首页 | 本学科首页   官方微博 | 高级检索  
相似文献
 共查询到19条相似文献,搜索用时 187 毫秒
1.
车间调度问题计算复杂,约束条件度,一般算法难以实现全局搜索,算法比较容易陷入局部最优。通过对柔性车间调度问题的深入研究,采用遗传算法进行柔性车间调度,使一个个体可以表达全部零件加工顺序,并用适应度函数平价个体好坏。种群通过选择算子、交叉算子和变异算子不断进化,最终得到最优的柔性车间调度方法。通过仿真试验表明,该算法能够有效地进行车间调度。  相似文献   

2.
提出一种基于工件操作次序的二维实数编码方法,采用演化策略算法求解作业车间调度问题。设计一种基于三点交叉互换的重组算子用于生成子代个体,并采用个体编码基因随机重新生成的方法设计变异算子。实验结果证明,演化策略算法能有效优化作业车间调度问题,与遗传算法和粒子群优化算法相比,其优化性能更好,并且基于三点交叉互换重组算子的演化策略算法的性能好于基于两点交叉和基于四点交叉互换重组算子的演化策略算法。  相似文献   

3.
研究车间作业调度优化过程,针对资源的合理分配排序,采用PSO算法求解柔性作业车间调度问题,根据PSO算法存在易陷入局部极值和早熟的缺陷,引入遗传算法中的交叉算子和变异算子,构造求解柔性作业车间调度问题的混合PSO算法,能够较好地克服上述缺陷.采用面向对象的程序设计语言,设计并编码实现了混合PSO算法求解柔性作业车间调度问题的仿真软件.使用软件进行仿真,实验结果表明在求解柔性作业车间调度问题中,混合PSO算法的全局寻优和克服早熟能力均优于基本PSO算法,证明混合PSO算法求解柔性作业车间调度问题的有效性.  相似文献   

4.
描述了作业车间调度问题,提出一种求解作业车间调度问题的改进的遗传算法.该算法对交叉算子和变异算子进行改进,能有效避免局部最优.通过对实例的计算和分析,取得了良好的调度效果,论证了该算法的有效性和稳定性.  相似文献   

5.
基于遗传规划的作业车间调度算法研究   总被引:2,自引:0,他引:2  
遗传规划很少应用于解决调度问题,对此,研究一种进化算法--遗传规划算法在作业车间调度中的应用,并对其做了改进.结合Read线性编码和基于工序的编码设计了新的编码策略,使编码后的个体更容易进行遗传操作,大大提高了运算效率;同时对交叉算子进行了改进,以防子代中非法解的产生.通过对作业车间调度问题标准测试集的求解.所得结果验证了该算法求解作业车间调度问题的有效性.  相似文献   

6.
针对双资源约束作业车间调度的双目标优化问题,提出一种继承式遗传算法,通过分支种群继承父辈种群的进化经验.该算法面向双资源约束特点,采用4维染色体编码方式,基于时间窗口比较实现活动化调度,通过资源进化算子提高算法全局搜索能力;基于个体Pareto指数的锦标赛选择策略,有效削弱了染色体Pareto排序级别对个体存活概率的影响以保持群体多样性,并利用精英保留策略提高了解的收敛性.仿真实验与分析结果表明了所提算法具有优良性能.  相似文献   

7.
针对多目标作业车间调度问题,提出一种混合变异杂草优化算法。该算法采用基于各子目标熵值权重的欧氏贴近度作为适应度值计算方法,引导种群向Pareto前端进化。在进化过程中,运用快速非支配排序策略构建Pareto档案,并利用进化种群中最优个体实时更新Pareto最优解集,提升算法的优化性能;同时通过引入变异算子增加种群多样性,避免算法陷入局部最优。最后,基于Benchmark算例的仿真实验,验证了该算法求解多目标作业车间调度问题的有效性。  相似文献   

