规模上具有很好的可伸缩性,而且在运算时间上也低于遗传算法和模拟退火算法.     

混沌蚁群算法及其在智能交通中的应用

在传统蚁群算法的基础上,结合混沌的遍历性、随机性和规律性,提出一种混沌蚁群算法,阐述该算法在智能交通系统中应用的可行性,解决了智能交通中常见的最优路径问题,并通过实验数据说明本算法的有效性.     

基于混合蜂群算法的柔性作业车间调度优化

针对柔性作业车间调度求解问题,提出一种新型混合蜂群智能优化算法.该算法采用独特的编码方式和位置更新策略来避免不合法解的产生,在蜂群算法的基础上增加了有利于局部搜索的混沌算子提高了算法搜索精度,实现了全局搜索与局部搜索能力的有效平衡.最后将此算法在不同规模的实例上进行了仿真测试,并与最近提出的其他几种具有代表性的算法进行了比较,验证了该算法的有效性和优越性.     

Flow-Shop Scheduling Models with Parameters Represented by Rough Variables

In reality, processing times are often imprecise and this imprecision is critical for the scheduling procedure. This research deals with flow-shop scheduling in rough environment. In this type of scheduling problem, we employ the rough sets to represent the job parameters. The job processing times are assumed to be rough variables, and the problem is to minimize the makespan. Three novel types of rough scheduling models are presented. A rough simulation-based genetic algorithm is designed to solve these models and its effectiveness is well illustrated by numerical experiments.     

应用混合蚁群算法求解并行批处理机组批与调度问题

晶圆制造系统的批处理机具有长加工时间的特征,其调度性能指标对车间总体绩效有重要影响.批处理机调度分为组批与批次调度.针对工件的动态到达特性导致组批困难,提出了一种混合型蚁群算法.利用该算法的全局并行搜索能力对工件进行组批,并使用BATC算法对批次进行调度,可以解决多产品并行批处理机调度问题.以工件总拖期最小为性能指标,通过实例仿真,对蚁群算法性能进行分析评价和比较.结果表明,所提出的算法具有有效性和实用性.     

An Ant Colony Optimization Algorithm to Satellite Data Transmission Scheduling Problems

数据传输资源调度是空间资源管理的重要内容之一。为了有效求解数据传输资源调度问题,基于蚁群算法构建了一种数据传输资源调度方法。实验结果表明,蚁群算法能有效求解数据传输资源调度问题。本文方法可推广应用到其他资源调度领域。