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针对准备时间依赖于顺序的分布式两阶段混合流水车间调度问题(DTHFSP),提出一种双变邻域搜索(DVNS)算法以同时最小化总延迟时间和最大完成时间。由于该问题子问题较多,将工厂分配和第一阶段的机器分配合并以减少子问题的数量。DVNS包含两个相互协作的变邻域结构,每个变邻域结构都加入全局搜索算子,并应用了邻域搜索和全局搜索协调、邻域结构的合理配置以及当前解的周期性更新等策略。通过大量实例的对比实验表明,DVNS在求解DTHFSP方面具有较强的优势。 相似文献
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Pareto档案多目标粒子群优化 总被引:4,自引:0,他引:4
设计Pareto档案多目标粒子群优化(PAMOPSO).该算法利用改进的强度Pareto进化算法2(SPEA2)对外部档案进行维护.并在维护过程中,为每个粒子从档案中选取合适的全局最好位置,将档案维护和全局最好位置选取结合在一起.将该算法应用于5个测试实例并与3种多目标优化算法比较,计算结果表明该算法性能良好. 相似文献
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本文提出一种群体邻域搜索算法(Swarm-based Neighborhood Search,SNS),用于最小化模糊作业车间调度问题(Fuzzy Job Shop Scheduling Problem,FJSSP)的模糊makespan.该算法使用基于有序工序的编码,通过锦标赛选择和概率为1的动态调整互换操作更新群体.对调度结果的理论分析表明,模糊makespan能反映解的优劣.理论分析及大量实验证明,SNS具有较强的全局和局部优化能力,以及较快的收敛速度,在求解FJSSP方面具有较强的优势. 相似文献
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一种新型自学习模糊控制器 总被引:5,自引:0,他引:5
本文设计了一种新的自学习模糊控制器,其模
糊规则与隶属函数分别由整数编码遗传算法与混沌优化算法在线学习,仿真结果验证了设计
的合理性与有效性. 相似文献
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基于改进蛙跳算法的分布式两阶段混合流水车间调度 总被引:1,自引:0,他引:1
针对考虑顺序相关准备时间的分布式两阶段混合流水车间调度问题,提出一种改进的蛙跳算法以同时最小化拖后工件数和最大完成时间.该算法通过启发式方法和随机方法对种群进行初始化,采取基于种群和记忆的种群划分方法,同时给出模因组质量评价方法,并根据模因组质量将所有模因组划分为最优模因组、最差模因组和其他模因组,每种类型的模因组分别采取不同的搜索策略,并分配不同的搜索次数,其中最优模因组不参与种群划分.选用一种多目标经典算法和两种近5年提出的算法作为对比算法,并与改进蛙跳算法的变体进行比较以验证模因组搜索新策略的有效性.通过对大量实例的计算实验结果表明,模因组搜索新策略有效,改进蛙跳算法能有效求解分布式两阶段混合流水车间调度问题. 相似文献
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针对低碳柔性作业车间调度问题,提出一种基于新型优化机理的教学优化(TLBO)算法,以同时最小化总碳排放和平均延迟时间.利用3个串对问题的3个子问题单独编码,其主要步骤为教师的自学阶段和教学阶段,并运用多邻域搜索和全局搜索分别模拟教师的自学和教学活动.计算实验和结果分析表明,TLBO对于所研究的问题具有较强的搜索能力. 相似文献