一种求解Job Shop调度问题的混合粒子群优化算法

目的 解决单一粒子群算法求解Job Shop调度问题存在的不足,提高这类问题的求解质量.方法 采用粒子群算法进行全局搜索,将禁忌搜索算法用于并行局部搜索,禁忌搜索在找到改进解的邻域时采用动态记忆的方式.结果 在较短时间内,找到了LA21,LA24等典型benchmarks问题的最优解.十次求解的平均值的平均相对误差百分比比并行遗传算法和禁忌搜索算法分别小了2.94%和0.56%.结论 提出一种混合粒子群算法,增强了粒子群算法的局部搜索能力,说明该混合粒子群优化算法是有效的.     

基于混合搜索策略的Job Shop调度研究

目的 提出基于遗传算法和禁忌搜索算法的混合算法，解决单一算法求解JobShop调度问题存在的不足，提高求解质量．方法 采用遗传算法作为全局搜索算法，禁忌搜索算法作为局部搜索算法．根据JobShop调度问题解的特征。提出基于关键工序的邻域选择方法，将基于这种邻域选择方法的禁忌搜索算法作为变异算子，加强了遗传算法邻域解的搜索能力．结果 混合算法在较短时间内，找到了FT10、LA24、LA36等典型benchmarks问题的最优解，得到的makespan的平均值较并行遗传算法（PGA）提高3．84％、较TSAB算法提高4.66％．结论 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．     

基于GA-TS混合算法的多装配线调度建模

针对多装配线流水车间调度问题,考虑遗传算法的早熟收敛特性和禁忌搜索算法具有记忆能力的局部寻优特性,将遗传算法和禁忌搜索算法进行结合,提出基于遗传算法和禁忌搜索算法的多装配线混合调度优化算法.先用遗传算法进行全局搜索,改善种群质量,再以改善后的种群作为禁忌搜索算法的初始解,进行局部搜索.依据最小化总延迟和总完工时间的调度目标,建立了一个混合整数线性规划模型,并通过实例演算验证了该混合算法求解多装配线调度问题的可行性和有效性.     

求解车间调度问题的双禁忌表禁忌搜索算法

针对车间调度问题的特点,为解决传统禁忌搜索算法容易陷入局部最优解的问题,提出一种求解车间调度问题改进的禁忌搜索算法—双禁忌表禁忌搜索算法,该算法通过建立双禁忌表避免在搜索最优解时出现循环的现象.通过该算法与TSAB算法进行比较可知,该算法具有较强的寻优能力.     

混合共生生物搜索算法求解置换流水车间调度问题

为了求解置换流水车间调度问题,提出基于共生生物搜索（SOS）算法与局部搜索策略结合的混合共生生物搜索算法. 采用最大排序值的优先规则,处理离散的搜索空间. 在初始化阶段结合NEH启发式算法以提高初始种群的质量. 在优化过程中引入交换变异来改善种群内的多样性,插入-倒转区增加算法跳出局部最优的能力;采用局部搜索策略提升算法的全局探索能力,有效避免了共生生物搜索算法易早熟、后期搜索效率低、易陷入局部最优等缺陷. 通过3个最常用、最专业的标准测试集Carlier、Rec和Taillard对算法性能进行测试. 与其他多种算法进行比较,验证了提出的混合SOS算法的优越性和稳定性.     

一个无等待流水调度问题混合禁忌搜索算法

针对以总完工时间最小为目标的无等待流水调度问题,提出了一个启发式算法与禁忌搜索算法相结合的混合禁忌搜索算法HTS(Hybrid Taboo Search):以启发式算法产生的解作为初始解,通过禁忌搜索提高解的质量.大量随机产生实例的实验结果表明:提出的HTS在性能上优于经典的RC1、RC2、PH1(p)和DS算法,问题规模不超过100h,计算时间约为50s.     

柔性Job Shops集成调度启发式算法

为有效解决柔性作业车间(Job Shops)的加工与搬运集成调度问题,以最小化最大完工时间(Makespan)为调度目标,建立非线性规划模型,提出基于贪婪启发式策略的变邻域搜索算法(GRS-RVNS).根据准时(JIT)生产和均衡生产思想构建贪婪启发式策略快速求初始解.利用析取图表示可行解并根据析取图调度的性质定理构建有效的搜索邻域,进而利用随机变邻域搜索算法对初始解进行优化.对提出的算法进行仿真实验分析,结果表明:该算法求解时间短、调度方法有竞争性.     

遗传算法在家纺企业生产调度中的应用

为解决家纺企业的生产调度问题,设计了一种新颖的遗传算法.算法采用自然的编码方式,能有效地反映实际调度方案,即清楚反映出每日每机器加工产品的顺序和数量,通过提出一种新的基于浓度的种群多样性更新选择方法,提高了种群多样性,且利用局部搜索算法对每子代得到的调度方案进行了局部调整,改善了种群质量,加快了收敛速度.仿真结果表明,此算法是有效的,适用于解家纺企业实际生产调度问题.     

用小生境模拟退火算法求解热轧调度问题

建立了特殊生产工艺约束下热轧调度问题的非对称旅行商问题的数学模型,采用小生境模拟退火算法求解该模型,提出用小生境邻域构造法构造搜索子空间,以提高模拟退火算法的效率。实验结果表明小生境模拟退火算法能够更快地找到更好的解,并优于局部搜索算法和传统模拟退火算法。     

求解资源受限项目调度问题的改进布谷鸟搜索算法

针对资源受限项目调度问题（RCPSP）,提出一种基于改进布谷鸟搜索（ICS）算法的高效求解方法.ICS算法设计如下：在解空间表示方面提出一种适应莱维飞行特点的任务调度顺序优先级编码方案,并采用串行调度求解该问题;为提高算法收敛速度、避免陷入局部最优解,对CS的局部搜索机制进行改进,即引入对精英个体的局部搜索策略及对首领的寿命衰老机制.最后,通过PSPLIB基准测试问题J30、J60和J90对算法性能进行测试,并与CPLEX优化结果及参考值进行比较,结果表明ICS算法较CS算法收敛更快、结果更优,调度结果理想.