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由于作业车间调度问题的目标函数目前还无法用换位矩阵的元素以数学公式的形式表示,因此无法保证求出全局最优解。文中首先对换位矩阵表示方法进行了改进,给出新的带有目标函数的能量函数表达式,然后提出改进的Hopfield神经网络作业车间调度方法,并将模拟退火应用于Hopfield神经网络求解,避免了陷入局部极值。仿真结果表明,该方法具有全局搜索能力,并能够保证神经网络的稳态输出为全局最优或近似全局最优。 相似文献
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针对传统Hopfield神经网络(HNN)在求NP类问题的解时易陷入局部最优点的不足,提出基于改进能量函数的模拟退火混沌神经网络算法。通过在Hopfield神经网络中引入混沌机制,并结合退火策略控制混沌动态,有效避免了陷入局部极小的缺陷,因此将其用于求解JSP(作业车间调度)。算法改进了表示JSP的换位矩阵,给出了包含目标函数的能量函数,保证了网络的稳态输出为全局可行解。 相似文献
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作业车间调度问题(JSP)是一类典型的NP-hard问题,遗传算法(GA)由于其隐合并行性和全局解空间搜索两大优点而成为解决JSP问题的常用工具.但是,由于JSP问题本身的特点,普通遗传算法难以在解此类问题时得到满意解,最突出的问题就是过早收敛于某一局部最优解,使算法效率降低.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时变性融入其中,具有明显的概率跳跃性,并选取了典型问题进行分析和仿真研究.仿真结果表明,与传统的遗传算法相比该方法是行之有效的. 相似文献
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为了克服传统遗传算法解决车间作业调度问题的局限性,结合遗传算法(GA)和模拟退火算法(SA)的优点,提出一种混合遗传模拟退火算法(GASA),以便高效地解决车间作业调度问题.该算法既发挥了遗传算法收敛速度快、模拟退火算法搜索面广的优点,又克服了前者收敛容易早熟而后者收敛速度较慢的问题.在算法的操作细节上,加入自适应调整的遗传操作及最优个体保留策略,以及增加记忆功能的模拟退火操作与收敛准则.从而既防止了算法会陷入局部最优解的问题,又提高了算法的收敛速度及搜索效率.将提出的混合遗传模拟退火算法(GASA)应用于Muth和Thompson基准问题的实验运行,证明了该算法的高效性和有效性. 相似文献
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基于混合遗传算法的车间调度问题的研究 总被引:5,自引:2,他引:5
提出了在柔性生产环境下基于遗传算法与模拟退火算法混合的动态调度算法,充分发挥遗传算法良好的全局搜索能力和模拟退火算法有效避免陷入局部极小的特性,有很好的收敛精度,并且能够在扰动发生后提供新的调度计划;通过交叉,变异等遗传操作、得到目标的最佳或次优解,最后对算法进行了仿真研究,仿真结果表明该算法是可行的,与传统的调度算法相比,其优越性是明显的。 相似文献
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为了解决车间作业调度问题,在对其进行分析描述的基础上,提出了采用蜜蜂交配优化算法的求解方法。该方法把由多个作业调度方案组成的集合作为蜂群,以最小化加工时间作为算法的优化目标,通过模拟蜂群交配繁衍培养蜂王的优化过程来获得最优作业调度方案。采用车间作业调度测试案例在Matlab平台上进行实验,实验结果表明,该方法不仅能够有效地求解车间作业调度问题,而且能够取得了比传统优化方法更好的优化结果。 相似文献
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基于改进粒子群算法求解柔性作业车间批量调度问题 总被引:1,自引:1,他引:1
基于工序排序和机器分配的粒子编码方式,提出一种新的粒子位置更新方式,该方式使得粒子群算法更新可以直接在离散域执行.通过对工件工序进行多次机器分配来扩大搜索范围,引入改进的模拟退火算法,用以增强粒子群算法的邻域搜索能力,实现全局搜索与局部搜索能力的有效平衡.最后通过数值算例以及某电声企业纸盆车间批量调度的应用实例验证了所提出算法的有效性和可行性. 相似文献
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用约束满足自适应神经网络和有效的启发式算法解Job-shop调度问题 总被引:6,自引:0,他引:6
提出一种用约束满足自适应神经网络结合有效的启发式算法求解Job-shop调度问题.在混合算法中,自适应神经网络具有在网络运行过程中神经元的偏置和连接权值自适应取值的特性,被用来求得调度问题的可行解,启发式算法分别被用来增强神经网络的性能、获得确定排序下最优解和提高可行解的质量.仿真表明了本文提出的混合算法的快速有效性. 相似文献
12.
解Job-shop调度问题的神经网络方法 总被引:13,自引:1,他引:13
研究用神经网络方法解决Job-shop调度问题.首先描述解Job-shop调度问题的算法,然后给出这一算法及其网络性质的理论结果.仿真实验结果证明了该方法是可行的.最后,针对几类典型调度问题的解决进一步说明了这一方法的优势. 相似文献
13.
进化算法在job-shop调度问题中的应用研究 总被引:2,自引:1,他引:2
研究了应用进化算法(遗传算法(GA)和进化规
划(EP))以及混合模拟退火进化算法(SAGA和SAEP)求解job-shop调度问题.仿真实验结果表
明这四种算法是可行的.文中最后对它们的优劣作了比较. 相似文献
14.
推广的Hopfield神经网络模型 总被引:2,自引:0,他引:2
本文推广了Hopfield神经网络模型,对能量公式中的函数只要求一阶偏导数存在 连续即可,这就扩展了神经网络方法在求解组合优化问题中的应用。 相似文献
15.
混合遗传算法在Job-shop调度问题中的应用 总被引:6,自引:0,他引:6
首先建立了Job-shop调度问题的神经网络模型,根据这种模型的特点,提出了求解复杂Job-shop调度问题的混合遗传算法.仿真结果表明了本文方法的有效性,在运行时间和最优率方面具有较好的优势. 相似文献
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解Job-shop调度问题的混合模拟退火进化规划 总被引:8,自引:1,他引:8
提出运用混合模拟退火进化规划(SAEP)求解Job-shop调度问题.首先介绍了SAEP和进化规划(EP)的不同选择方法以及他们的变异算子,最后给出了仿真实例,并比较了这两种算法的优劣 相似文献
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车间作业调度问题是一个典型的NP-hard问题,也是一个前沿性的研究课题,已受到学术界和工业界的广泛关注。提出了一种基于启发式规则和蚁群算法的车间作业调度方法。该方法首先采用蚁群算法得到车间作业调度问题的一组可行解,然后采用一些启发式规则进一步优化这些可行解。通过将启发式规则有效地融入到蚁群算法中,使得该混合方法的优化效率得到极大的改进。仿真实例表明,方法是可行的、正确的和有效的。 相似文献
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胡卫明 《计算机研究与发展》1999,36(6):685-689
文中考虑一种以连线代价最小目标的,以面积和时延为约束的,划分块与划分块之间有确定和拓扑关系的电路划分问题,提出了一个性能驱动电路划分的均场退火算法。算法通过换拉矩阵把问题映射为神经网络,并建立了包含优化目标项,面积约束项和时延约束项的能量函数,再用均场退火方程失代求解。 相似文献