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相似文献
 共查询到19条相似文献,搜索用时 156 毫秒
1.
一种求解车间调度的混合算法   总被引:4,自引:0,他引:4  
针对流水车间作业调度问题, 提出了一种基于``alldifferent'约束的混合进化算法(Hybrid particle and genetic algorithm, HPGA), 将粒子群算法、遗传操作及模拟退火策略有效地结合在一起. 为了提高算法的求解质量, 引入了一种随机邻域搜索策略. 最后将此算法在不同规模的实例上进行了测试, 并与其他几种最近提出的具有代表性的算法进行了比较. 结果表明, 无论是在求解质量还是收敛速度方面都优于其他几种算法.  相似文献   

2.
一种求解作业车间调度的混合粒子群算法*   总被引:1,自引:0,他引:1  
针对车间作业调度问题,提出了一种混合了知识进化算法和粒子群优化的算法。算法主要是结合知识进化算法的进化选择机制和粒子群优化的局部快速收敛性特性,首先让粒子替代知识进化算法中的进化个体,在群体空间中按粒子群优化规则寻找局部最优,然后根据知识进化算法的全局选择机制寻找全局最优,最后,将车间作业调度问题的特点融入到所提出的混合算法中求解问题。采用基准数据进行测试的仿真实验,并比对标准遗传算法,结果表明所提算法的有效性。  相似文献   

3.
针对如何有效解决车间作业优化调度问题,提出一种协同粒子群和引力搜索的混合算法。新算法在粒子群算法进化停滞时引入引力搜索算法,利用引力搜索算法进化后期快速寻优的能力,及时跳出局部最优,保证全局最优。同时采用协同原理简化算法结构,提高算法收敛速度。将提出算法对车间作业调度典型测试用例进行仿真,仿真结果表明该算法较PSO和GA等算法在求解车间作业调度问题上更具优越性。  相似文献   

4.
研究车间作业调度问题,优化资源配置.车间作业度问题(JSP)是一类典型的NP-hard问题,针对传统方法在JSP应用过程中,存在速度慢、易陷入局部最优,导致车间作业调度效率低.为了解决车间作业调度效率低的难题,提出了一种粒子群算法的车间作业调度方法.该方法将每个粒子代表一种作业调度方案,以最小化加工时间作为算法的优化目标,通过粒子群之间的协作来获得最优作业调度方案.采用JSP标准测试案例在Matlab平台上对该方法进行了验证性实验,实验结果表明,相对于传统方法,该方法能够在最短时间找作业调度的最优解,提高了车间作业调度效率,是一个求解车间作业调度问题的有效方法.  相似文献   

5.
李莉 《计算机应用》2012,32(7):1932-1934
针对传统粒子群优化(PSO)算法在求解柔性作业车间调度问题中的不足,提出了基于自适应参数与混沌搜索的粒子群优化算法。对粒子群算法中的惯性系数等参数采用基于迭代搜索而自适应调整的方式,使粒子在初期以较大惯性进行大范围搜索,后期逐渐减小惯性而转入精细搜索。这种方法改变了传统粒子群算法在求解过程中的盲目随机与求解精度不高的问题;同时,通过在局部搜索过程中引入混沌技术,扩大对最优解的寻找范围,以此避免算法陷入局部最优,有效提高算法的全局寻优能力。实验结果表明,基于自适应参数与混沌搜索的粒子群优化算法在求解柔性作业车间调度问题(FJSP)时能够获得更优粒子适应度平均值及更好的优化目标。所提算法对求解柔性作业车间调度问题可行,有效。  相似文献   

6.
针对粒子群优化算法搜索空间有限、容易出现早熟现象的缺陷,提出将量子粒子群优化算法用于求解作业车间调度问题.求解时,将每个调度按照一定的规则编码为一个矩阵,并以此矩阵作为算法中的粒子;然后根据调度目标确定目标函数,并按照量子粒子群优化算法的进化规则在调度空间内搜索最优解.仿真实例结果证明,该算法具有良好的全局收敛性能和快捷的收敛速度,调度效果优于遗传算法和粒子群优化算法.  相似文献   

