用模拟退火算法求解客轮调度问题

建立了客轮调度问题的数学模型,并用模拟退火算法求其数值解。     

模拟退火算法在求解组合优化问题中的应用研究

文章给出了模拟退火算法求解组合优化问题的实现步骤,并提出了一种相邻状态的产生函数和迭代方案,通过实例计算并分析了模拟退火过程的起始温度、终止温度以及降温速度等参数对优化计算的影响。结果表明,模拟退火算法中各个参数值的选择和设置对运行的结果和效果有较大影响。     

基于模拟退火算法的硬时间窗配送车辆调度问题研究

基于现实中影响物流成本较大的配送车辆调度问题,构建了硬时间窗下的配送车辆调度问题数学模型。通过模拟退火算法对硬时间窗车辆调度问题进行了数值分析,得到了较好的计算结果和较高的计算效率,从而为今后更好地解决此类硬时间窗配送车辆调度问题提供了行之有效的研究方法。     

基于模拟退火算法的集装箱场桥调度优化

为了降低码头的运营成本,提高客户满意度,在分析集卡送箱进场作业流程的基础上,运用时间窗函数,建立以场桥与集卡相互等待时间最短以及场桥移动距离最短为目标的数学模型,根据模型特点设计模拟退火算法,实例数据代入的结果验证了该模型及算法的有效性。     

基于模拟退火算法的场桥调度研究

集装箱码头的运作效率受场桥调度作业的影响很大,场桥调度合理与否对集装箱码头的整体运作效率具有至关重要的影响。高效的场桥调度方案不仅要满足给定配载计划下的种类和数量需求,而且要最小化场桥行走距离。为确定场桥的行走顺序和取箱方案,建立了以总完成时间最短为目标的场桥装载调度作业混合整数规划模型。分别运用启发式算法和模拟退火算法,对模型进行求解,并通过算例分析验证了算法及模型,表明模拟退火算法的结果要优于启发式算法,如当堆场数量为55个时,模拟退火算法要比启发式算法节约46 min,随着贝和集装箱类型的增加,模拟退火算法可节约更多的时间,同时还减少了龙门吊行走的路径,从而有效地提高了集装箱码头的运营效率。     

基于遗传模拟退火算法的任务分配与调度

网格将多种资源组织在一个统一的框架下,为各种复杂的计算任务提供资源。因此计算任务在各种资源之间的调度成为了一个关键的问题。结合遗传算法GA和模拟退火算法SA的优点,提出了一种全局遗传模拟退火算法GGSAA,并将算法应用于网格计算任务调度问题的求解之中。最后给出了GGSAA算法的仿真结果。     

能力约束批量问题的模拟退火算法研究

为了提高能力约束批量问题的计算效率,运用模拟退火算法对此类问题进行了研究。采用0-1编码的方式,在满足总需求的情况下以一定概率通过交换相邻周期的0-1编码来产生新解,内循环的迭代步长由生产规模决定(N×T),温度衰减系数为固定值,终止温度选择一个很小的正数。通过实例仿真,验证了模拟退火算法用于求解此问题的有效性。仿真结果表明,初始温度越高,搜索范围越大;迭代步数越多,寻得最优解的可能性就越高。生产规模为6×6时,取得最优解的计算用时不超过145ms。     

使用模拟退火算法解课表问题

给出一种使用模拟退火算法（ＳＳＡ）来解课表问题的方案,详细地讨论了方案涉及的各种问题,包括目标函数和初解的确定,邻域和新解的产生方法,初始“温度”的确定和“温度”更新的方式,内循环次数及算法终止条件的确定等,章的最后给出了该方案的一个实例和若干性质分析。     

基于多重网格的模拟退火算法

为了提高模拟退火算法的收敛速度,提出了一种基于多重网格的模拟退火算法（SAM）,用于求解高维函数优化问题,并分析了其收敛性．13个著名的测试函数对SAM算法进行数值实验,结果表明SAM算法具有良好的搜索能力和收敛速度．     

基于遗传算法模拟退火算法解决修边损耗问题

纸箱包装行业是一个传统的产业,在纸箱生产中需要拼单来降低修边损耗以减少成本。本文根据生产上的实际经验提出了问题的数学模型,针对该模型,本文将遗传算法和模拟退火算法结合,解决了遗传算法的收敛过快以及局部搜索能力不强的问题。在选择操作中直接保存优秀个体,来增强算法的收敛性。在变异和交叉操作中采用自适应的变异和交叉概率,增强了搜索解空间的均匀性,并引入了记忆功能,最终获得问题的近似最优解。     

基于模拟谐振子算法的服务调度技术

为解决服务频繁调度的异常问题,采用谐振子理论方法,在分析云滴概念基础上,提出云滴WEB服务节点距离的定义,并以此为基础,构建一种服务调度距离模型,抽象出一种应用服务调用的实现框架.采用基于排列的方法和串行服务进度生成机制,结合多服务的任务列表,可以保证所得调度方案满足服务优先关系约束,协同完成云计算应用服务的调度工作.仿真试验表明,耗费时间较少.     

