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基于混合差分进化算法的并行机批处理调度问题研究 总被引:1,自引:0,他引:1
考虑到实际生产中产品多、批量小的特点,建立了一种带工艺约束的并行机批处理调度优化模型。为解决调度中的分批问题,提出了一种新的基于产品需求量的批量划分方案及批量染色体编码方式,采用两级差分进化算法来解决批量划分和批次调度问题;针对标准差分进化算法收敛速度慢、易出现早熟现象等问题,引入动态随机搜索和随机变异的局部搜索策略,以增强标准差分进化算法的局部搜索能力。测试算例及调度实例的仿真结果表明,该算法能有效地提高算法收敛速度,平衡其全局搜索和局部探索能力。 相似文献
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数字水印技术是实现版权保护的有效办法之一.为实现水印图像的嵌入,提出了一种基于二维离散小波与傅立叶变换组合的灰度图像数字水印算法.首先对原始图像进行离散小波变换,选择低频子带图像LL作为水印的添加区,再将LL区进行分块,并对每一个小块作离散傅立叶变换;对嵌入的水印图像做相应的分块置乱处理,而后根据人眼视觉系统的特点结合边缘分析将水印信息以不同的强度嵌入载体图像中,最后进行傅立叶和小波逆变换生成密图.实验结果表明,算法具有较好的鲁棒性和视觉效果. 相似文献
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流程工业具有连续性,实时性,复杂性等特点,其生产调度的优化一直是行业内的热点问题。利用蚁群算法进行了深入的研究,提出了适用于流程工业中的连续域蚁群算法方案。该算法采用连续域网格对流程工业问题进行建模,利用缩小范围重新划分的方法提高了算法精度,同时引入最大-最小蚁群算法保证收敛速度,并通过限制解的范围和估算产值的方法引导蚂蚁走向可行,高效的路线。最后通过隔膜烧碱车间的算例验证了该方法在实用性、精度及速度方面有着明显的优势。 相似文献
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为解决复杂、繁琐的染色车间调度问题,根据印染生产过程的工艺特点和约束条件,建立了染色车间作业调度问题模型。为了提高调度系统对生产环境经常发生变化的自适应能力和全局优化能力,提出了一种基于蚂蚁智能与强化学习相结合的协商策略的多Agent动态调度方法。在该方法中,智能Agent能根据行为的历史反馈和立即反馈来选择相应的行为,也能根据算法的历史奖励来选择相应的智能调度算法,从而把一小部分工序任务的实时局部优化和大部分工序任务的全局优化结合起来。调度实例的求解结果验证了该方法的有效性。 相似文献
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基于Hopfield神经网络的作业车间生产调度方法 总被引:22,自引:2,他引:22
该文提出了基于Hopfield神经网络的作业车间生产调度的新方法.文中给出了作业车
间生产调度问题(JSP)的约束条件及其换位矩阵表示,提出了新的包括所有约束条件的计算能
量函数表达式,得到相应的作业车间调度问题的Hopfield神经网络结构与权值解析表达式,并
提出相应的Hopfield神经网络作业车间调度方法.为了避免Hopfield神经网络容易收敛到局部
极小,从而产生非法调度解的缺点,将模拟退火算法应用于Hopfield神经网络求解,使Hopfield
神经网络收敛到计算能量函数的最小值0,从而保证神经网络输出是一个可行调度方案.该文
改进了已有文献中提出的作业调度问题的Hopfield神经网络方法,与已有算法相比,能够保证
神经网络稳态输出为可行的作业车间调度方案. 相似文献
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针对物联网导论实践性强、内容繁多、知识更新速度快等特点,提出物联网导论课程的开放式教学法,阐述在教学过程、教学内容、教学空间与环境、教学评价方面采用开放式的思想,有助于提升学生们的学习兴趣,提高学生综合分析问题和解决问题的能力。 相似文献