多载具自动化存取系统货位分配和拣选路径集成优化

为了提高多载具自动化存取系统整体进出库效率,分析了多载具自动化存取系统的运作特点,建立了同时考虑货位分配和拣选路径的集成优化模型。模型以最小化单位指令周期的行程时间为优化目标,最后设计了两阶段禁忌搜索算法求解该问题。不同货位规模和不同载具数量的数值实验结果表明:两阶段禁忌算法获得的行程时间较初始解有至少40%的改善,而且与分别优化的方法相比行程时间也能降低7%~23%。     

具有双重时间窗约束的作业车间调度算法

为解决实际生产调度中等待时间受限引起的工件加工时间窗约束和设备能力有限引起的机器可加工时间窗约束,以工件完工率最大为优化目标,建立了具有双重时间窗约束的作业车间调度模型,提出了求解该模型的基于启发式规则的禁忌搜索算法。在分析优化目标与约束条件关系的基础上,提出了工件选择和机器分配的启发式规则,并利用启发性规则生成初始调度方案;设计具有块邻域结构的禁忌搜索算法,减小了邻域规模,通过迭代优化最终获得较优的调度方案。选择多种不同规模的算例与传统算法进行对比分析,实验结果表明了所提算法的可行性和有效性。     

禁忌搜索算法求解带时间窗和多配送人员的车辆路径问题

【目的】为了求解带时间窗和多配送人员的车辆路径问题,建立了该车辆路径问题的数学模型,并采用禁忌搜索算法进行求解。【方法】首先松弛车辆载重和顾客时间窗约束,在目标函数里面引入相应的惩罚成本;接着,使用贪婪算法生成初始解;最后,设计禁忌搜索算法求解该问题。在禁忌搜索中,使用了插入、删除、移动、交换等算子搜索邻域解空间,并使用扰动算子进一步加大搜索范围。为了验证禁忌搜索算法的有效性,对修改的Solomon标准测试问题进行求解,并与CPLEX的优化结果进行比较。【结果】在小规模算例求解中证实了禁忌搜索算法的准确性,在标准规模算例求解中证实了该算法的高效性。【结论】所提出的禁忌搜索算法能够有效解决带时间窗和多配送人员的车辆路径问题。     

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.     

一种基于禁忌搜索方法的作业车间调度

提出了一种解决作业车间调度最短完工时间问题的启发式算法．该算法中采用了变禁忌表长度策略的禁忌搜索方法．在禁忌搜索过程中利用完工时间（makespan）的一个下界作为判断一个解好坏的辅助量，由于得到该下界所需的计算量远远小于完工时间的，因此大大地减少了禁忌搜索过程的计算时间．从对一组问题基准实例的实验计算结果看，该算法在合理的计算时间内，得到了比当前没有使用转换瓶颈技术的最好的禁忌搜索算法之一的TSAB算法更好的结果．     

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.     

禁忌搜索算法解指派问题

指派问题是组合优化问题中的一种,禁忌搜索算法可以根据通过局部邻域搜索进行全局逐步寻优。根据实际情况构造邻域函数,设置禁忌对象,构造禁忌表和指定合适的禁忌长度,制定合理的特赦规则,在合理的时间内得到一个最优解。     

改进邻域搜索算法的矩形件排样优化研究

针对矩形件排样问题,给出精确的数学优化模型,提出一种改进邻域搜索算法的求解方法.为了克服一般邻域搜索算法易陷入局部最优解和搜索效率低的缺点,挖掘矩形件排样的问题特征,提出反悔算子、距离受限邻域算子、以"满足容忍度"接受劣解等3种新的改进策略.以矩形件排放顺序为编码,利用"最下左填充算法"进行解码,优化矩形件排样方案.对...     

混合候鸟迁徙优化算法求解柔性作业车间调度问题

将基本候鸟迁徙优化(Migrating birds optimization, MBO)算法与变邻域搜索策略相结合,提出了一种混合候鸟迁徙优化(Hybrid migrating birds optimization, HMBO)算法求解以最小化最大完工时间为目标的柔性作业车间调度问题(Flexible job shop scheduling problem, FJSP).首先,给出了两段式编码/解码方式.为了保证初始解的质量和多样性,设计了一种两阶段种群初始化方法;其次,引入了一种个体重置机制,以避免算法陷入局部最优解.根据FJSP问题的特点,采用3种邻域结构用于构造个体邻域解,并以此为基础设计了一种变邻域搜索算法,增强算法的局部搜索能力.最后,通过基准算例测试了算法的性能,实验数据验证了本文算法在求解FJSP问题方面的有效性.     

有时间窗的车辆路径问题及改进禁忌搜索算法

基于改进的禁忌搜索算法求解有时间窗的车辆路径问题,建立了该问题的通用数学模型.改进算法中,在随机构造的多个可行解中挑选较好的解作为初始解,采用2-opt方法生成邻域,并构造了动态禁忌表,使禁忌表的大小和结构随搜索过程发生改变,提高了整体寻优能力.仿真实验证明了算法的可行性、有效性和优越性.     

