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1.
《机电工程》2015,(10)
针对用遗传算法求解车间调度问题(job shop problem)容易早熟的缺点,对遗传算法的收敛性、搜索效率和最优解等方面进行了研究,改进了遗传算法,引入了模拟退火算法,提出了新的混合遗传算法。重新设计了基于工件编号的交叉算子和变异算子;采用自适应交叉概率和变异概率;在每一代遗传进化中引入了Metropolis接受准则。通过结合遗传算法、自适应概率和模拟退火算法的各自优点,提高了算法搜索能力。用遗传算法、模拟退火算法和混合遗传算法对Job Shop Problem中FT06问题进行了仿真。仿真结果表明,混合遗传算法提高了搜索效率,能够找到最佳的调度方案。 相似文献
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作业车间调度是一类求解较困难的组合优化问题,在考虑遗传算法早熟收敛问题结合模拟退火算法局部最优时能概率性跳出的特性,该特性最终使算法能够趋于全局最优。在此基础上,将遗传算法和模拟退火算法相结合,提出了一种基于遗传和模拟退火的混合算法,该算法将模拟退火算法赋予搜索过程一种时变性融入其中,具有明显的概率跳跃性。同时。通过选取Brandimarte基准问题和经典的Benchmarks基准问题进行分析,并应用实例对该算法进行了仿真研究。该结果表明,通过模拟退火算法与遗产算法相集合,可以使计算的收敛精度明显提高,是行之有效的,与传统的算法相比较,有较明显的优越性。 相似文献
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为应对风力机齿轮箱振动信号压缩与重构过程存在复杂的参数设置问题,提出了基于模拟退火多种群遗传算法(Simulating Annealing and Multiple Population Genetic Algorithm,SA-MPGA)自适应设置过完备学习字典生成、振动信号压缩、压缩信号重构过程所需参数集。在传统遗传算法基础上引入多种群思想,增加了遗传算法对解空间的覆盖。在种群繁衍时个体选择引入模拟退火策略在种群进化过程中以不同概率接受一定程度的劣解,从而有助于遗传算法跳出局部最优解的缺陷。基于SA-MPGA的多参数自适应选择降低了传统遗传算法容易收敛到局部最优解的概率。应用实际工程数据验证基于SA-MPGA多参数优化问题,实验结果表明,在保持压缩率的前提下,基于模拟退火多种群算法比基于遗传算法重构信号与原始信号的峰值信噪比提升了16.5%,相关性提升了12.5%,均方根误差降低了13.4%。 相似文献
4.
为提升蝗虫优化算法(GOA)在移动机器人路径规划中的应用效果,将基于Levy飞行的局部搜索策略和基于线性递减参数的随机跳出策略引入到GOA中,提出了改进蝗虫优化算法(IGOA)。相比于GOA,IGOA中的Levy飞行局部搜索策略增强了算法的随机性,线性递减参数的随机跳出策略降低了算法陷入局部最优的概率。移动机器人2种不同行驶环境的路径规划实例中,IGOA获得的结果更优。 相似文献
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一种基于模拟退火算法的作业车间调度算法 总被引:1,自引:0,他引:1
通过对传统模拟退火算法(SA)和移动瓶颈法(SB)各自算法流程的分析,提出了一种改进的模拟退火算法。算法以模拟退火算法为主体流程,在主体流程过程中融入改进的移动瓶颈技术,在满足接受概率下,优化待接受的解,加快算法的收敛速度。通过对JSP优化问题的仿真试验,改进后的模拟退火算法对大规模组合优化问题求解效率有很大提高。 相似文献
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针对理论上属于NP完全问题的矩形件优化排样问题,提出了一种基于小生境技术的自适应遗传模拟退火算法。研究了将矩形件在板材上的排列方式转换为特定编码的方法,利用遗传模拟退火算法进行全局优化概率搜索,考虑到算法中交叉概率和变异概率的选择影响到算法收敛性,提出了自适应的交叉概率和变异概率,并通过小生境技术对子辈个体是否替换父辈个体加以控制,最终得到矩形件排样的最优次序和排放方式,采用最低水平线策略的启发式排样算法实现自动排样。排样实例表明,该优化排样算法行之有效,具有广泛的适应性。 相似文献
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应用模拟退火算法优化遗传算法实现了露天矿卡车的实时优化调度。首先,针对所建卡车调度模型的单目标、多约束、非线性优化的特点,应用求解此类问题表现优越的遗传算法进行求解。其次,针对遗传算法局部搜索能力不足的特点,应用局部搜素能力强的模拟退火算法对其进行优化并详细阐述了模拟退火算法优化遗传算法的基本思想和算法流程。接着,应用典型的TSP问题对模拟退火优化遗传算法进行了验证。最终,应用Mtlab编程软件编制了基于SA-GA算法的露天矿卡车调度程序,并以实际生产数据进行了实验验证。 相似文献
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面向大规模定制的混流装配线平衡研究 总被引:2,自引:0,他引:2
为解决面向大规模定制的混流装配线的平衡问题,分析了这一类装配线的特点,并综合考虑工作站的数量、工作站的负荷及装配线效率三个因素,提出了面向大规模定制的混流装配线的平衡模型和优化装配线平衡的混合遗传算法.该算法将模拟退火算法和遗传算法相结合,采用了交叉概率和变异概率的自适应重构策略,有效避免了算法的早熟,增强了算法全局寻优能力.实例仿真计算表明,该算法比标准的遗传算法和模拟退火算法具有更高的求解质量和求解效率. 相似文献
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基于模拟退火遗传算法的高频焊接输出功率优化控制 总被引:1,自引:0,他引:1
通过对高频焊接过程控制问题的研究,给出了一种较为实用的、具体的模拟退火遗传算法,该算法融合了遗传算法和模拟退火算法的优点,兼有遗传算法中种群个体、交配、基因、遗传、变异等淘汰劣质解的操作,更好地实现了在线快速自动寻找最佳的感应加热的频率,使感应加热的功率达到最大,效率最高.研究结果表明,该算法具有广阔的推广应用前景. 相似文献
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车间生产调度问题(Job-shop scheduling problem,JSSP)属于NP完全问题,现在多使用现代优化算法来解决此类问题.本文将模拟退火算法、禁忌搜索算法的思想融入到遗传算法中,提出了模拟退火-交叉机制和禁忌搜索-变异机制,形成了一种适用于解决车间调度方面问题的新的混合遗传算法.三种算法取长补短,使得遗传算法局部搜索能力差和易早熟的缺点得以改善.同时运用这种混合遗传算法对经典车间调度问题进行了仿真. 相似文献
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针对基本遗传算法(GA)中存在的局部搜索能力不足和未成熟收敛的问题,引入一种结合模拟退火算法的筛选操作对算法进行改进.改进遗传算法(IGA)一方面在优化后的解空间进行精细寻解,另一方面依靠基本GA算子开拓全局搜索空间,从而使算法达到全局最优与局部优化的良好平衡.由于改进算法中采用了模拟退火算法的Metropolis准则对染色体进行筛选,强化了算法局部搜索能力,有效加快了算法收敛速度.并以汽车车身机器人焊接路径规划为应用背景,对改进遗传算法进行了仿真验证,仿真结果验证了所提算法的有效性,并且验证了其在汽车车身焊接路径规划中应用的可行性. 相似文献