8.
在绿色车间实际生产中,生产者要求在尽量短的时间内获得符合要求的多目标柔性作业车间的调度方案。提出一种使用个体历史信息和限制算子求解柔性作业车间优化调度问题的方法。该方法将多个优化目标分解为一组标量子问题,利用多目标进化算法优化子进行目标优化;在进化过程中,子代生成阶段使用历史信息,提高个体的改变量,加快收敛;在选择阶段,利用带有限制信息的稳定匹配选择策略选择多样性好的染色体种群作为下一次进化的父代种群,保证种群的多样性。实例仿真表明:相比已有算法,所提算法在效率、成本以及能效三个目标上分别提升0.8%、0.8%、2.5%,同时优于NSGA-II求解方案的1.4%、1.8%、4.8%。  相似文献   

9.
针对遗传算法求解柔性作业车间调度问题的特性,对现有基于机器的互换交叉方式及基于工序的插入变异方式进行了改进,避免算法在运行过程中出现非法解,以节省算法的运算时间。同时,验证了改进后的交叉及变异方式的有效性。使用余弦相似度对个体进行相似度计算,避免算法在运算过程中丢失种群的多样性。使用极大极小法对调度模型进行约束,优化为旺季生产调度模型和淡季生产调度模型。最后,对多目标柔性作业车间调度问题的实例进行仿真运算,验证了算法的性能及方法的可行性。  相似文献   

10.
吴锐  郭顺生  李益兵  王磊  许文祥 《控制与决策》2019,34(12):2527-2536
针对分布式柔性作业车间调度问题的特点,提出一种改进人工蜂群算法.首先,建立以最小化最大完工时间为优化目标的分布式柔性作业车间调度优化模型;然后,改进基本人工蜂群算法以使其适用于求解分布式柔性作业车间调度问题,具体的改进包括设计一种包含三维向量的编码方案,结合问题特点针对性地设计多种策略用于种群初始化,在雇佣蜂改良搜索操作中设计多种有效的进化操作算子,并在跟随蜂搜索操作中引入基于关键路径的局部搜索算子以提升算法的局部搜索能力;最后,利用扩展柔性作业车间通用测试集得到的测试数据设计实验验证算法性能,使用正交试验法优化算法参数设置.仿真实验结果表明,改进后的人工蜂群算法能有效求解分布式柔性作业车间调度问题.  相似文献   

11.
Job shop scheduling problem (JSP) which is widespread in the real-world production system is one of the most general and important problems in various scheduling problems. Nowadays, the effective method for JSP is a hot topic in research area of manufacturing system. JSP is a typical NP-hard combinatorial optimization problem and has a broad engineering application background. Due to the large and complicated solution space and process constraints, JSP is very difficult to find an optimal solution within a reasonable time even for small instances. In this paper, a hybrid particle swarm optimization algorithm (PSO) based on variable neighborhood search (VNS) has been proposed to solve this problem. In order to overcome the blind selection of neighborhood structures during the hybrid algorithm design, a new neighborhood structure evaluation method based on logistic model has been developed to guide the neighborhood structures selection. This method is utilized to evaluate the performance of different neighborhood structures. Then the neighborhood structures which have good performance are selected as the main neighborhood structures in VNS. Finally, a set of benchmark instances have been conducted to evaluate the performance of proposed hybrid algorithm and the comparisons among some other state-of-art reported algorithms are also presented. The experimental results show that the proposed hybrid algorithm has achieved good improvement on the optimization of JSP, which also verifies the effectiveness and efficiency of the proposed neighborhood structure evaluation method.  相似文献   

12.
标准微粒群算法(PSO)通常被用于求解连续优化的问题,很少被用于离散问题的优化求解,如作业车间调度问题(JSP)。因此,针对PSO算法易早熟、收敛慢等缺点提出一种求解作业车间调度问题(JSP)的混合微粒群算法。算法将微粒群算法、遗传算法(GA)、模拟退火(SA)算法相结合,既增强了算法的局部搜索能力,降低了算法对参数的依赖,同时改善了PSO算法和GA算法易早熟的缺点。对经典JSP问题的仿真实验表明:与标准微粒群算法相比,该算法不仅能有效避免算法中的早熟问题,并且算法的全局收敛性得到了显著提高。  相似文献   