基于鲸鱼群算法的柔性作业车间调度方法

针对以最大完工时间为目标的柔性作业车间调度问题,在鲸鱼群算法(WSA,Whale swarm algorithm)基础上,提出一种改进的鲸鱼群算法。首先,设计了一种基于工序加工顺序的个体位置表达方式及相应距离计算方法,使鲸鱼群算法能够直接应用于求解离散型问题。其次,在寻找"较好及较近"鲸鱼过程中引入协同搜索机制,提高"较好及较近"鲸鱼的质量和数量,扩大鲸鱼个体的搜索范围。同时,引入基于关键路径的变邻域搜索算法,搜索当前最优鲸鱼个体的邻域解,提高种群局部搜索能力。最后采用BRdata基准算例进行测试,验证了算法的可行性和有效性。     

具有禁忌算子的遗传算法目标优化分配

针对地面防空作战中的多通道目标优化分配问题，给出了一种具有禁忌算子的混合遗传算法。该算法结合禁忌搜索算法和遗传算法二者的优点，既克服了禁忌算法全局搜索能力的不足，又提高了遗传算法的爬山能力，还解决了遗传算法容易陷入局部最优的问题，并使搜索过程具有记忆功能。仿真结果表明，该算法可有效给出求解多通道目标优化分配问题的满意解。     

考虑服务公平性的连续泊位-岸桥集成分配

泊位和岸桥是集装箱码头非常最要的资源,合理的分派与调度可以有效地提高作业效率.目前泊位和岸桥的集成调度模型中大多以最小化船舶在港总时间或最小惩罚成本为目标函数,忽略了码头对船舶服务的公平性.为此,通过扩展现有的连续泊位分配模型,兼顾船舶惩罚成本及船舶等待与岸桥分配的公平性,建立多目标的连续泊位分配模型.设计一个三阶式邻域搜索算法, 该启发式算法包括邻域搜索安排船序列、停泊位置搜索和分配调整岸桥3个阶段.实验结果显示,不同的邻域策略取得的最优解不同,通过设置最优的邻域策略可以获取最优的目标函数值.实验表明,该模型与算法可以在接受的时间内取得最优解,相关成果可以为码头对船舶服务的公平性研究提供理论依据.     

粒子群—禁忌搜索的FMS多智能体调度

针对柔性制造系统调度问题的复杂性,提出以最小化最大完工时间为目标的多智能体调度系统,系统包含全局、工件和机器三类智能体.系统通过基于合同网协议的工件智能体和机器智能体产生初始解,然后机器智能体以初始解为基础进行局部寻优,所获得的局部最优解集由全局智能体进一步全局寻优,从而获得比一般方法更好的调度解.在进行优化模块设计时,分别引入禁忌搜索和粒子群优化作为机器智能体和全局智能体的优化算法.针对多智能体能够交互的特点,对禁忌搜索算法进行改进,提出了双禁忌表搜索算法,使得各机器智能体寻优结果更具多样化,更适合作为全局智能体优化的初始粒子群.仿真结果表明:调度系统在求解时收敛速度快、精度高,通过对10个经典柔性job-shop问题求解,所有结果均优于单独使用遗传算法和禁忌搜索算法的已知结果.     

具有服务优先级别的动态离散泊位调度优化

研究具有不同服务优先级别的船舶动态到达情形下的离散泊位调度问题.以泊位分派和船舶作业开始时间为决策变量,为优化码头作业效率和船公司客户满意度,以最小化船舶总在港时间与加权延迟时间之和为目标建立数学模型.采用基于修改后的先到先服务等规则的启发式算法生成初始解,以此为基础设计结合禁忌深度搜索和模拟退火算法框架的混合算法对问题进行优化求解.不同问题规模下的数据仿真试验表明,该算法可以快速、有效地解决此类问题.     

基于混合变邻域遗传算法的柔性车间调度研究

针对柔性作业车间调度的问题，以最大完工时间为目标建立数学模型，提出一种混合变邻域遗传算法。采用三种初始化方法保证初始解的质量，用遗传算法进行初步搜索，将搜索的结果通过迭代贪婪策略进一步搜索，以提高解的质量，再对关键路径进行邻域搜索，设计“跨机器工序搜索邻域”、“同机器工序搜索邻域”、“次优工序搜索邻域”三种邻域结构，加强局部搜索能力。引入迭代贪婪策略和改进的邻域结构可显著提高算法的稳定性与迭代速度。通过对国际通用的柔性作业车间调度基准算例进行测试，实验结果表明所提改进算法能够有效求解柔性作业车间调度问题。     

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。     

作业车间调度问题的新型邻域结构

针对作业车间调度问题(JSP),在现有邻域结构的基础上进行拓展,提出一种新型邻域结构.通过对现有邻域结构中产生可行邻域解的约束条件进行松弛,能够使得当前解生成更多的可行邻域解.使用禁忌搜索算法将已有的3种常见的邻域结构与该新型邻域结构进行对比,使用TA数据集中的前50个算例进行验证.实验结果表明:设计的新型邻域结构无论在最优值还是平均值,都比其他3种邻域结构具有优势.实验数据表明:新型邻域结构在4种邻域结构中能够搜索的最多可行邻域解.尽管新型邻域结构搜索花费的时间最多,但由于使用了近似评估方法,因此搜索时间在可接受范围内.     

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.