基于遗传/自适应神经网络混合算法求解作业车间调度问题

本文针对一类加工时间可变的调度问题,用遗传算法和基于约束满足的自适应神经网络混合算法进行了研究.遗传算法迭代生成的染色体对应非可行解,由自适应神经网络运算后得到可行解,对应的染色体作为新一代染色体.本算例的目标函数是基于任务的提前/拖期惩罚、附加惩罚以及加工时间的偏离量惩罚,目标是确定最优加工时间和最优加工顺序极小化目标函数,并与一般的遗传算法相比较,最后结果证明了本文算法的有效性.     

细胞自动机超并行数据压缩方法

提出细胞自动机元胞级超并行无失真数据压缩方法，并用遗传进化算法获得细胞自动机中的数据压缩规则，证明了细胞自动机文本压缩规则的正确性，讨论了有关的时间复杂性及符号动力学特性。与其他传统的串行或小规模并行的数据压缩方法相比，本文的方法有更好的实时性，普适性，以及Ｓｙｓｔｏｌｉｃ硬件实现的可行性。     

高阶细胞自动机新的数据压缩方法

构造出高阶置换映射，进而得出更有效的高阶细胞自动机超并行数据压缩方法，与细胞行动机超并行数据压缩方法相比，其处理速度可以成倍地提高。证明了用遗传进化算法得到的高阶细胞自动机元胞级无失真数据压缩规则的正确性和可行性。并推广到任意阶，给出了对应的置换映射，之后讨论了有关的时间复杂性及高阶数据压缩方法的有效性。     

求解Job Shop调度问题的自适应遗传算法设计

针对标准遗传算法中交叉概率Pc和变异概率Pm固定不变带来的局限性,以及M.Sr-invivas自适应遗传算法的缺点,提出了根据适应值集中程度,自适应地变化整个种群的Pc和Pm的一种改进的自适应遗传算法,文中系统地介绍了算法的改进及算法的流程,并将算法应用于求解JSP问题,最后用一个典型的测试例子,对本文设计的算法的求解效果进行了测试,并对测试结果进行了分析.     

基于Agent的农田生态细胞自动机模型

提出一种基于Agent的细胞自动机(CA)演化模型，并采用整体建模仿真的方法，对农田虫害的演化进行了模拟．它采用自底向上的建模思想，利用Agent的局部连接规则，建立复杂系统的整体模型．针对不同环境条件设定相应的仿真参数，可以得到恰当的害虫种群演化结果，有助于农田生态管理的科学决策．同时，农田虫害的管理是预测专家系统的重要应用领域，该模型与专家系统的最终集成，可以提高专家系统的预测能力．     

基于细胞自动机理论的交通流模拟模型

以细胞自动机理论为基础,结合我国城市道路情况及交通流特性,把车辆在路段上运动的变化规律表述为细胞自动机的演变规则,建立了基于细胞自动机理论的交通流模型,标定了细胞长度和最大速度等参数,继而提出了反映车辆在路段上自由驶、跟驰行驶和减速行驶等交通行为的细胞自动机规则,并对各种规则进行了详细说明。     

基于遗传算法的半导体生产调度问题

本文系统介绍了半导体生产车间调度问题以及遗传算法的基本原理,并针对半导体生产车间调度问题的特点,设计了一种遗传算法。最后使用Matlab编写程序求解半导体生产车间调度问题。并通过对不同的问题的仿真对程序性能进行分析。     

基于细胞自动机模型的交通流模拟程序

基于细胞自动机模型和微观动态交通流模拟模型，使用C 语言，采用模块化结构将交通流数学模型转变为主要由计算机程序组成的计算机模拟模型，以模拟车辆在路段上的运动，同时采用中断技术成功地实现了车辆的动态显示．最后通过实测数据的计算，对模拟模型和模拟过程进行了评价．     

自适应遗传算法在飞机调度问题中的应用

基于自适应遗传算法，实现了单跑道降落飞机调度问题的求解，算法以所有飞机的排列次序做为个体编码，解码时用移动方法确定飞机的降落时间，适应度函数的构造综合考虑了飞机的提前和延迟带来的损失，选择算子采用期望值方法，交叉算子用顺序交叉，变异算子用倒位变异，为提高算法的执行效率并避免早熟收敛，对交叉和变异概率均采用自适应策略，仿真结果表明了自适应遗传算法用于飞机调度问题的有效性。     

基于遗传算法的Flow Shop调度问题求解

如何对大规模的生产进行有效合理的调度,在分析企业生产流程的基础上,提出了一种用改进的遗传算法来求解流水车间调度问题的方法.仿真实验结果证明了算法的可靠性与实用性,具有较好的工程应用价值.     

