求解多处理机调度问题的蚁群算法

蚁群算法是受自然界中的蚂蚁觅食行为启发而设计的智能优化算法,特别适合处理离散型的组合优化问题。提出一种求解多处理机调度的蚁群算法,利用一个蚂蚁代表一个处理机来选择任务,并通过分析关键路径及每个任务的最早、最迟开始时间来确定每个任务的紧迫程度,让蚂蚁以此来选择任务。实验证明,该算法可比传统算法取得有更好运行效率的调度策略。     

关于多处理机调度问题的量子粒子群算法研究

对多处理机调度问题建立数学模型,提出了将量子计算和粒子群算法相结合的方法来解决这类调度问题,该方法不仅寻优速度快,而且提高了进化后期算法的收敛精度。通过对比测试,体现了量子粒子群算法的有效性。     

一种混合粒子群与蚁群算法在多处理机调度中的应用研究

提出了一种基于蚁群优化和粒子群优化的混合算法以解决多处理机调度问题。这种混合算法利用蚁群算法和粒子群优化算法的特性,可以显著提高计算效率,具有较大的实用价值。     

多处理机调度问题的粒子群优化算法

建立了多处理机调度问题数学模型,结合遗传算法的思想提出了粒子群算法来解决多处理机调度问题。经过比较测试,4种粒子群算法的效果都比较好,特别是交叉策略A和变异策略A的混合粒子群算法是最好的且简单有效的算法。     

基于剪枝算法解决多处理机调度问题的算法研究

针对当前算法求解多处理机调度问题的不足,从剪枝策略的角度提出了一种笨人算法。笨人算法的思路是：不断排除最差解,直到剩下唯一解。这种剪枝算法至少保证当前的选择不是最差的,并且对计算过程的最大复杂度作了一个估计。经过实验分析,对于◢N×N◣的MSP,多数情况下,笨人算法比贪心算法、遗传算法、差分进化算法的表现更为稳定和优秀,是一种有效的算法,也为相关问题的研究提供了一种新的思路。     

不同尺寸工件批调度问题的自适应蚁群退火算法*

研究不同尺寸工件单机批调度问题,将蚁群算法与模拟退火算法相结合,引入自适应状态转移概率,提出了一种自适应蚁群退火算法AACSA(adaptive ant colony simulated annealing)。该算法利用模拟退火算法实现了一种新的混合信息素更新策略,此外根据停滞次数,动态改变状态转移概率,有效地避免算法陷入停滞以及局部最优,提高算法的性能。仿真实验结果表明,AACSA与蚁群优化算法BACO、模拟退火算法SA、启发式规则BFLPT相比,算法求解的性能更好。     

改进型蚁群算法的多处理机任务调度研究

蚁群算法是一种新型的模拟进化算法,具有正反馈、分布式计算等特点,是一种解决组合优化问题的有效算法。在介绍蚁群算法基本原理以及探讨该算法的缺陷基础上,针对多处理器任务调度问题,提出了一种基于改进型蚁群算法的调度策略。仿真研究表明,该算法具有优良的全局优化性能,效果令人满意。     

粒子群优化多处理机任务调度算法

提出基于粒子群优化的多处理机调度算法,采用列表调度,同时把粒子群的矢量表达方式转换为基于调度优先级的模型。调度结果显示能提高全局搜索能力,加快进化速度,优于模拟退火等启发式算法结果。     

一种求解多处理机调度问题的a-平坦化调度算法

在分析多处理机调度问题的基础上,提出了α-平坦的概念,并将其引入到多处理机调度问题中;基于此,提出了一种新的基于α-平坦的求解多处理机调度问题的算法。算法首先对作业集合做平坦化处理,然后再对处理后所得的新问题进行求解,最终获得原调度问题的一个近似解。实验结果表明,通过该算法可以求得较好的结果,相对于其它启发式算法,该算法具有较好的稳定性。     

运输调度问题的蚁群算法研究

蚁群算法是一种用于求解复杂组合优化的较新的启发式算法.本文简述了蚁群算法的基本原理及算法模型,通过分析研究现状指出了蚁群算法在实际应用中的局限性,最后给出解决一般运输调度问题的蚁群算法,并分析了其今后的发展方向.     

