产品数据管理中任务指派问题的模型和算法

产品数据管理(product data management,PDM)中的任务具有紧前约束、可拆分特性和时间窗.为了使有限的设计资源得到合理利用,建立了产品数据管理中任务指派问题的数学模型,其目标是总项目工期最短,任务拆分次数最少和任务中断时间最短.设计了一种基于贪婪准则的遗传算法对模型进行求解,对遗传算法的染色体编码方案和解码规则,适值函数和遗传算子等进行了详细说明.最后给出了一个应用实例,验证了模型和算法的有效性.     

一种求解资源受限工程调度问题的遗传算法

针对资源受限工程调度问题的特点，设计了一种改进的遗传算法，对算法的编码方式和解码规则，适值函数，遗传算法、初始种群的产生方法进行了详细的说明，利用被普遍应用的标准问题对该算法进行了大量的测试，分析了算法参数和问题参数对算法效果的影响，取得了令人满意的结果。     

改进遗传算法及其在背包问题中的应用

介绍了一种改进的遗传算法,给出了应用该算法的具体步骤。该算法通过使用二元染色体编码方式,利用基因处于不同状态的概率来表示等位基因,既使染色体具有了更多的信息量,又能够保证遗传算法的收敛性。通过旋转变换实现了染色体的进化,提高了算法的全局搜索能力和收敛速度。并利用组合优化中典型的背包问题对算法进行了验证,并和基本遗传算法的结果进行了比较,验证了算法的有效性     

改进的遗传算法在测试数据自动生成中的应用

提出了图的一种新的存储方式:双向邻接链表,可完备地表示软件项目的类图结构。基于自动插装,构造了一种新颖的用树结构来设计适应度函数的改进遗传算法iAGA,并使用自适应的交叉和变异算子来进行下一代生成。将改进算法与基本遗传算法SGA和自适应遗传算法AGA进行了比较,发现可以明显节省搜索和生成时间。使用三角形分类等实例进行了测试数据自动生成的验证,证明所提的iAGA改进算法是有效的。对采用均匀权值、自顶向下和自底向上这三种权值分配方式进行了比较,实验表明在采用树结构计算适应度方式下,均匀分配权值比较。     

不确定条件下不同交货期窗口的Flow Shop调度

研究了具有不同交货期窗口的Flow Shop的提前／拖期调度问题，并考虑了处理时间的不确定性。采用三角模糊数表示不确定性信息，引入两种模糊运算，建立了问题的模糊规划模型，并采用“中间值最大隶属度”的算法将模糊规划模型转化为清晰的非线性规划模型。针对清晰的数学模型提出了基于遗传算法的优化方法，最小化对所有工件提前／拖期惩罚。最后，大量仿真实验验证了算法的有效性。     

求解模糊资源受限项目调度问题的遗传算法

本文研究了以排序健壮性最大为优化目标的具有模糊加工时间和模糊交货期的资源受限项目调度问题,采用六点模糊数表示模糊加工时间和模糊交货期,引入了2种模糊数的弱比较方法,即重心距离法和积分值法.针对这一优化问题设计了一种基于任务链表编码形式的遗传算法.数值实验结果表明该算法优于文献中的相关算法,同时实验结果也表明基于2种模糊数的弱比较方法对算法性能影响较弱.     

解旅行商问题的一个新的遗传算法

对旅行商(TSP)问题设计了一个新的遗传算法.首先,对n个城市的旅行商问题设计了一个新的编码方法,并且对这种编码方法,给出了简便的解码方法.其次,针对编码的特点,设计了一种新的、有效的杂交算子和变异算子,这些算子均能直接产生可行的后代.为提高杂交算子的搜索能力,结合了一个局部搜索技术来改进杂交算子.在此基础上,提出了求解TSP的一个新的遗传算法,并证明了其全局收敛性.为了验证算法的有效性,对10个国际标准算例(城市规模从14到1000)进行了计算机仿真,结果表明算法是有效的.     

工艺路线可变车间作业调度的两级遗传算法

车间作业调度问题是一个著名的NP难题，而工艺路一可变的车间作业调度是一个更一航意义的问题，算法研究是车间作业调度问题的一个重要研究方向，最近几年，遗传算法开始在调度问题中得到广泛应用，分析了工艺路线可变的车间作业调度问题的特点，并建立了相应的优化模型，提出了一种两级遗传算法，重新设计了算法的遗传编码方案以及选择、交叉和交异算子，通过实例仿真，表明了用两级遗传算法求解工艺路线可变的车间作业调试问题是有效和可行的。     

面向成像卫星组网的群任务规划方法研究

本文基于提高用户任务需求的处理能力，探索可共享卫星资源组网卫星协同的群规划方法.研究中不仅考虑了一些部门存在特有的任务规划需求，还考虑到一些重要部门有卫星资源或者经申请有允许规划的卫星资源. 分析了群规划的模式需求及提出群规划框架；针对分层规划与可共享的资源服务，建立群规划多目标优化模型；针对任务规划这一高维离散组合优化问题，借鉴蚁群算法的快速收敛和遗传算法的强知识表示能力，阐述组合高低阶知识表示的改进遗传求解算法. 仿真实验验证了本文规划模型与求解算法的有效性.     

