一种求解车间作业调度的自适应混合遗传算法

针对遗传算法和禁忌搜索算法在求解车间作业调度问题存在的全局收敛性差、种群早熟化、收敛速度慢等缺陷,提出了一种自适应遗传禁忌搜索算法。算法通过自适应调整遗传算子中的变异概率,改善了遗传算法的收敛速度;通过增加禁忌表来选择杂交产生的个体,避免迂回搜索,以禁忌搜索算法作为变异算子,增加种群的多样性,避免算法陷入局部最优。通过仿真实例,验证了算法的收敛性和抗局部收敛性。     

基于混合遗传算法的水电站优化调度应用研究

在众多解决高维组合优化问题的工具中，遗传算法具有较好的全局搜索能力，而禁忌搜索算法则在局部搜索方面优势明显。本文根据水电站优化调度问题的实际特点，提出了遗传算法与禁忌搜索算法相结合的混合优化算法，采取禁忌搜索算法替换遗传算法变异算子的混合策略。以此算法对一个实例进行了模拟计算和分析。     

基于混合遗传算法的订单生产调度在机车车辆行业中的应用

机车车辆行业作为典型的面向订单的机械制造企业,优化的生产调度方法能提高订单的准时交货,缩短产品的生产周期,提高企业的市场竞争力。订单生产调度问题是典型的NP-hard问题。遗传算法(Genetic Algorithms)为求具有多个约束的复杂问题提供了有效的方法。但是遗传算法的局部搜索能力比较差,在解决订单生产调度问题中存在着明显的不足。本文引入了局部搜索能力很强的禁忌搜索算法,用遗传算法和禁忌搜索算法相结合的混合遗传算法来解决机车车辆行业中面向订单生产调度问题。     

基于改进的BP神经网络入侵检测方法研究

针对遗传算法局部搜索能力弱和收敛速度慢,在选择操作之后加上了禁忌搜索算法,并对交叉操作进行改进,最后用禁忌搜索作为变异操作,从而加快算法的收敛速度,并用此改进的遗传算法来优化BP神经网络的权值。实验证明,采用该方法优化BP神经网络权值,能克服BP神经网络收敛速度慢、局部极小问题。     

基于禁忌搜索算法的VLSI布局

将禁忌搜索算法应用于VLSI门阵列的布局问题，建立了以总线长度和通道拥挤度的布局目标函数，用禁忌搜索算法求解目标函数的最小值，通过实验仿真，将本算法和遗传算法进行了比较，结果表明不论在解的质量和收敛速度方面，禁忌搜索算法优于遗传算法。     

基于禁忌搜索算法的VLSI布局

将禁忌搜索算法应用于VLSI门阵列的布局问题,建立了以总线长度和通道拥挤度的布局目标函数,用禁忌搜索算法求解目标函数的最小值,通过实验仿真,将本算法和遗传算法进行了比较,结果表明不论在解的质量和收敛速度方面,禁忌搜索算法优于遗传算法.     

基于混合遗传与禁忌搜索的网格任务调度的研究

网格技术将所有可用于共享的资源（例如,计算机、存储设备、软件、数据库等）通过网络连接起来,并将它们转化成一种标准的计算能力。为各种复杂的计算任务提供资源,因此网格任务在各种资源之间的调度成为了一个关键的问题。本文通过对遗传算法与禁忌搜索算法的分析,提出了一种混合遗传算法与禁忌搜索算法的策略,把禁忌搜索算法独有的记忆思想引入到遗传算法的搜索过程中,通过把禁忌搜索算法作为遗传算法的变异算子的方法,提高了网格任务调度的有效性。最后,使用网格模拟器,对算法的性能进行了测试,并比较了轻重负载情况下,经典遗传算法和本算法调度方案的性能差异。     

遗传和禁忌搜索算法在多车物流配送问题中的应用

多车物流配送策略属于物流的统筹配给范畴,应用十分广泛.考虑到遗传算法存在早熟收敛和盲目搜索问题,把禁忌搜索算法独有的记忆思想引入到遗传算法的搜索过程中,将禁忌搜索算法作为遗传算法的变异算子,提出了基于遗传和禁忌搜索的组合算法,并通过与纯遗传算法的比较证实该算法的有效性.     

模糊Job Shop调度中的混合搜索策略的研究

采用并行遗传算法作为全局搜索算法，提出一种混合搜索策略，用于求解模糊Job Shop调度问题．根据模糊Job Shop调度问题解的特征，提出基于关键工序的邻域选择方法，并将基于这种邻域选择方法的禁忌搜索算法作为局部搜索算法，加强了遗传算法局部搜索能力．针对13个困难benchmark问题的实验结果表明，在较短的时间内，混合搜索策略的算法得到的平均满意度比并行遗传算法提高4.67%，比TSAB算法提高5.76%．采用的禁忌搜索算法改善了遗传算法的局部搜索能力，说明提出的混合搜索策略是有效的．     

改进遗传算法在图像边缘检测中的应用

由于经典的边缘检测算法都存在着一定应用范围的局限性,为此提出了一种改进遗传算法.借助费用函数的边缘检测方法,将遗传算法应用到图像边缘检测中.提出了一种新的染色体编码方案,省去了传统的解码过程,同时该算法融入禁忌搜索算法,其局部搜索能力较标准遗传算法有很大提高.实验结果表明,利用该算法进行图像边缘检测,稳定性好、收敛速度快,能较快地收敛到全局最优解或近似全局最优解,且能有效避免局部最优.     

