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车间调度问题是一个NP难题,而多工艺路线的车间调度问题更具有实际的研究意义。从生产实际出发,在分析了多工艺路线的车间调度问题一般特点的基础了,提出了一种禁忌-遗传的嵌套算法,该算法重点讨论了禁忌算法的设计思想及遗传算法中遗传算子的设计。仿真实例说明了算法的有效可行。 相似文献
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F1ow—shop调度问题属于NP难题,传统的方法很难求出精确最优解,提出了一种遗传分枝定界算法,即在遗传算法中引入分枝定界算法保持对优化解有贡献的工件部分顺序,求解3机F1ow—shop调度问题,该算法与常用的遗传局部算法和遗传动态规划算法类似,用随机方法测试例子,与目前著名的Taillard的禁忌搜索算法和Reeves的遗传算法两种改进算法进行比较,大量的数据实验证实了遗传分枝定界算法的有效性。 相似文献
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定位—运输路线安排问题的遗传算法研究 总被引:9,自引:0,他引:9
定位—运输路线安排问题(LRP)是分销网络设计和物流管理决策中的难题。由于LRP是NP-complete问题,对它的求解方法大多局限于将其分解为定位—分配问题和车辆运输路线安排问题,或者是基于这种分解思想。文章通过对遗传算法(GA)中树编码、免疫遗传算法以及GA阶段进化策略深入地分析和研究,构建了定位—运输路线安排问题的遗传算法,它与以往算法最大的不同点就是并没有基于两阶段求解的思路,而是将LRP的解看作一个整体,从而减小了在进化过程中停滞于局部最优解的概率,提高了GA的计算效率和计算速度。文中详细叙述了针对LRP问题的树编码、交叉、变异、爬山、免疫、合并小路线等各种算子设计过程,并利用一实例来验证算法的可行性。该算法为LRP问题以及相关大规模组合优化问题的求解开辟了一个新的思路,同时也为GA中树编码在实际中应用做了有益的尝试。 相似文献
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多车辆集散货物路线问题是客户可以同时取货和发货,而且客户发货量在路线安排前是不确定的。提出了一种改进的禁忌搜索算法,该算法将路径问题按不同的车辆-顾客分配结构分解成若干子问题,然后用禁忌搜索算法求解每个子问题,最后从所有子问题的最优解中选出全局最优解。 相似文献
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针对多时窗装卸车辆路线问题(vehicle routing problem with pickups and deliveries,VRPPD),提出了一种基于Sweep算法和主动禁忌算法的多时窗VRPPD问题求解方法.定义了多时窗VRPPD问题的数学模型;通过改进的Sweep算法获取初始解,设计了候选解结构、适应度函数、4种邻域操作以及邻城操作需满足的车辆容量约束和时间窗约束方程,采用主动禁忌算法自适应地修改禁忌长度以增强算法的全局寻优能力;定义了具体的多时窗VRPPD求解算法.实验结果表明,该方法能有效地解决多时间窗VRPPD问题;与其它方法相比,该方法具有全局搜索能力强和收敛速度快的优点. 相似文献
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在无线传感网络WSN(Wireless Sensor Networks)定位算法领域内,Amorphous定位算法存在节点定位误差大的问题。为提高传统Amorphous算法对未知节点的定位精度,该文提出基于Amorphous定位算法的遗传禁忌搜索算法IAmorphous-GATS(Improved Amorphous Genetic-Algorithm Tabu-Search Location)。首先通过Amorphous算法得到未知节点位置的初始解;然后利用遗传禁忌搜索算法优化初始解,从而可以得到未知节点的最优位置。为验证该算法能否提高传统定位方法的定位精度,该文使用MATLAB进行了仿真实验。仿真结果表明,优化后未知节点的定位精度得到了很大的提高。 相似文献