航天测控网调度的混合构造启发式算法

针对航天测控网调度问题,提出一种基于混合启发式的解构造算法。与其他构造启发式算法不同的是,本启发式算法充分利用了我国航天测控网调度需求的特点,包括优先级、任务之间时间间隔要求和一个需求包括多个相同任务要求等,综合考虑了任务局部和需求全局,融合最大可用窗口价值规则和最早可用窗口集规则。其优势在于通过动态选择构造启发式规则来提高求解质量。最后,通过仿真实验分析比较,该算法可以在不明显增加计算时间的基础上得到更高的初始解质量。     

求解项目调度中资源水平问题的近似算法

针对RLP与RCPSP的相似之处和自身特点，以求解PCRSP的遗传算法为基础，设计了一种求解RLP的基于分支定界策略的近似算法，搜索树的每一节点对应一个RCPSP，通过求解各节点RCPSP来求得RLP的最优调度计划，算法从具有基本资源需求水平的根节点开始，采用宽度优化顺序逐渐提高各种资源的可用量，既有利于资源的均衡利用，又可以通过定界策略有效地控制搜索树的节点数量，结合实例问题说明了基于分支定界策略的近似算法的求解过程，最后通过实例问题对该算法与遗传算法进行求解效果和时间效率的对经，分析了对比结果。     

Hybrid ant colony optimization for the resource-constrained project scheduling problem

To solve the resource-constrained project scheduling problem (RCPSP), a hybrid ant colony optimization (HACO) approach is presented. To improve the quality of the schedules, the HACO is incorporated with an extended double justification in which the activity splitting is applied to predict whether the schedule could be improved. The HACO is tested on the set of large benchmark problems from the project scheduling problem library (PSPLIB). The computational result shows that the proposed algorithm can improv...     

任务工期随实际开工时间变化的RCPSP精确算法

针对资源受限项目调度展开讨论 .与前人研究的侧重点有所不同 ,我们考虑了项目中每个任务工期随其实际开工时间而变化、任务对可更新 (再生 )资源需求的任意分布、以及可更新 (再生 )资源的最大供给量随着时间而变化的一般情形 .作为对前人研究结果的进一步推广 ,我们利用分枝定界技术 ,以及事件驱动的时间增量方式 ,成功地获得了这种一般的项目调度问题的最优解 .     

基于遗传算法的ATM网络中VCC路由选择方法

针对遗传算法强大的全局寻优和并行处理能力 ,提出了一种改进的遗传算法调度ATM网络动态路由的新算法。综述了使用遗传算法进行通信网络节点选择的问题 ,指出了原有算法进行遗传算法优化时存在的不足 ,并提出一种新的基于动态惩罚的解决策略 ,其思想是在进化的过程中 ,逐渐减小对可行解惩罚的力度 ,使网络向可行解逼近。通过简单模型的仿真 ,验证了动态惩罚策略的可行性和有效性。     

Improved differential evolution algorithm for resource-constrained project scheduling problem

An improved differential evolution (IDE) algorithm that adopts a novel mutation strategy to speed up the convergence rate is introduced to solve the resource-constrained project scheduling problem (RCPSP) with the objective of minimizing project duration. Activities priorities for scheduling are represented by individual vectors and a serial scheme is utilized to transform the individual-represented priorities to a feasible schedule according to the precedence and resource constraints so as to be evaluated. To investigate the performance of the IDE-based approach for the RCPSP, it is compared against the meta-heuristic methods of hybrid genetic algorithm (HGA), particle swarm optimization (PSO) and several well selected heuristics. The results show that the proposed scheduling method is better than general heuristic rules and is able to obtain the same optimal result as the HGA and PSO approaches but more efficient than the two algorithms.       

Heuristic algorithm for RCPSP with the objective of minimizing activities'''' cost

1.INTRODUCTIONPartner selection is an i mportant problemin supplychain management.When we design a constructionsupply chainin which general contractor is the kernelentity,general contractor’s project scheduling will beconstrained by the capacities of the renewable re-sources supplied by the partners such as subcontrac-tor,ready-mix concrete vendor.We should considerhowto get theleast activities’cost of the project withthe constraints of due date and resource capacities ofevery partner re…     

遗传算法与神经网络的结合

阐明了遗传算法和神经网络结合的必要性和可行性,提出用多层前馈神经网络作为遗传搜索的问题表示方式的思想。用遗传算法和神经网络结合的方法求解了短期地震预报问题,设计了用遗传算法训练神经网络权重的新方法,实验结果显示了遗传算法快速学习网络权重的能力,并且能够摆脱局部极点的困扰     

PSO基础的链路平衡NoC映射与路由

针对NoC设计流程中IP核映射和路由分配两个关键步骤,提出了一种基于PSO低功耗IP核映射和链路平衡的路由分配算法PLBMR。PLBMR是一个两步PSO优化算法,在建立NoC的通信功耗和链路负载的数学表示的基础上,采用一种有效IP核映射与路由分配的PSO粒子编码方法,使得NoC的通信能量消耗最小以及保证NoC的通信链路负载平衡。仿真结果表明,采用PLBMR算法产生的NoC通信能量消耗平均比GA和BnB分别少了0.7%和0.6%,特别是,PLBMR算法在计算时间上都优于GA和BnB;对于链路负载的平衡能力,PLBMR平均分别比MOCA小了9%,比BnB小了7%。