单机不同尺寸工件批调度问题的优化算法

研究了单机环境下不同尺寸工件的批调度问题,引入微粒群算法对制造跨度进行优化.首先给出了问题的微粒表达形式,并根据问题的离散优化特性对微粒状态的更新方法进行了改进;然后将微粒群算法和分批的启发式算法进行有效结合,改善近似解的质量.实验中对各类不同规模的算例均进行了仿真,结果表明了微粒群算法的有效性.     

基于改进BPSO算法求解一类作业车间调度问题

针对某一大型机械厂结构车间的作业调度问题(JSP),考虑技术工人操作熟练度影响因素,以及离散型并行生产的特点,建立新的符合实际生产情况的数学模型,提出利用离散二进制粒子群(BPSO)算法来解决如何安排m位工人加工n个结构件,以达到加工时间最短的一类JSP调度问题,并依据求解的特殊性对该算法进行了改进.制定新的初始粒子产生策略,保证在可行解空间内开始进行寻优;引入"记忆库"、修改Sig函数和加入判断条件,确保粒子每次更新后都满足模型中的等式约束.通过实例验证,证实该算法是有效的,并能够得到较好的结果.同时,该数学模型在离散制造业中也具有广泛的应用价值.     

基于蚁群优化的置换流水车间调度算法

针对置换流水车间调度问题,提出了一种基于蚁群优化的调度算法.该算法的要点是将NEH启发式算法和蚁群优化结合起来:首先,将蚁群优化中的能见度定义为NEH中所用的工作加工时间之和.其次,对于部分解采用了NEH中的步骤2和步骤3进行局部调整.最后,对构造出的解做插入型局部搜索.用所提算法对置换流水车间调度问题的基准问题进行了测试,测试结果表明提出算法的有效性.     

优化差异工件单机批调度问题的改进蚁群算法

研究了单机环境下工件尺寸有差异的批调度问题,设计了一种改进蚁群算法对问题的制造跨度进行优化.首先引入了Metropolis准则的概率选择机制作为路径激励策略,避免蚁群算法过早收敛的问题;然后采用了Batch First Fit算法对蚁群的路径进行解码,以产生可行的分批方案.最后选取了问题的所有24类算例,将改进的蚁群算法和遗传算法及模拟退火算法进行了全面的对比实验,结果验证了改进的蚁群算法的有效性.     

基于集成粒子群优化的复线旅客列车优化调度

列车优化调度是一个大规模、复杂的数学优化问题。在优化过程中，考虑了特快旅客列车中途离开时间、普快列车中途离开时间和特快、普快和货车等三种列车的整个运行时间等因素。提出将模拟退火优化方法嵌入粒子群优化算法中，以此构建集成粒子群优化算法．在搜索过程中还加入变异探作来增加种群多样性，以避免早熟收敛．通过对青岛至广东高速轨道线738公里段的研究表明，集成粒子群优化算法局部搜索能力有显著提高，且搜索到全局最优解的概率更大。     

基于粒子群算法的多目标车辆调度模型求解

车辆调度问题是具有复杂约束条件的组合优化问题,在理论上属NP-hard问题.考虑车辆数目最少和车辆运行时间最短,建立了具有时间约束的多目标车辆调度模型.并采用粒子群算法（PSO）求解车辆调度问题,以寻求最优车辆调度方案.在实例中通过运用粒子群算法和遗传算法进行比较分析,结果表明,PSO算法简单可行,在优化性能、收敛速度及鲁棒性等方面优于遗传算法,能较好地解决组合优化问题.     

基于信息扩散机制的双子群粒子群优化算法

针对粒子群算法在多峰、高维函数的全局优化中易陷入局部极值的问题,在分析算法早熟收敛原因的基础上,提出一种基于信息扩散和多样性反馈机制的双子群粒子群优化算法。算法将粒子群划分力两纽搜紊方向相反的主、辅子群协同进化,通过引入信总扩散函数,根据不同粒子的位置及相应适应值与当前群体最佳位置和最佳适应值的关系,控制粒子变尺度向群体当万矿最佳位置移动,岁倦于多样性反馈机制动态调节惯性权重和分配主、辅子群的粒子数量。对基准函数的仿真优化结果表明,改进算法与其他PSO改进算法相比,具有抑制早熟、收敛速度快、求解精度高的特点。     

水库调度PSO优化模型及求解方法

水库优化调度是水资源系统工程的一个典型,其实质是一个非线性的不等式约束优化问题,然而现行的求解方法中针对离散精度和复杂约束处理两个问题一直考虑不足,相关方面的研究也较少。将连续域寻优的粒子群算法引入到水资源系统工程中,建立水库调度的PSO优化模型,避免因离散而引起的寻优瓶颈,并针对传统粒子群算法的趋同性问题和复杂约束问题,提出退火罚函数法和混沌变异因子法,使改进后的粒子群能更有效地解决水库调度问题。通过实例分析,验证该方法的可靠性,为水库调度提供了一种新的求解途径。     

求解动态优化问题的分叉PSO算法

近些年来,求解动态环境中的优化问题已经逐渐成为进化计算领域的一个新的研究热点。为了改善一般PSO算法求解这种动态优化问题的能力,现提出了一种采用分叉策略的多粒子群PSO算法。该算法能够利用一个较大的主粒子群不断搜索问题适值曲线上新的峰,而利用从主粒子群中分离出来的若干个较小的子粒子群去跟踪已经发现的峰的变化。通过对一组标准动态测试函数的实验,能够证明所提出的算法在动态环境中具有较强的鲁棒性和适应性。

