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带钢热轧具有特殊的生产工艺约束, 其生产流程的编制是钢铁企业生产的关键, 因此提出采用并行策略的基于多旅行商问题(MTSP)热轧轧制模型. 该模型不但考虑了板坯在宽度、厚度和硬度跳变时的约束, 还考虑了同一轧制单元内轧制板坯数量的约束. 并设计了新的Meta-heuristics算法求解此模型. 通过对某热轧带钢厂生产数据的仿真实验,表明模型和算法能有效地给出满意的排产结果, 并且具有较高的执行效率. 相似文献
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在遗传操作算法中通常是随机选择交叉和变异的基因位置。基于蚁群信息素和选择基因的概率,本文提出了一种选择基因的方法以提升局部最优化的性能和加速算法的收敛。通过求解旅行商问题(TSP)的仿真实验,表明了这种方法的有效性。 相似文献
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蚁群算法(ACA)与遗传算法(GA)都属于仿生型优化算法,是解决组合优化问题的强有力工具,并都分别成功应用于旅行商问题(TSP)问题中。本文通过实验验证了两种算法在解决TSP问题上各自的优缺点,并给出了未来的进一步研究方向。 相似文献
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蚁群优化算法及其应用研究进展 总被引:17,自引:5,他引:17
李士勇 《计算机测量与控制》2003,11(12):911-913,917
综述了近年来蚁群算法及其在组合优化中的应用研究成果。首先简述了蚁群的觅食行为及蚂蚁的信息系统,其次介绍了人工蚁群算法的基本原理及其主要特点。然后概述了这种算法在组合优化问题中的多种应用,诸如旅行商问题(TSP)、二次分配问题(QAP)、任务调度问题(JSP)、车辆路线问题(VRP)、图着色问题(GCP)、有序排列问题(SOP)及网络由问题等。最后对蚁群算法仍需要解决的问题和未来的发展方向进行了探讨。 相似文献
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轧制批量计划问题的模型及算法研究 总被引:5,自引:0,他引:5
网络建模在系统分析中是最有效的方法之一,广泛地应用于工业工程和生产调度中,应用组合优化中著名的车辆调度问题分析、研究钢生产中传统的轧制批量计划问题,提出一种新的具有优化分割功能的遗传算法,并进行了计算机仿真、仿真结果证实该方法的有效性。 相似文献
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针对传统人工智能算法早熟收敛问题, 基于模糊化处理和蜂群寻优的特点, 提出一种模糊人工蜂群算法, 将模糊输入/输出机制引入到算法中来保持蜜源访问概率的动态更新。根据算法计算过程中的不同阶段对蜜源访问概率有效调整, 避免算法陷入局部极值。通过对旅行商问题的仿真实验和与其他算法的比较来验证算法的性能。计算结果表明, 该算法有良好的鲁棒性和有效性。 相似文献
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针对传统遗传算法(genetic algorithm, GA)求解旅行商问题(traveling salesman problem, TSP)存在寻优效率低、实验结果缺乏一致性等问题,提出了一种基于基因库的遗传算法(genetic algorithm based on genes pool, GPGA)。GPGA从种群中搜索减小哈密顿圈长度的边,并当做优良基因构成基因库。父代哈密顿圈在基因库引导下产生更优的子代哈密顿圈,基因库也随着种群的不断进化而同步更新,引导种群个体逐步向最优解靠近。算例结果表明在同样条件下,GPGA比传统遗传算法和几种改进遗传算法的性能更优。 相似文献
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针对非对称旅行商问题(ATSP),提出基于反馈校正原理的自收敛求解算法框架.该方法核心是依据ATSP问题松弛模型的对偶关系推断与ATSP最优解无关弧集合的弧排除算法.该算法框架以ATSP问题的初始弧集合作为"参考输入",以ATSP最优解的上下界求解算法作为"控制对象",以弧排除算法作为"反馈校正控制器",其"反馈输入"是"控制对象"的输出差值.算法迭代过程中,上下界差值缩小,排除弧集合增加,算法呈现出自收敛性.该框架集成了数学规划方法和启发式算法的优点,论文从理论证明和仿真分析说明了该自收敛算法的有效性. 相似文献