7.
王生亮  刘根友 《计算机仿真》2021,38(4):249-253,451
传统的时变惯性权重粒子群优化算法对于求解一般的全局最优问题具有良好的效果,而对于复杂高维的优化问题易陷入局部收敛、存在早熟等缺点.针对以上存在的缺点,提出了种群进化离散度的概念,并考虑Sigmoid函数在线性与非线性之间较好的平衡性能,给出一种非线性动态自适应惯性权重的粒子群优化算法.该算法充分考虑进化过程中种群粒子之间进化差异,自适应地赋予不同的惯性权重因子,满足粒子群优化算法在不同进化时期对全局探索和局部开发能力的需求,仿真实例测试结果验证了该算法的有效性.  相似文献   

8.
针对NP-hard组合优化及粒子群算法离散化问题,提出一种当代学习自适应混合离散粒子群算法对其进行求解.依据粒子多样性的变化规律,引入自适应扰动算子,以保持种群进化能力;根据成功的粒子群社会学习能力和个体学习能力,提出粒子群当代学习因子以体现粒子当代学习能力,进而改进其运动方程,使算法稳定性得到提高;最后融入近邻搜索变异策略,提升算法局部求精能力.实验表明:当代学习自适应混合离散粒子群算法较其他三种离散粒子群算法在解的质量方面有所改进,并首次在算法稳定性上得到了较大进步,为离散粒子群算法稳定性研究提供了新的思路.  相似文献   

9.
一种求解作业车间调度的文化粒子群算法*   总被引:1,自引:0,他引:1  
朱霞 《计算机应用研究》2012,29(4):1234-1236
提出了一种文化粒子群算法用于求解置换流水车间调度问题中的最小化最大完成时间。算法设置了群体空间和信念空间两类独立空间,群体空间采用自适应粒子群算法完成进化,信念空间通过更新函数来进行演化。算法中群体空间的粒子群不但通过跟踪个体极值和全局极值来更新自己,实现群体演化,而且通过不断与信念空间中的优秀个体交互,加快群体的收敛速度。该算法在不同规模的问题实例上与其他几个具有代表性的算法的比较结果表明,该算法具有较快的收敛速度,无论是在求解质量还是稳定性方面都优于比较的算法。  相似文献   

10.
一种自适应多策略行为粒子群优化算法   总被引:1,自引:0,他引:1  
张强  李盼池 《控制与决策》2020,35(1):115-122
针对粒子群优化算法收敛速度慢、局部搜索能力差等缺点,提出一种自适应多策略行为粒子群优化算法.算法中每个粒子拥有4种行为进化策略,在迭代过程中通过计算每种进化策略的立即价值、未来价值和综合奖励来决定粒子的进化行为,并通过策略行为概率变异算法提升个体寻优速度或避免陷入局部最优解.在经典的基准测试函数上,对新算法与其他7个群智能进化算法的测试结果进行比较分析,结果表明所提出算法具有很好的求解精度和收敛速度,尤其适合应用于一些高维优化问题.  相似文献   

11.
The flowshop scheduling problem has been widely studied and many techniques have been applied to it, but few algorithms based on particle swarm optimization (PSO) have been proposed to solve it. In this paper, an improved PSO algorithm (IPSO) based on the “alldifferent” constraint is proposed to solve the flow shop scheduling problem with the objective of minimizing makespan. It combines the particle swarm optimization algorithm with genetic operators together effectively. When a particle is going to stagnate, the mutation operator is used to search its neighborhood. The proposed algorithm is tested on different scale benchmarks and compared with the recently proposed efficient algorithms. The results show that the proposed IPSO algorithm is more effective and better than the other compared algorithms. It can be used to solve large scale flow shop scheduling problem effectively.  相似文献   

12.
将离散微粒群与蛙跳算法相结合解决以最大完工时间为指标的批量无等待流水线调度问题.结合微粒群算法较强的全局收敛能力和蛙跳算法较强的深度搜索能力,设计了三种混合算法,平衡了算法的全局开发能力和局部探索能力.对随机生成不同规模的实例进行了广泛的实验,仿真实验结果的比较表明了所得混合算法的有效性和高效性.  相似文献   