一类解决作业车间调度问题的遗传退火算法

将遗传算法与模拟退火相结合,提出了一种新调度算法,算法分成两步,首先利用遗传算法快速搜索一组较好解,然后利用模拟退火进行群体寻优,这样,既能克服遗传算法过早收敛的弱点,又能加快模拟退火的收敛速度,实验表明,该算法具有较高的求解质量和效率。     

一种基于遗传算法的车间调度算法求解

针对车间作业调度问题,讨论了应用于车间作业调度的遗传算法设计,给出了主要的编码、解码、以及死锁问题的算法模型。结合应用实例,说明了设计的可行性与有效性。     

基于效率规则的混合作业车间调度算法应用研究

为了求解混合作业车间调度问题,本文提出一种基于效率规则的作业车间调度算法．引入工件加工的效率函数,进而以工件的效率函数值进行初排排序再调节排序,从而实现了混合作业车间快速高效优化排产．同时,运用该种算法开发了作业车间调度系统,并对实际混合作业车间调度实例进行求解验证,计算结果表明该算法具有很好的调度优化效果,可以很好地应用于混合作业车间调度．     

基于局部搜索策略的车间作业调度问题的算法研究

为车间作业调度问题提供了一个快速、易于实现的近似算法．该算法基于局部搜索策略,采用特殊的邻域构造方法,即邻域的构造仅与关键路径上的工序相关．该算法找到了所测试的14个标准算例中12算例的最优解,而且在PⅡ233的计算机上每个算例的计算时间不超过1s。     

基于多工艺方案的车间作业计划方法研究

对工艺设计与生产调度集成的必要性和可行性进行了分析，讨论了工艺设计与车间作业计划之间的关系．针对多品种小批量的单件生产车间提出启发式的车间作业计划方法，其决策基于多工艺方案、可替代机床和调度规则，生成车间作业计划，并能及时对车间作业计划进行评价和调整．在此基础上，建立了基于多工艺方案的车间生产作业计划决策系统     

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.     

基于生产费用的柔性作业车间调度优化

考虑在制品库存费用、机床工时费、直接工人的工资费用、工件的提前和拖期完工造成的损失费用,提出了一种双资源柔性作业车间调度的生产费用计算方法.将模拟退火算法嵌入遗传算法中,设计了一种新的混合遗传算法.该算法首先利用遗传算法快速搜索一组较好的解,然后利用模拟退火算法进行群体寻优.采用基于工序的编码和一种新的解码方法,并运用多种交叉方法使得算法能够在解空间中尽可能地搜索最优解.为了避免最优解在进化过程中损失,采用择优操作将每代中的最优解保留下来,并不断更新.仿真结果表明:该方法是可行的,并具有一定的优越性.     

工艺路线可变车间作业调度的杂合遗传算法

针对工艺路线可变的车间作业调度，提出一种将遗传算法与启发式规则、模拟退火法等搜索方法结合在一起的杂合遗传算法。通过对某双极型集成电路封装企业的车间作业调度仿真，结果表明它是有效可行的。     

基于粒子群优化的多目标作业车间调度

为了利用粒子群优化算法解决作业车间调度问题,提出了将调度问题转化为连续优化问题的有效策略;设计了Pareto档案粒子群算法(PAPSO),该算法将档案维护和全局最好位置选取结合在一起,在档案维护过程中为每个粒子选取全局最好位置;给出了变异与PAPSO的结合新策略.将PAPSO和带变异的PAPSO应用于15个调度实例,以最小化总拖后时间和最大完成时间,与强度Pareto进化算法2等进行比较,结果验证了PAPSO在作业车间调度方面的良好性能.