基于混合粒子群-NEH算法求解无等待柔性流水车间调度问题

针对以最小化最大完工时间为目标的无等待柔性流水车间调度问题,提出了一种混合粒子群-NEH算法.该算法 利用粒子群优化算法解决机器分配问题,并进行全局优化;利用改进的NEH算法确定工件加工顺序,并首次提出差值 平移算法计算问题目标值.在算法求解过程中,通过不断对停滞粒子实行变异操作,避免粒子群陷入早熟收敛状态.基 于典型算例的仿真实验,证明了所提算法求解该类问题的可行性和有效性.     

基于DPSO的无等待混合流水车间调度方法

研究了无等待混合流水车间调度问题,调度目标为最小化工件的最大完成时间。针对问题中工件加工无等待特点,设计了分阶段实现的无等待算法,并将机器的能力约束嵌入到算法之中。在此基础上,首次应用离散粒子群优化算法对无等待混合流水车间调度问题进行了优化求解。通过仿真实验表明,离散粒子群算法的优化质量优于遗传算法及LTPT、STPT和FCFP三种启发式算法,同时验证了分阶段无等待算法的有效性。

Abstract：

A no-wait hybrid flow shop（NWHFS） scheduling problem was studied for the objective of minimizing makespan.For the no-wait constraint between two sequential operations of a job,not only the no-wait algorithm of grading was designed,but also the number restriction of machines was embedded into this algorithm.On this basis,the discrete particle swarm optimization（DPSO） algorithm was proposed for the first time to solve such problems.The last simulation experiments show the optimization qualities of DPSO are superior to those of the genetic algorithm（GA） and the heuristic algorithms of LTPT,STPT and FCFP,and demonstrate the effectiveness of the no-wait algorithm of grading as well.     

求解混合流水车间调度的改进贪婪遗传算法

针对最小化最大完工时间的带有不相关并行机的混合流水车间调度问题,提出了改进贪婪遗传算法。首先,该算法染色体编码采用基于工件加工顺序的编码,解码提出了两种设备分配方案,并考虑到不同阶段加工设备配置不同对算法的影响,采用了正序解码和逆序解码加再调度并用的解码策略。其次,提出贪婪交叉算子和贪婪变异算子,这些算子不仅承担改进种群,增加种群多样性的功能,同时还具有较强的局部搜索能力。最后通过正交实验确定算法的参数设置,与已有算法对已知案例的求解结果进行了比较,说明了该算法的有效性。同时实验表明了正序和逆序解码策略的必要性以及正序或逆序解码的时机。     

用于函数优化的正交Multi-Agent遗传算法

将Multi Agent系统、遗传算法和正交试验设计方法相结合,提出了一种混合进化算法———正交Multi Agent遗传算法。它以Multi Agent系统为基础,通过Agent间的相互作用与每个Agent所具有的知识和自学习功能来提高算法的全局优化能力和收敛速度;同时利用正交试验设计方法产生较好的初始种群和设计正交交叉算子以获得更好的后代;针对正交试验设计产生初始化种群在函数维数很高时需很大存贮空间的缺点,提出了子空间分割法来产生所需的初始化种群,它只需要原来存贮空间的十分之一。首先,对维数为30或100的12个标准测试函数进行仿真试验,结果表明正交Multi Agent遗传算法具有很强的全局优化能力和较快的收敛速度;其次,算法对这些标准测试函数进行高维优化(高达200维),实验结果表明正交Multi Agent遗传算法具有较好的高维搜索能力。     

NWHFS多扰动调度问题的干扰管理方法

针对多扰动并发工况下无等待混合流水线(NWHFS)生产调度问题,构建了多重约束下兼顾初始调度目标(最小化工件完工时间加权和)和扰动修复目标(最小化工件完工滞后时间加权和)的干扰管理调度模型,设计了搜索方向动态可变的多目标随机加权处理策略。并将基于高斯变异的全局寻优改进策略与基于随机邻域结构的局部精细搜索策略相结合,提出了一种混合微粒群优化求解算法。数值算例仿真结果表明,包含高斯变异算子和随机邻域结构的混合微粒群优化算法求解本文干扰管理调度模型是有效的。     

Hybrid alternate projection algorithm and its application for practical conformal array pattern synthesis

