特殊工艺约束下最小完工时间调度问题的新并行遗传算法

针对在特殊工艺约束下非等同并行机最小完工时间调度问题,设计了一个基于向量组编码的新的遗传算法。此算法的编码方法简单,能有效地反映实际调度方案,并能保证交叉和变异后染色体满足约束条件,收敛速度快。同时为更好地适应调度实时性和解决大型企业此类问题的需要,在基于遗传算法自然并行性特点的基础上,实现了主从式控制网络模式下并行遗传算法。仿真结果表明,此算法是有效的,优于普通的遗传算法,具有较高的并行性。     

一种新的遗传算法在并行机调度问题中的应用

针对相同交货期窗口非等同并行机提前/拖后调度问题,设计了一个基于向量组编码的遗传算法.此算法的编码方法简单,能有效地反映实际调度方案,收敛速度快.为适应调度实时性和解大型此类问题的需要,基于遗传算法自然并行性特点的基础上,实现了主从式控制网络模式下并行遗传算法.仿真结果表明,此算法是有效的,优于普通的遗传算法,具有较高的并行性.     

解非等同并行多机调度问题的并行遗传算法

针对最小化完工时间的非等同并行多机调度一类问题，提出了一种混合遗传算法。该算法根据问题的特点，采用一种自然编码方案，此编码与调度方案一一对应，并对初始种群、交叉和变异等方法进行了研究。在鉴于遗传算法自然的并行性特点的基础上，实现了主从式控制网络模式下并行混合遗传算法。计算结果表明，并行混合遗传算法是有效的，优于启发式算法和遗传算法，有着较高的并行性，能适用于大规模非等同并行多机调度问题。     

特殊工艺约束并行多机双目标调度问题的研究

针对在特殊工艺约束下,非等同并行多机总完工时间最小和总拖后惩罚最小双目标调度问题（BOSP）,设计了一个双目标调度模型,进而构造了一个基于向量组编码的遗传算法。此算法的编码方法简单,能有效地反映实际调度方案,收敛速度快。同时为了更好地适应调度实时性和解大型此类问题的需要,在基于遗传算法自然并行性特点的基础上,实现了主从式控制网络模式下并行遗传算法。仿真结果表明,此算法是有效的,优于普通的遗传算法,具有较高的并行性,并能适用于解大型此类调度问题。     

解并行多机提前/拖后调度问题的并行遗传算法

为有效地解决带有公共交货期的非等同并行多机提前/拖后调度问题,设计了一种分段扩展排列编码的混合遗传算法,使遗传编码能同时反映调度方案和公共交货期,并对其初始种群产生、交叉和变异方法也进行了研究。同时为了更好地适应调度实时性和解大规模此类问题的需要,基于遗传算法自然并行性特点的基础上,实现了主从式控制网络模式下并行混合遗传算法。计算结果表明,此算法是有效的,优于启发式算法和遗传算法,有着较高的并行性,并能适用于大规模非等同并行多机提前/拖后调度问题。     

解不同交货期并行机调度问题的并行遗传算法

为有效地解决不同交货期窗口下的非等同并行多机提前/拖后调度问题,设计了一种分段编码的混合遗传算法。此编码方式能反映工件的分配序列,并利用调度优先级规则和最好适应值规则相结合的启发式算法对其顺序进行了调整,加快了收敛速度。同时为了更好地适应调度实时性和解大规模此类问题的需要,基于遗传算法自然并行性特点的基础上,实现了主从式控制网络模式下并行混合遗传算法。计算结果表明,此算法是有效的,优于遗传算法,有着较高的并行性,并能适用于大规模不同交货期窗口下非等同并行多机提前/拖后调度问题。     

基于递阶遗传算法的并行多机调度优化

针对最小化完工时间的等同和非等同并行多机调度一类问题，提出了一种递阶遗传算法。该算法根据问题的特点，采用一种递阶编码方案，此编码与调度方案一一对应。用递阶遗传算法优化并行多机调度不需设计专门的遗传算子，操作简单。计算结果表明，递阶遗传算法是有效的，能适用于大规模等同和非等同并行多机调度问题。     

基于AGA的最小加权完成时间并行机调度

针对最小化加权完工时间的等同和非等同并行多机调度问题,通过一种新的扩展顺序表达方式编码,采用自适应遗传算法来优化.此编码与调度方案一一对应,并且适于用多种交叉算子.计算结果表明,基于该编码方式的自适应遗传算法是有效的,能适用于大规模等同和非等同并行多机调度问题,且算法操作简单,收敛速度快.     

基于遗传算法的网格服务工作流调度的研究

网格服务的提出为网格工作流的研究提供了新的契机与挑战，由网格服务组成的工作流（GSF）的调度问题是一个典型的NP问题。利用遗传算法所具有的并行性和全局解空间搜索的特点，针对网格服务调度问题，提出基于遗传算法的网格服务工作流调度算法GSFGA，并改进了遗传算法的收敛特性，通过分析实验结果证明该算法优于传统的调度算法。     

一种面向服务的网格工作流调度算法

面向服务的网格工作流的研究已成为网格领域的研究热点。由网格服务：组成的工作流（GSF）的调度问题是一个典型的NP问题，由于遗传算法具有并行性和全局解空间搜索的特点，非常适合解决这个问题。因此，本文首先给出GSF的GA定义，然后提出基于遗传算法的网格服务工作流调度算法GSFGA，并通过应用实例验证了该算法优于传统的调度算法，作为结论本文指出了下一步的研究工作。     

一种用于网格任务调度的退火进化算法*

针对网格环境下具有约束关系的任务调度问题,基于有向无环图DAG（directed acyclic graph）设计了调度模型;提出了一种改进的退火进化算法,对任务的执行次序和资源的具体分配分离编码,给出适应度函数计算方法和算法步骤。最后将算法和传统的遗传算法比较,实验结果显示该算法能获得更好的调度结果。     

带特殊工艺约束的并行机器生产线调度问题的一种遗传算法

研究带特殊工艺约束的并行机器生产线的调度方法.以完工时间、拖期时间和超库 存时间的惩罚量之和最小为调度目标,对该优化调度问题提出了一种遗传算法,并在问题建 模、遗传算法编码、初始种群的产生办法、交叉及变异方法等方面作了研究.数值计算结果表 明所提出的遗传算法是有效的.     

基于改进DPSO算法的并行测试任务优化调度研究

并行测试以减少测试时间和降低测试成本的强大优势,已成为当前自动测试系统发展的方向。针对并行自动测试过程中,测试任务调度复杂,难以优化的问题,以PSO算法为基础,通过对问题空间编码的重新定义,并运用交叉、变异算子给出了新的粒子位置的更新公式,提出了一种改进后的DPSO算法。依据并行测试完成时间极限定理,给出了并行测试任务调度的目标函数与约束条件。以某雷达电子装备并行测试系统中三块电路板并行测试为例,对改进的DPSO算法进行了仿真验证,得到了最优调度测试序列。结果表明：与遗传算法相比,改进后的DPSO算法迭代次数更少,寻优性能更好,适用于工程应用。