一种基于IPGSA的多处理机调度算法

多处理机作业调度问题是一个典型的非线性规划问题,针对具有多条件限制的多处理机作业调度问题,提出了一种基于改进的植物生长模拟算法(IPGSA)来搜索问题解的空间.该方法首先将多条件限制和目标函数定义为该问题的数学模型,然后使用改进的植物生长模拟算法搜索问题的解空间,得出最佳的问题求解方案.在实验中,将该方法与粒子群算法、...     

仓库拣选路径问题研究综述

近年来,多品种、小批量的生产模式的盛行,给制造业的仓储带来了巨大的挑战,如何提高仓库的拣选效率是一个亟待解决的问题。因此,中外学者针对仓库拣选路径问题提出了多种分类及研究方法。通过查阅相关文献,从两个角度对仓库拣选路径问题进行综述。首先,从拣选作业类型的角度,将研究问题分为单一作业和复合作业,分析仓库拣选路径问题的研究现状及存在的问题;其次,从研究方法的角度,将求解方法分为启发式算法和强化学习,分析近年来二者在仓库拣选路径问题中的应用;最后,对现有文献进行总结,并提出未来仓库拣选路径问题的发展方向。     

基于改进遗传算法的柔性作业车间调度优化

在实际生产中,加工成本愈发成为企业关注的重要因素。对以最小化加工成本与完工时间为目标的柔性车间调度问题进行了研究。首先,根据实际约束构建调度模型,提出改进遗传算法对模型进行求解,引入质量基因段来增强对染色体适应度值的评价,加速淘汰质量差的个体。其次,为了优化求解质量,提出了基于整体负荷最小与局部负荷最小的种群初始化方法,并设计了精确变异机制来维持种群多样性。最后,用标准算例进行测试,相比于其他改进遗传算法,求解速度得到提高,求解质量也得到了提升,验证了此改进遗传算法的有效性。     

改进算术优化算法求解考虑机器老化效应和工件释放时间的作业车间调度问题

研究考虑机器具有老化效应和工件带有释放时间约束的作业车间调度问题（job shop-scheduling problem, JSP）。建立以最小化最大完工时间为目标的调度优化模型,并设计1种改进的算术优化算法（improved arithmetic optimization algorithm, IAOA）对该问题进行求解。算法首先通过排序值转换规则将IAOA连续解空间映射到JSP的离散空间,并对JSP进行编码,然后使用插入式贪婪解码算法进行解码。提出了非线性数学优化加速函数和6种邻域搜索策略对标准算术优化算法（arithmetic optimization algorithm, AOA）进行改进。通过在33个JSP数据集上进行测试并与AOA、灰狼优化算法和算术三角函数优化算法进行对比分析,结果表明提出的IAOA具有较好的优化效果以及收敛能力,且该算法克服了AOA求解精度低、收敛速度慢的缺陷。     

基于改进细菌觅食算法的AGV作业车间多目标优化

针对AGV作业车间优化问题,考虑生产机器与AGV的可靠性服从指数分布和威布尔分布,建立以生产机器可靠性最大化、AGV可靠性提升程度最大化及总成本最小化为优化目标的数学优化模型,并提出利用一种基于激素调节机制的情绪化细菌觅食算法求解模型.针对原始算法存在的趋化步长的不确定性,在趋化过程中引入高斯分布搜索机制更新个体位置,...     

Internet环境下电子作业的一种实现模式

传统教学方法上作业的布置、作答与批阅不仅占用了学生与教师的大量时间,也浪费了大量的教育资源,利用计算机编程技术与网络技术能有效解决传统方法上的各种弊端,并就Internet环境下电子作业的一种实现模式进行了探讨．     

例谈新课程思想品德课作业的有效性

新课程标准为初中思想政治教学的整体改造指明了新航向,也引领政治教师提升教学新方式。有效的课后练习是课堂有效教学的延伸和重要保证。但是,往往有时过于强调了练习的“量”,而忽视了练习的“质”,事倍功半,使学生缺少一种灵性、活泼、有趣的政治课学习,倍感政治课学习的枯燥,学习变成了一种负担。     

基于改进Mask-RCNN的配电线路语义分割

为避免配电线路检修时带来停电等问题,目前不停电作业已成为电力部门对配电线路进行检修的主要手段之一.为保证作业人员在进行不停电作业时的安全性,精准的不停电作业安全预警是非常重要的.其中对配电线路进行语义分割是不停电作业安全预警中的关键技术.文中提出了一种配电线路语义分割法——基于改进的Mask-RCNN语义分割模型,对配...     

基于NDP的遗传算法及其在JSP中的应用

遗传算法被广泛应用于求解车间作业调度问题(JSP),但遗传算法具有最优参数难以确定的问题。对此,该文提出了一种基于神经元动态规划(NDP)的遗传算法NDP-GA。该文将遗传算法用M arkov决策过程模型描述,建立了M arkov决策过程最优策略与遗传算法最优参数之间的联系。在此基础上,用神经元动态规划逼近M arkov决策过程的最优策略,并用学习到的策略指导遗传算法最优参数的选择。数值计算结果表明,该文提出的算法能自动收敛到最优遗传参数,并在求解JSP问题时能稳定地得到满意解。     

基于改进粒子群的柔性作业车间调度问题优化研究

主要针对柔性作业车间调度问题进行求解,利用改进粒子群算法作为求解方法,以最小化最大完工时间(C_max)作为该问题的求解目标.在算例的选取上,选用作业车间调度问题的8*8经典算例和柔性作业车间调度问题的Brandimarte算例对提出的算法进行验证.改进粒子群算法由遗传算法和粒子群算法构成,遗传算法具有较好的全局搜索能力,但搜索过程中收敛的精度不高,粒子群算法由于其寻优特性,在搜索过程中速度较快,但容易陷入局部最优,综合考虑两者的优缺点,将遗传算子引入粒子群算法中,采用交叉搜索的方式,调整惯性权重以及变异的方式使粒子进化,当粒子群进化到一定程度后,对部分粒子进行变异处理从而避免算法陷入局部最优解,同时可以提高粒子群算法的收敛精度.依据柔性作业车间调度问题的特点,在经过多次变换种群规模以及迭代次数后,求解出最适合柔性作业车间调度问题的最优解.