Based on the fabricated 12-element cavity-backed microstrip sector cylinder array,a novel hybrid alternate projection algorithm(HAPA),which combines analytical method with numerical techniques effectively,is proposed for synthesizing the pattern of practical conformal array.The algorithm applies the variable direction aperture projection method with mutual coupling correction techniques to provide the good initial excitations of elements to the enhanced alternate projection algorithm(EAPA).In order to do further optimization,which improves the convergent speed of the algorithm significantly.Finally,the HAPA has been applied to the fabricated sector cylinder array with mutual coupling considered.The results of synthesized patterns,such as low sidelobe with null points formed pattern,beam scanning with low sidelobe pattern and the shaped beam pattern are presented.It demonstrates the validity of HAPA in practical conformal array synthesis.     

采用混合单亲遗传算法求解一类资源-时间优化问题

针对资源有限最短时间的一类资源 -时间优化问题 ,提出了混合单亲遗传算法进行求解 .作为一类 NP完全问题 ,该问题求解难度相当大 ,尤其问题规模大时寻找最短时间优化解就更困难 .针对问题的特点本文引入的算法结合了启发式规则 ,给出了算法全局收敛的理论分析 ,并给出实际应用表明该算法的有效性.     

求解TSP问题的最近邻域与插入混合算法

研究了求解旅行商问题(TSP)的构建型启发式算法中的最近邻域算法和插入算法的特点, 集最近邻域算法求解速度快、插入算法求解质量高的优点, 提出了一种最近邻域与插入混合算法. 分析了混合算法的合理性、复杂度及参数取值, 并分别采用以上三种算法求解了TSPLIB标准库中多个算例, 结果表明混合算法的求解速度接近最近邻域算法, 对城市数量小于1000的小规模TSP问题的求解质量与插入算法相当, 而对大规模TSP问题的求解质量明显优于插入算法.     

一类随机需求VRP的混合粒子群算法研究

针对一类随机需求车辆路径问题(stochastic vehicle routing problem,SVRP),结合现实生活中长期客户服务记录所隐含的统计性知识构建新的统计学模型,并将种群搜索与轨迹搜索算法相结合提出了一种新的混合粒子群优化算法。该算法通过引入导引式局部搜索,来减小粒子群搜索陷入局优的可能性以获得更优化解。仿真计算证明混合粒子群优化算法的有效性。同时,该算法也拓展了VRP的算法空间。     

加速混沌优化方法及其应用

对混沌优化算法进行改进，提高了混沌优化算法的效率，加速混沌优化算法利用混沌运动的性质，同时不断缩小变量的搜索空间，在混沌优化搜索过程中，以具有一定保证的当前最优解为中心，不断地缩小优化变量的搜索区间，调整细化参数，促使搜索能够更快，更有效地全局最优解收敛，仿真计算表明算法有效。     

Troubleshooting algorithm for solving assignment problem and its applications

A new troubleshooting algorithm for solving assignment problem based on existing algorithms is proposed, and an analysis on the related theory is given. By applying the new troubleshooting algorithm to the Lagrange relaxation algorithm of the multi-dimensional assignment problem of data association for multi-passive-sensor multi-target location systems, and comparing the simulation results with that of the Hungarian algorithm which is the classical optimal solving algorithm, and the multi-layer ordersearchingalgorithm which is a sub-optimal solving algorithm, the performance and applying conditions of the new algorithm are summarized. Theory analysis and simulation results prove the effectiveness and superiority of the new algorithm.     

局内配送车调度及其竞争算法

经典的优化理论大多是在已知条件不变的基础上给出最优方案(即最优解)，其最优性在条件发生变化时就会失去．局内问题与竞争算法则是针对特定的优化问题提出一种策略，对已知条件变化的每一个特例都能给出一个方案，使得该方案的解离最优方案的解总在一定的比例之内．针对在一个有限网络上建立了s个配送中心，并且有k辆配送车进行服务的局内配送车问题，在时间目标函数下给出了当配送中心、配送车和需求点个数变化时的3种竞争算法．     