13.
随机时变背包问题(RTVKP)是一种新的动态背包问题,也是一种新的动态组合优化问题,目前它的求解算法主要是动态规划的精确算法、近似算法和遗传算法.本文首先利用动态规划提出了一个求解RTVKP问题的新精确算法,对算法时间复杂度的比较结果表明:它比已有的精确算法更适于求解背包载重较大的一类RTVKP实例.然后,分别基于差分演化和粒子群优化与贪心修正策略相结合,提出了求解RTVKP问题的两个进化算法.对5个RTVKP实例的数值计算结果比较表明: 精确算法一般不宜求解大规模的RTVKP实例,而基于差分演化、粒子群优化和遗传算法与贪心修正策略相结合的进化算法却不受实例规模与数据大小的影响,对于振荡频率大且具有较大数据的大规模RTVKP实例均能求得的一个极好的近似解.  相似文献   

14.
针对既存在阻塞限制工件又存在无等待约束工件的柔性流水车间调度问题, 提出了一种离散粒子群优化的求解方法。该方法采用基于排列的编码形式, 设计了推进—迭代算法进行解码并计算问题目标值, 利用离散粒子群优化算法进行全局优化, 利用迭代贪婪(iterated greedy, IG)算法提高种群个体的局部搜索能力。此外, 根据问题特点, 提出最早释放优先(first release first, FRF)和最早完工优先(first complete first, FCF)两种机器分配策略。仿真结果表明, 所提出的方法求解混合约束下柔性流水车间调度问题是可行的、有效的。  相似文献   

15.
针对最小化流水车间调度总完工时间问题,提出了一种混合的粒子群优化算法(Hybrid Particle Swarm Algorithm,HPSA),采用启发式算法产生初始种群,将粒子群算法、遗传操作以及局部搜索策略有效地结合在一起。用Taillard’s基准程序随机产生大量实例,实验结果显示:HPSA通过对种群选取方法的改进和搜索范围的扩大提高了解的质量,在性能上均优于目前较有效的启发式算法和混合的禁忌搜索算法,产生最好解的平均百分比偏差和标准偏差均显著下降,最优解所占比例大幅度提高。  相似文献   

16.
结合单体型装配问题的计算模型—最少错误纠正模型(MEC)的特定知识,提出了一种求解单体型装配问题的改进粒子群算法。应用改进粒子群算法对真实数据和模拟数据进行数值计算,并且与基础粒子群算法和遗传算法进行比较,数值结果表明所设计的改进粒子群算法在单体型重构率上优于基础粒子群算法和遗传算法。  相似文献   

17.
针对高维复杂函数优化的特点,提出了一种遗传算法与粒子群算法相结合的主-从结构算法。算法中,主级为全局搜索的遗传算法;从级为局部邻域搜索的粒子群算法。通过主-从协调机制和从级转换函数设计,使算法不依赖复杂的编码方式和进化算子进行全局精确搜索。通过仿真和比较实验,验证了算法对高维复杂函数优化的有效性。  相似文献   

18.
基于市场经济模型的网格资源调度问题是一个典型的离散问题及NP-Hard问题,考虑到离散粒子群优化算法在解决离散问题上的有效性,本文在现有算法的研究基础上,提出一种基于改进的离散粒子群优化算法的网格资源分配和任务调度算法,并采用GridSim模拟器对相关算法进行仿真模拟实验和比较。实验结果表明,本文提出的调度算法在作业完成时间、综合性能以及资源的负载平衡方面均具有较大的优势。  相似文献   

19.
基于基本粒子群算法易陷入局部最优的不足,提出一种基于莱维飞行的改进简化粒子群算法LISPSO(An Improved and Simplified Particle Swarm Optimization algorithm based on Levy flight)。简化粒子群算法舍去更新公式中的速度项,仅由位置项控制其进化方向。在简化粒子群算法SPSO(Simplified Particle Swarm Optimization)的基础上,采用带有随机性的非线性递减惯性权重动态地更新每个粒子的位置。算法又融合了基于相似度及聚集度分析的莱维飞行。粒子与最优粒子间的相似度越高,或者粒子间的聚集度越高,则粒子利用莱维飞行来重新更新位置的概率也就越大,有效地帮助粒子逃离局部最优。利用matlab语言对11个测试函数进行算法仿真,结果表明,改进的算法在求解精度和收敛速度上有显著的改善。另外,将LISPSO算法应用于求解min-max-min问题,实验结果显示,改进算法在求解效果上明显优于其他对比算法。  相似文献   

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