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为了提高集装箱港口服务效率,减少船舶服务的拖期费用,针对港口硬件(泊位、拖轮、岸桥)既定条件下的拖轮-泊位联合调度问题,新建了以最小化总体船舶在港时间和总拖期时间为目标的数学模型,设计了一种混合算法进行求解。首先,分析确定了将量子遗传算法(QGA)和禁忌搜索(TS)算法进行串行混合的策略;然后,依据该联合调度问题特点,在解决算法实施中的关键技术问题(染色体结构设计和测量、遗传操作、种群更新等)的同时,采用了动态量子旋转门更新机制;最后,用生产实例验证了算法的可行性及有效性。算法实验结果表明,与人工调度结果相比,混合算法的总体船舶在港时间和总拖期时间分别减少了24%和42.7%;与遗传算法结果相比,分别减少了10.9%和22.5%。所提模型及算法不仅能为港口船舶的入泊、离泊和装卸作业环节提供优化作业方案,而且能增强港口竞争力。 相似文献
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针对最小生成树问题,提出了一种小生境遗传禁忌算法。算法中使用Prfer数对生成树进行编码。在选择交叉之前使用小生境技术,使得被选中交叉的个体之间的适应值的距离大于一定的阈值,从而保证了个体的多样性。遗传变异算子使用禁忌搜索算法,提高了遗传算法的局部搜索能力,加快了算法的收敛速度。模拟实验结果证明该算法是有效的。 相似文献
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针对嵌入式系统软硬件划分问题,在比较了遗传算法(GA)和禁忌搜索(TS)各自优缺点的基础上,提出采用遗传/禁忌混合算法(GATS)的策略,用遗传算法提供并行搜索的主框架,用禁忌搜索作为遗传算法的变异算子,遗传算法中变异过程解空间的搜索由禁忌搜索实现。实验结果表明,GATS具有多出发点和记忆功能强、爬山能力强的优势,能够克服GA爬山能力差、TS单点出发的弱点。最后与单纯的遗传算法和禁忌搜索算法进行对比实验,证明GATS更有优势,得到的划分结果也更优秀。 相似文献
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针对最小化最大完工时间的作业车间调度问题(JSP),提出一种结合帝国主义竞争算法(ICA)和禁忌搜索(TS)算法的混合算法。混合算法以帝国主义竞争算法为基础,在同化操作中融入遗传算法中的杂交算子和变异算子,使算法全局搜索能力更强。为了克服帝国主义竞争算法局部搜索能力弱的缺点,引入禁忌搜索算法进一步优化同化操作后的后代。禁忌搜索算法采用混合邻域结构和新型选择策略,使得算法能够更有效地搜索邻域解。混合算法兼具全局搜索能力和局部搜索能力,通过对13个经典的Benchmark调度问题进行仿真测试,并与近年4种新型混合算法进行对比分析,实验结果表明了所提算法求解Job Shop调度问题的有效性和稳定性。 相似文献
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针对标签印刷生产过程中存在的多品种、小批量、客户定制化程度高、部分生产工序存在不确定性等问题建立了以最小化最大完工时间为目标的柔性作业车间调度模型,提出了一种改进遗传算法(GA)。首先,在标准遗传算法的基础上采用整数编码;然后,在选择操作阶段采用轮盘赌法,并通过引入精英解保留策略以确保算法收敛性;最后,提出动态自适应交叉和变异概率,从而保证算法在前期进行较大范围寻优,以避免早熟,而后期尽快收敛,以保证前期获得的优良个体不被破坏。为了验证所提改进遗传算法的可行性,首先采用Ft06基准算例把所提算法与标准遗传算法(GA)进行比较,结果显示改进遗传算法的最优解(55 s)优于标准遗传算法的最优解(56 s),且改进遗传算法的迭代次数明显优于标准遗传算法;然后通过柔性作业车间调度问题(FJSP)的8×8、10×10和15×10标准算例进一步验证了算法的稳定性和寻优性能,在3个标准测试算例上改进遗传算法均在较短时间内取得了最优解;最后,将该算法用于求解标签印刷车间的排产问题时,使得加工效率比原来提高了50.3%。因此,提出的改进遗传算法可以有效应用于求解标签印刷车间的排产问题。 相似文献
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位置管理问题是移动计算环境中的一个重要问题。提出了一种解决位置管理问题的离散差分进化算法,给出了种群的离散编码方法和一种新的变异操作机制,提出了基于问题特性的种群初始化启发式方法,以及早熟收敛问题的解决策略。基于随机生成的数据对算法进行了模拟实验,将该算法的结果与遗传算法、禁忌搜索算法及蚁群算法进行了对比。 相似文献
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