最大熵分布算法及其应用

分布估计算法是一种新的基于种群进化的算法,它通过统计当前群体中较优个体的信息构建其概率分布模型,然后对模型进行抽样生成下一代群体。针对分布估计算法在求解搜寻最优网络结构的NP-Hard问题,提出一种新的最大熵分布算法,该算法以Jaynes原理为依据,利用随机变量的最大熵估计随机变量的最小偏见概率分布,并以此作为算法的进化模型,有效地降低了算法的计算复杂度。以旅行商问题和误导问题为例所进行的计算结果证明了该算法具有更高的全局搜索能力与更稳定的收敛性。     

最大和搜索结果多样性问题及其贪婪算法分析

研究互联网搜索结果的最优多样性问题.给定用户搜索关键词较少,以及关键词本身的多义性,同时由于搜索系统一次呈现结果存在数量上的限制,系统常不能准确定位用户的真实搜索需求.为了最大化覆盖用户的搜索需求,搜索系统显示的结果不仅需要最大化同关键词的相关性,而且需要最大化结果之间的差异性.考虑了最大和搜索结果多样性问题,给出了贪婪算法,并针对实际中的差异性度量常常不满足三角不等式的情况下,分析证明了该贪婪算法具有的近似性能比.结果表明贪婪算法具有很好的理论近似性能.     

一种混沌遗传算法及其在测试生成中的应用

针对标准遗传算法存在的早熟与收敛速度较慢等问题,提出了一种新的混沌遗传算法,该算法利用混沌序列的随机性、遍历性及规律性等特性来控制交叉与变异操作,可有效克服早熟收敛。介绍了一种组合电路测试生成的神经网络模型,以该模型为基础,对所提出的混沌遗传算法在测试生成中的应用进行了详细研究。实验结果表明,所提出的方法能有效克服标准遗传算法中的局部收敛问题,加快了测试生成过程。     

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     

面向任务的拼修策略问题及求解算法

研究了一种面向任务的拼修策略问题, 建立了该问题的多维背包问题模型,提出了基于遗传算法的求解方案.然后设计了一种求解效果较好的两阶段遗传算法, 进行了包括编码, 交叉,变异, 最优前沿限定算法, 适应度函数,选择策略和退火局部搜索算法在内的全面的分析和设计. 最后,给出了一个算例,检验了求解方案的实用性,并且通过计算实验分析了遗传算法的有效性.     

基于客户满意度的MOVRPFTW的单亲遗传混合蚁群算法

为解决基于时间窗和食物新鲜度形成的综合客户满意度，且具有最大运输时间限制的带模糊时间窗的多目标车辆路径问题（MOVRPFTW），建立了相应的数学模型。针对蚁群算法容易陷入局部最优的缺陷，将单亲遗传算法和蚁群算法相结合，利用单亲遗传算法的3种遗传算子和区别于传统遗传算法的两种操作手法，构建了多种单亲遗传混合蚁群算法，并进行算例测试。结果表明：与基本蚁群算法相比，单亲遗传混合蚁群算法求出的解的各项目标的平均值更优；同时，单点单亲遗传混合蚁群算法较多点单亲遗传混合算法在求解此问题中的用时更少、计算效率更高，并且移位算子较其他两种算子具有较好的求解性能。     

具有建设成本的占线中心选址问题及其竞争算法设计

研究待选址个数不确定的动态选址问题. 在实际选址过程中,经常会在全部需要建立的设施个数未知的前提下,决定在哪里建立初始的设施(或设施集),同时要求,当增加建立设施时,已经建立的设施不能被删除.此外,基于实际,待建立的设施间的初始建设成本是不同的. 建立了满足上述约束的占线选址动态模型,并给出一个竞争算法,最后证明该算法具有常数的竞争比.     

Ant colony optimization algorithm and its application to Neuro-Fuzzy controller design

An adaptive ant colony algorithm is proposed based on dynamically adjusting the strategy of updating trail information.The algorithm can keep good balance between accelerating convergence and averting precocity and stagnation.The results of function optimization show that the algorithm has good searching ability and high convergence speed.The algorithm is employed to design a neuro-fuzzy controller for real-time control of an inverted pendulum.In order to avoid the combinatorial explosion of fuzzy.rules due to multivariable inputs,a state variable synthesis scheme is emploved to reduce the number of fuzzy rules greatly.The simulation results show that the designed controller can control the inverted pendulum successfully.