改进的蚁群算法求解多目标车间作业调度问题

目前已经有许多解决作业车间调度问题的启发式求解方法,但这些方法多数局限于单目标,因此不能满足现实生活中多目标作业车间调度问题的应用需求。提出一种改进的蚁群算法启发式地搜索多目标车间作业调度问题的近似最优解以满足实际的应用需求。通过对转移概率以及信息素更新方式进行改进,并融合交叉策略,确保算法在加快搜索收敛速度的同时又避免陷入局部最优。仿真实验证明,改进的算法具有较好的性能,能够解决实际生活中的多目标作业车间调度问题。     

改进的蚁群算法求解多目标车间作业调度问题

目前已经有许多解决作业车间调度问题的启发式求解方法,但这些方法多数局限于单目标,因此不能满足现实生活中多目标作业车间调度问题的应用需求.提出一种改进的蚁群算法启发式地搜索多目标车间作业调度问题的近似最优解以满足实际的应用需求.通过对转移概率以及信息素更新方式进行改进,并融合交叉策略,确保算法在加快搜索收敛速度的同时又避免陷入局部最优.仿真实验证明,改进的算法具有较好的性能,能够解决实际生活中的多目标作业车间调度问题.     

求解多任务调度问题的免疫蚁群算法

提出一种免疫蚁群算法去解决具有约束关系的多任务调度问题.它采用蚁群算法来进化任务调度的优先队列,然后再使用贪婪策略把优先队列映射为一个有效的调度.为抑制早熟停滞现象,算法中使用免疫原理来保持蚁群的多样性.仿真结果表明,本算法在解的质量和算法的执行时间方面都具有较好的性能.     

基于蚁群算法的分布多处理机系统任务调度研究

本文主要基于现代蚁群算法讨论分布式系统调度。蚁群算法是一种构造型启发算法,在离散优化问题中得到广泛应用。分布式系统调度属于NP-hard,为了提高算法性能,把问题任务图的优先级作为启发信息。最后,采用随机产生的任务图将调度结果和模拟退火算法、遗传算法等进行了比较。     

基于蚁群算法的泊位调度问题

在集装箱港口的运作中,泊位调试系统是制约集装箱港口降低船舶在港时间和运营成本的主要瓶颈之一。泊位调度的目标就是确定集装箱港口船舶的停靠泊位和停泊时间。将码头看成离散泊位的集合,以船舶的在港时间最短为目标,应用蚁群算法对该问题进行优经研究,在满足各种约束条件的基础上,充分的利用好码头资源。利用蚁群算法的正反馈和并行搜索特点提高解的质量2和稳定性,通过对某集装箱码头的案例分析,说明该算法的有效性和实用性。     

聚类问题的蚁群算法

文章建立了聚类分析问题模型,分析了K-均值算法、模拟退火算法和蚁群算法的优缺点,结果表明蚁群算法比较有效。     

超视距多目标攻击排序问题的蚁群算法

针对现代超视距空战的指挥决策问题,提出一种基于蚁群算法思想的超视距多目标攻击的优化排序方法。该方法利用蚁群算法的并行计算和全局快速搜索能力,使超视距多目标攻击排序算法能够在限定时间内获得满意解,并给出应用该方法的具体实现步骤。仿真实验说明了该算法的有效性,特别当问题规模较大时,该算法具有较快的收敛速度和较高的精度。     

一种求解TSP问题的改进蚁群算法

针对基本蚁群算法存在收敛速度慢,易陷于局部最优解等缺点,提出了一种求解旅行商(TSP)问题的改进蚁群算法.通过在基本蚁群算法中提出保留最优解和引入个体差异策略的改进方法,有效地抑制了算法收敛过程中的停滞现象,提高了全局搜索能力和解的质量.TSPLIB的实例验证了该改进算法的有效性.     

一种改进的蚁群算法求解最短路径问题

蚁群算法是一种新型的模拟进化算法,为求解复杂的组合优化问题提供了一种新的思路。该文应用蚁群算法求解最短路径问题,对算法的选择策略、局部搜索、信息量修改三方面进行改进,使算法不易陷入局部最优解,并且能较快地收敛到全局最优解。实验结果表明,改进方法是合理的、有效的。     

一种基于蚁群优化算法的旅行Agent问题求解

旅行Agent问题解决移动Agent在不同主机间移动时如何规划最优的迁移路线，是复杂的组合优化问题。蚁群算法作为一种新的生物进化算法，具有并行、正反馈和启发式搜索等特点。本文在蚁群算法的基础上，通过修改它的信息素轨迹更新规则，并引入自适应的信息素挥发系数，来求解旅行Agent问题。实验结果表明了本文算法的可行性。