基于蚁群算法的船舶过闸计划优化模型

针对船舶过闸计划生成的难题,提出了基于蚁群算法的船舶过闸计划生成方案,建立了船舶过闸排档问题的优化模型(包括目标函数和约束条件),给出了基于蚁群算法的船舶排档问题求解算法和船舶过闸排档计划生成的蚁群算法的构造过程,包括信息素策略、概率转移策略、约束条件的处理和算法步骤.依据该算法并结合三峡南线船闸的实际调度数据,给出了实验结果,证明船舶过闸计划生成方案是有效的.     

基于模拟退火遗传算法的板材优化下料

通过对板材优化下料问题的研究,给出了一种较为实用的具体的模拟遗传算法,该算法融合了遗传算法和模拟退火算法的优点,兼有遗传算法中种群个体、交配、基因、遗传、变异等淘汰劣质解的操作,也有模拟退火算法中冷却进度表和接受概率等寻优控制技术,可以更好地实现板材下料问题的快速求解。     

基于遗传算法的配送车辆优化调度

通过对汽车运输的特点和成本的分析，针对配送企业进行物流配送的实际建立并量化各项评价指标，确立了采用遗传算法进行优化调度的数学模型．并编写了算法进行实现。试验结果表明，该算法收敛，并能很快得到较优化的性能。     

面向云计算的任务调度算法研究

云计算中任务调度对云计算的整体性能有重要影响.归纳了云计算调度的特点和性能指标,指出云计算任务调度研究的主要进展.从传统任务调度算法、Hadoop中的任务调度算法、智能化的任务调度算法等方面概括、分析和比较了不同算法的算法思想、实现机制、达到的性能要求.最后,讨论了现有任务调度策略存在的问题,结合云计算面向服务的特点对云计算任务的研究进行展望.     

基于模拟退火的排课算法

模拟退火算法应用在排课问题中，主要适用于具有均匀排课要求的排课问题，得到排课最优解。随机产生的可行解自然具有均匀性，而适当选取算法的控制参数，能加快获得问题的整体最优解或近似最优解的收敛速度。     

求解多目标单机分批排序问题

分批排序(Batch Scheduling)是在半导体生产过程的最后阶段提炼出来的一类新型的排序问题．单机分批排序问题就是n个工件在一台机器上加工,要将工件分批,每批最多可以同时加工B个工件,每批的加工时间等于此批工件中的最大的加工时间．目前只有Cheng-shuo Wang,Reha Uzsoy运用Random Key方法编码研究了单目标函数为Lmax的分批排序问题．给出组合优化中的多目标分批排序问题的一种新编码,结合模糊数学知识,运用遗传算法研究多目标分批排序问题．研究了多目标遗传算法的机制特征,进而给出求解多目标分批排序的遗传算法．     

基于可信度策略的校园网格作业调度算法

为了实现校园网上的资源共享,降低资源浪费,文中讨论了基于网格技术的校园网作业调度模型,并设计和实现了基于可信度遗传算法的作业调度方法.该方法采用资源可信度策略,同时结合遗传算法的优点,满足了网格对调度系统可扩展性和全局最优调度的需求,从而使调度系统具有了一定的自主性和智能性.实验结果表明该作业调度方法收敛速度快,全局寻优能力强,整体性能优于其他调度算法.     

一种基于有向无环图的相依性网格任务调度算法

网格任务调度算法是影响网格成功与否的关键技术之一.本文首先描述了网格计算环境中的DAG任务调度模型.然后,结合网格计算环境的特点, 讨论了多个相依性任务组成的应用任务调度问题,并对GS和CIGS算法进行了全面而深入的研究,并在此基础上提出了一个CIGS算法的改进算法.     

模拟退火算法在机器人路径规划中的应用研究

本文分析了模拟退火算法在路径规划中的应用。研究结果表明 :它能够有效地提高路径规划的计算速度和保证路径规划的质量