基于混合并行遗传算法的多目标约束优化技术研究

多目标约束优化问题属于NP问题。并行遗传算法是解决该类问题的常用算法,它具有较强的全局搜索能力和并行性,但局部搜索能力差,禁忌搜索算法则比较适合于局部搜索。提出了一种基于混合并行遗传算法的多目标约束优化方法,该方法综合了并行遗传算法和禁忌搜索算法的优势,改进了并行遗传算法的性能,能有效避免局部最优解。     

排课模型中的算法分析与设计

排课模型用到了遗传算法和禁忌搜索算法。为了提高遗传算法的局部搜索能力,根据遗传算法和禁忌搜索算法自身的特点,通过分析两者的优势和不足,给出一种将两者混合使用的排课算法。     

求解可重入并行机调度的混合禁忌搜索算法

为解决带有一台远程服务设备的可重入并行机调度问题,设计了一种混合禁忌搜索算法。针对传统禁忌搜索算法只从单起始点搜索、容易陷入局部最优等缺点,混合禁忌搜索算法设计了一种Restart策略。当传统禁忌搜索算法陷入局部最优时,用Restart策略重新产生初始解以进行禁忌搜索,将传统的禁忌搜索算法从单起始点搜索改进成多起始点搜索。数值实验中将混合禁忌搜索算法与启发式算法CS相比,结果表明该算法具有较高的求解质量,且其计算时间是可接受的。     

基于遗传和禁忌搜索混合算法的预制生产调度的研究

遗传算法是一种全局搜索能力较强的元启发式算法,可通过不断进化种群得到最优或近优解;但是遗传算法的局部搜索能力较差,容易发生早熟收敛问题。因此为了克服遗传算法早熟收敛的问题,考虑到禁忌搜索算法的局部搜索能力较强的优势,提出了一种遗传和禁忌搜索的混合算法解决预制生产流水车间的提前和拖期惩罚问题。该混合算法是在遗传算法每次迭代后,通过禁忌搜索改进当前种群中的最好染色体,并替换种群中适应度值最差的染色体。经实验测试表明,所提出的混合算法的性能更优,更容易得到全局最优解或近优解。     

求解Flow-shop调度问题的HSGATS算法研究

通过研究流程企业典型生产加工方式的Flow-shop加工调度问题,分析了求解这一调度问题的各种算法的性能,特别是混合遗传算法中的混合策略,进而提出了一种以启发式搜索算法为前置算法、遗传算法为主体算法、禁忌搜索算法为后置算法的新的混合遗传算法-HSGATS算法,并针对置换Flow-shop调度问题提出了具体的算法设计和实现方法;通过对大量置换Flow--ShopBenchmark问题进行实验求解和其他算法的比较分析,验证了此算法是十分有效的。     

遗传算法和禁忌搜索算法在车间调度中的研究进展

遗传算法与禁忌搜索算法的出现为解决高维组合优化问题提供了强有力工具。二者既有共性,又有个性。本文综述了遗传算法和禁忌搜索算法及它们的混合策略在车间调度优化问题中的应用现状。     

禁忌遗传算法求解最小支配集

如何寻找一个网络图的最小支配集是NP难题。分别设计了逆序启发式算法和禁忌搜索算法,并在此基础上提出了禁忌遗传算法（TSGA）用于求解最小支配集;将禁忌搜索和遗传算法结合起来,弥补了彼此的不足,既有效地避免了算法易陷入局部最优解的缺陷,又加快了算法的收敛速度。经对大量随机网络图的测试和对物流网络选址问题的求解,验证了TSGA算法的优越性。     

混合禁忌搜索算法求解关联运输调度问题

考虑到实际生活中车辆受发车时间限制以及道路路况影响运输成本等因素,建立了带客户软时间窗、车场硬时间窗、多车型、道路路况等约束的关联运输调度问题模型.结合禁忌搜索与遗传算法的优势,构造了混合禁忌搜索算法,以通过构造多个初始解来增大搜索空间;设计了两种禁忌表,分别为局部禁忌表和全局禁忌表,这不仅能加快寻优速度,还可以摆脱对单个解的依赖;将禁忌搜索生成的优化解作为遗传算法的初始解,可以加快寻优速度;自适应调整禁忌表长度可以避免早熟收敛;提取核心路径便于进行后期优化,relocate算子能减少路径网络回路数目.对实例进行的仿真表明,提出的IVRP优于一般的VRP,可节约大量成本,且提出的算法在收敛速度和寻优结果两方面都优于遗传算法和禁忌搜索算法.由3种算法求解得到的总成本、总里程及收敛时间的标准差体现出该算法的稳定性比另外两种算法的好.     

混合算法求解VRP问题

车辆路径问题（VRP）是典型的复杂组合优化问题,也是一个求解非常困难的NP难问题。对于大规模的VRP问题,一般采用近似算法来进行求解。通过采用一种基于遗传算法和禁忌搜索算法的混合算法,结合两者的优点,既克服了遗传算法爬山能力差的缺点,又克服了禁忌搜索算法的对初值的依赖性,使得算法能够更快更准的收敛到最优解。     

IT外包进度风险控制的自适应禁忌搜索算法

针对委托代理模式下的IT外包项目的进度风险控制问题构建了双层结构的优化模型.设计了自适应禁忌搜索算法对模型进行求解，该算法将多样化搜索机制与禁忌搜索相结合，在算法运行过程中，根据适应值的反馈自动调整禁忌搜索强度与多样化搜索力度；同时，应用贪婪策略构造初始解，循环交替应用两种邻域结构提高算法寻优能力.实验结果表明，进度风险控制显著地降低了IT外包项目的拖期风险，同时使委托方和代理商双方实现收益最大化.将自适应禁忌搜索算法的实验结果分别与遗传算法、模拟退火算法、禁忌搜索算法、自适应遗传算法和自适应模拟退火算法的实验结果进行了比较：在收敛程度和稳定性方面自适应禁忌搜索算法优于其它算法，并且随着问题规模的增加，该算法的优势更为明显.