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101.
灾变合作型协同进化遗传算法及其在Job Shop调度中的应用 总被引:1,自引:0,他引:1
合作型协同进化遗传算法是多个子种群通过协作而共同进化的新型算法,常应用于多目标、大规模的优化问题。本文在合作型协同进化遗传算法的基础上,进一步模拟自然界中的灾变现象,在原先的算法中加入灾变算子,提出灾变合作型协同进化遗传算法,以防止出现不成熟收敛现象,并用经典的函数优化问题和Job Shop车间调度问题进行仿真实验,其结果验证了改进算法的优良性能. 相似文献
102.
103.
针对自动引导小车(automated guided vehicle,AGV)调度问题,梳理了制造、仓储、港口以及快递分拨中心中的AGV使用和调度研究现状,发现以快递分拨中心为代表的服务业是新兴且研究较为薄弱的领域;分析了AGV调度优化需考虑的因素,发现数量配置与充电管理两个关键因素联合考虑的不足,建议未来在大规模动态调度研究中将二者统筹考虑;从精确方法、近似方法和基于人工智能的新方法3个方面总结AGV调度研究方法,建议未来可在启发式算法的基础上融入基于人工智能的新技术和新方法以获得创新。 相似文献
104.
求解多目标作业排序问题的遗传算法 总被引:5,自引:1,他引:4
利用联合进化遗传算法 ( CEGA)建立了求解多目标排序问题的一般框架 ,采用目标权衡分析诱导出决策人的偏好关系 ,并将其引入求解过程 ,以确定满意排序 ,在搜索寻优过程中 ,将启发式与遗传算法相结合 ,以提高搜索效率 .最后 ,利用该算法框架求解了一个含调整时间的一般 Job Shop排序问题 ,以表明算法的有效性. 相似文献
105.
同城即时配送是随现代电子商务而产生的新问题,该问题呈现出极强的动态性与求解时间的紧迫性,并具有商户与顾客一对多的关系、车辆需要多次往返商户取货、货物取送有时效要求等诸多新特征,无法依赖现有研究而求解.针对这一问题,建立了基于多预测场景的在线优化调度方法,将带有预测订单的多个场景整合到路线规划过程,通过每个场景的方案计算,以及多场景方案的整合,得到了车辆赖以运行的集成方案,提高了调度方案面对未来不确定需求的适应性;所建立的调度系统在新订单进入时立即响应,在系统闲置时则采用大邻域搜索技术不断优化未完成的任务方案.最后,在具有200~300个日订单的大连市某同城即时配送公司的真实数据上,验证了在线调度方法的有效性和可行性. 相似文献
106.
云工作流调度直接决定了整个云工作流系统的性能,已成为一个重要研究内容.针对当前缺乏有效的面向能耗的云工作流调度优化方法,研究建立了面向能耗的云工作流过程模型、资源模型,提出了基于负载的能耗计算方法和面向能耗的云工作流调度优化算法.提出的方法考虑了能耗因素,在进行任务优先级计算及任务选择时不仅考虑了文件在不同虚拟机间传输的速度差异、同时考虑了虚拟机与本地共享数据库间的文件传输等因素,并从云工作流任务分配、主机负载和主机功耗关系的角度,进行能耗的计算与调度优化,更符合实际情况、使用范围更广.数值案例和仿真实验表明了提出的方法是可行的和有效的. 相似文献
107.
战场资源调度是作战指挥领域研究的热点.首先描述了战场资源调度问题,分析了战场资源动态调度需求,在此基础上建立了包含区间参数的战场资源动态调度模型.然后设计了三种不同的贪心策略,分别为基本贪心策略、双重贪心策略和一致贪心策略,提出了模型求解的混合贪心算法.最后结合联合作战算例进行了仿真验证,结果表明本文方法可行优越,能应用于不确定性的战场环境中. 相似文献
108.
针对自动化集装箱码头水平搬运作业和堆场作业,提出一种集成调度优化方法,以最小化最大完工时间为目标,同时考虑船舶装、卸作业,建立自动升降车(automated lifting vehicles,ALV)调度与堆场位置分配集成优化模型,提出求解模型的优化算法,设计基于遗传算法的启发式算法,利用算例对模型与算法的有效性进行了验证.计算结果表明,提出的启发式算法可以提高运算效率,能够在很短的时间内对大规模算例求出高质量的解.另外,集成优化模型同时考虑码头多个作业环节,有利于提高自动化集装箱码头的装卸作业效率. 相似文献
109.
针对生产调度过程中由于设备退化引起产品质量劣化的问题,构建了考虑质量与设备状态之间的耦合关系以及生产批次可分的批量流调度与预防性维护的联合优化模型.假设设备存在"受控"和"失控"两种状态,利用设备"失控"状态下产生的不合格品作为媒介描述上游设备与下游设备之间的随机依赖性,以最小化期望完工时间以及总成本为优化目标建立了数... 相似文献
110.
为了提高磁带设备的在线存储效率,提出了一种磁带库缓冲调度算法.该算法采用磁盘驱动器做缓存,将磁带库设备虚拟为逻辑块设备使用.同时,提出了主动写回以及读预取方法,将磁带库的随机读写操作顺序化,以改善系统随机读写性能.文中还对算法性能进行了详细分析,并利用仿真方法对算法进行了测试,结果证明系统集合I/O和单I/O响应时间能够得到明显改善. 相似文献