13.
提出了一种解决位置管理问题的差分进化算法,给出了一种将采用浮点编码的种群个体映射为问题解的方法、基于问题特性的种群初始化启发式方法,以及早熟收敛问题的解决策略.基于随机生成的数据对算法进行了模拟实验,将该算法的结果与遗传算法、禁忌搜索算法及蚁群算法进行了对比.  相似文献   

14.
针对多目标粒子群优化算法在求解约束优化问题时存在难以兼顾收敛性能和求解质量这一问题,提出一种基于免疫网络的改进多目标粒子群优化算法.该算法通过免疫网络互通种群最优信息达到粒子群算法与人工免疫网络算法的协同搜索,同时给出了速度迁移策略、自适应方差变异策略和基于聚类的免疫网络策略.最后将所提出的方法应用于求解电弧炉供电优化模型,达到了减少电量消耗、缩短冶炼时间、延长炉衬使用寿命的目的,同时表明了该算法的有效性.  相似文献   

15.
列车停站方案影响着旅客服务质量和运行效率,是列车开行方案的重要环节.本文建立了旅客列车停站方案的多目标规划模型以最大化区段可达性从而减少旅客旅行时间.针对传统的粒子群优化算法在处理复杂多维问题时,算法效率不高,易陷进局部最优,且无法有效处理离散问题等缺点,提出了一种将量子遗传算法引入到MPSO中的方法.算法整体采用粒子群算法,结合量子遗传算法的概率幅编码,并使用粒子群的速度更新公式来更新量子旋转门.算法引入量子遗传算法的全局探索和粒子群算法的种群智能体系,不仅提高了算法的收敛速度,同时增加了粒子多样性.最后,将改进的量子遗传粒子群算法(QGA_PSO)应用于ZDT函数优化和停站方案模型优化,证明了算法的有效性.  相似文献   

16.
混沌遗传算法在IP网络组播路由中的应用   总被引:1,自引:1,他引:1  
提出了一种基于混沌优化和遗传算法的新颖的QoS组播路由算法,该路由算法把混沌系列和遗传算法结合起来,并提供了一种新的编码方式和一种自适应的变异遗传操作,从而克服了传统遗传算法中存在的早熟现象,加快了收敛速度。仿真结果显示,该文提出的算法在解题的精度和收敛速度等方面都优于遗传算法。  相似文献   

17.
一种基于免疫原理求解TSP问题的模型   总被引:6,自引:0,他引:6       下载免费PDF全文
基于人工免疫原理,建立了一个基于免疫机制求解TSP问题的数学模型。在该模型中,定义了TSP问题中的抗原和抗体,描述了记忆细胞动态进化过程,并借鉴遗传算法中基因变异思想,提出了优势基因进化的GFE算法,结合生物免疫系统抗体浓度稳定原理,在克隆选择过程中实现了抗体集合的进化计算,快速有效地求解出问题的全局近似最优解。实验结果表明该算法对解决组合优化问题不仅可行,而且有较快的收敛速度和较强的全局搜索能力。  相似文献   

18.
殷生旺  张月霞 《测控技术》2018,37(1):120-124
作业车间调度问题是提高企业的生产效率的一个重要环节.设计了一种自适应步进值果蝇算法,该算法通过基于工序的编码方式形成果蝇个体,并求出每个果蝇个体相对应的最大完工时间,采用了自适应步进值的分类嗅觉搜索方法,对果蝇种群进行优化,最终使果蝇个体快速找到目标函数即味道浓度判定函数的最小值也就是最优的调度方案,从而提高作业车间的调度效率.该算法实现简单,只需要设置两个参数,并且全局寻优能力较强,能够有效地解决作业车间调度问题.  相似文献   

19.
借鉴遗传算法中采用并行机制避免局部收敛的思想,提出了一种基于多种群的多目标免疫算法。在该算法中建立多个子种群分别进行免疫操作,子种群之间通过优秀个体转移进行信息交换,可有效地提高种群的多样性,加速收敛。采用几种典型的多目标优化函数进行实验,并同常用的多目标遗传算法NSGA-Ⅱ进行比较,仿真结果表明了该算法能有效解决多目标优化问题且具有一定的优越性。  相似文献   

设为首页 | 免责声明 | 关于勤云 | 加入收藏

Copyright©北京勤云科技发展有限公司  京ICP备09084417号