Abstract：

Recently,there has been increased interest in evolutionary computation algorithms applied into dynamic environments since many real-world optimization problems are time-varying.Inspired by a forking mechanism,a new multi-swarm optimization algorithm （Forking PSO,FPSO） was proposed to enhance simple PSO’s search in dynamic landscape.In FPSO,a larger main swarm is continuously searching for new peaks and a number of smaller child swarm,divided from main swarm,are used for tracking the achieved peaks over time.Experimental study over a benchmark dynamic problem suggests that the proposed algorithm has much stronger robustness and adaptability in dynamic environments.     

梯级水库短期发电优化调度的协进化粒子群算法应用研究

针对传统优化算法在求解高维、复杂的梯级水库短期发电优化调度时多约束条件难以处理、 计算机时长、易陷入局部最优解等缺陷, 提出了基于协进化的粒子群优化算法, 并建立了相应罚因子的评价机制, 在此基础上对协进化粒子群优化算法进行了改进. 通过实际算例验证了该方法的合理性和可靠性, 从而为高维、复杂梯级水库发电优化调度提供了一种新的求解途径.     

具有交货期限的占线订单加工

探讨一类占线订单加工问题，具体分析当订单交货时间具有一定上限约束时的不可中断和可中断两种模型。对于不可中断模型，证明先到先服务策略在两种不同交货期限约束时分别是最优策略与最优占线策略；对于可中断模型，提出了基于先到先服务原则的可中断策略，并证明当交货期限小于3倍加工时间时该策略具有竞争比3／2。     

公共交货期窗口的单机随机调度问题

讨论一类具有随机加工时间的单机调度问题,所有工件设置一个公共交货期窗口,每个工件的加工时间服从正态分布,目标是确定n个独立工件的一个排序,使工件的提前／延期之和与完工时间之和的线性组合之期望值最小。问题的最优解具有v-型特征。     

改进蚁群算法求解单机总加权延迟调度问题

单机总加权延迟调度(SMTWTS)问题是一类由于任务完工时间超过交货期从而优化目标为加权延迟成本最小的单机调度问题,已被证明是NP难题.蚁群算法受自然界蚁群觅食机理启发而来,也曾被用于其它类型的单机调度问题研究,但SMTWTS被认为是实际生产中面临的主要问题.本文提出一种改进蚁群算法求解SMTWTS问题,该算法对信息素更新策略进行了改进,引入信息扰动及变异策略,并对参数进行了合理设置,对比实验表明搜索效率好于遗传算法.     

带公共交货期窗口的提前/拖期非等同多机调度问题

提出了公共交货期窗口下提前 /拖期惩罚的多台不同设备情形的零件排序模型 .在分析相应单机问题最优排序和最优交货期性质的基础上 ,证明该多机零件问题实际上蕴含着使系统 makespan达最小的多机零件排序问题 .由于使系统 makespan达最小的并行多机零件排序问题已被证明是 NP完全问题 ,因此提出了求解该零件排序问题的一个启发式算法 ,该算法计算复杂性低且对并行多机零件排序问题同样适用 .最后给出了两个数值例子 .     

有交货期的单件车间调度问题的逆序算法

提出了一种以“加工效率”为主要参数,并引入“虚工序”、“虚机器”求解有交货期的单件车间调度问题的逆序算法． 经分析实例验证,该算法具有一定的优度,并且在工程中是可行的．     

一个批处理机随机E/ T 调度问题研究

对批处理机随机E/T(earliness and tardiness)调度问题,假设各批的加工时间独立同分布;各工件的交付期相互独立,并与加工时间独立;目标是极小化所有工件的提前与延迟时间和的均值.在加工时间和工件的交付期都服从指数分布的条件下,得到了最优调度的几个性质,基于这些性质用动态规划给出了一个求问题最优解的算法,此算法的时间复杂度为O(n2B2)(B相似文献   

链优先约束工件单机随机排序问题

讨论单机随机排序问题，目标函数为确定工件的排列顺序使工件的加权完工时间和的数学期望最小。设工件问具有平行链优先约束，机器发生随机故障。考虑两种情况，第一种情况是链不允许中断．第二种情况是链允许中断，对两种情况分别给出最优算法。     

树约束线性加工时间的单机排序问题

讨论工件具有线性加工时间,工件间优先约束为树约束的单机排序问题。当目标函数为极小化加权完工时间和时,问题比相应的经典排序问题复杂,在工件间优先约束为出、入树2种情况下,分别给出了该问题最优排序的多项式算法。     

链约束线性加工时间单机排序问题

讨论工件具有线性加工时间,工件间具有链约束的单机排序问题。目标函数为极小化加权完工时间和。在这类问题中,工件的加工时间是其开工时间的线性函数。对链不允许中断和链允许中断两种情况分别给出了最优算法。     

用遗传算法解决并行多机调度问题

对最小化完工时间的并行多机调度问题提出了一种遗传算法,并在问题形成、遗传算法编码、变异方法等方面作了研究,并用计算实例表明遗传算法能适用于大规模并行多机调度问题。