抢占式资源受限项目调度问题的遗传算法

要: 针对抢占式资源受限项目调度问题中任意活动只被允许抢占最多1次的子问题,在经典的活动列表和优先权值编码方案基础上,引入抢占点概念,设计2种新的二维编码方案,并设计相应的解码方法.在4种编码方案基础上,采用不同的选择算子、交叉算子及变异概率,并对各种遗传算法的参数设置进行系统的实验测试,确定各方案的最佳参数设置.基于标准PSPLIB数据集设计大规模计算实验.结果表明,在资源受限项目调度问题中引入抢占能够显著缩短项目工期,采用优先权值编码方案的遗传算法在抢占式资源受限项目调度问题上有良好的求解效果,当问题规模扩大时采用活动列表编码方案的遗传算法也表现良好.     

具有禁止时间窗口的资源受限水利工程项目调度

水利工程项目的调度属于资源受限的项目调度,但又具有特殊的时间约束,称之为禁止时间窗口的约束,该约束假设某些任务不能在某个特定的时间段内执行.针对此类问题建立了一种带有禁止时间窗口约束的资源受限的项目调度问题模型,并提出了一种改进的类电磁算法,对局部搜索、电荷、合力及粒子移动的方式进行改进.基于PSPLIB实例库设计了仿真数据,将改进的类电磁算法与启发式优先规则、遗传算法进行比较,仿真结果表明了改进的类电磁算法的优化效果优于对比算法.     

求解资源受限项目调度问题的改进布谷鸟搜索算法

针对资源受限项目调度问题（RCPSP）,提出一种基于改进布谷鸟搜索（ICS）算法的高效求解方法.ICS算法设计如下：在解空间表示方面提出一种适应莱维飞行特点的任务调度顺序优先级编码方案,并采用串行调度求解该问题;为提高算法收敛速度、避免陷入局部最优解,对CS的局部搜索机制进行改进,即引入对精英个体的局部搜索策略及对首领的寿命衰老机制.最后,通过PSPLIB基准测试问题J30、J60和J90对算法性能进行测试,并与CPLEX优化结果及参考值进行比较,结果表明ICS算法较CS算法收敛更快、结果更优,调度结果理想.     

多资源约束下的多项目作业调度问题研究

分析了多资源约束下多项目作业调度问题的性质和特点,建立了以拖期最短为目标的数学模型.基于资源上作业排序形成的时序关系以及各项目内部作业间时序关系组成的新时序关系图,提出求解该问题的一般算法.为降低一般算法的计算量和复杂度,使算法能够应用到实际工程,将一般算法和规则相结合,提出一种启发式算法,给出具体的算法步骤.计算示例表明,给出的算法能有效求解多资源约束下多项目作业调度问题.     

遗传算法在多资源优化调度问题中的应用

多资源项目调度中优化资源使用问题是在满足项目中活动之间的时序约束和资源约束条件下 ,使资源充分使用的调度方案 .针对资源均衡使用的优化目标建立了非线性数学规划模型 ,利用遗传算法进行求解 .仿真实例表明方法的有效性     

资源约束下多项目调度的迭代算法

项目实施过程中往往涉及到不同项目之间的资源共享与冲突,因此在资源受限的情况下如何调度项目以满足不同项目的资源要求并缩短各项目工期是一个重要的问题．在对该问题进行分析的基础上,建立了资源约束下的多项目调度问题的数学模型,并在单项目调度迭代算法的基础上进行扩展和改进,设计了多项目调度的迭代算法．该算法结合了串行进度计划生成机制和逆向算法的优点．在保证项目任务紧前关系与资源约束的条件下,能够合理优化多项目的资源分配,从而有效地缩短多项目的总工期．通过具体实例的应用和与其他算法的比较,说明了迭代算法可以得到较好的项目进度计划．     

一种高层次多电压功耗优化方法

提出了一种在时间与面积约束下,运用遗传算法同时进行操作调度和资源分配的高层次多电压功耗优化方法．对于时间和面积约束所导致的无效染色体,通过将约束优化问题转换成两个目标函数的极值问题,一个为原问题的目标函数,另一个为违反约束条件的程度函数,避免了约束条件对问题求解的影响．对于数据依赖所导致的无效染色体,采用基于数据依赖的单点杂交算子来解决．实验结果表明,该算法比不考虑无效染色体处理机制的简单遗传算法的多电压功耗优化方法的功耗优化能力提高10％,收敛速度提高15％．     

遗传算法在制造网格资源调度中的应用

在网络化制造环境下为解决制造网格中的资源调度问题,提出了基于遗传算法的网格资源调度算法。结合用户对多目标优化问题的要求,设计了基于遗传算法的制造网格资源调度算法。该算法将多目标优化问题转化为单目标优化问题,并以数字制造业中零件加工过程的资源优化调度为算例,验证了算法的有效性。     

一种多目标约束条件的云计算资源调度算法

针对基于云平台下资源调度互不相同的约束条件问题,文中提出了一种新的云计算资源调度算法。根据用户提出的各种约束要求,构造多目标约束条件,利用一个隶属度函数将多目标问题转化成单目标优化问题,重新设计了进化算子,对其遗传算法应用进行改进,对单目标问题进行求解,得到了策略的最优解,在CloudSim平台进行仿真实验,实验结果表明,该算法降低了任务调度的截止时间底线违背率,缩短了平均任务执行时间以及节约了平均执行成本。     

工业无线网络链路选择与时隙分配的同步优化

以工业无线网络为研究对象,通过结合多链路路由算法和时隙调度算法静态优化无线网络的传输性能.链路选择用于优化网络的空间资源,时隙分配用于优化网络的时间资源,两者相互作用影响无线网络的传输性能.根据无线网络的传输特性给出多跳分级的无线网络模型,将分布式的工业无线网络系统层次化,减小无线网络节点之间联通的复杂性,并给出基于该模型的无线网路链路选择和时隙分配同步优化架构.针对这2个分属于空间和时间上的不同问题,采用链路染色方法进行标记,避免网路传输链路冲突问题;采用遗传算法隐并行性和组合优化解决链路选择和时隙分配的相互干扰;提出层次化的编码方案,并给出基于遗传算法双层编码方案使2类问题得以结合;给出基于遗传算法的同步优化策略并加以验证.实验结果表明:优化后的算法使得无线无线网络的采样率、数据平均延迟和节点负载性都得到进一步的提升.     

基于遗传算法的物流配送中心选址研究

物流配送中心的布局对其中心功能的发挥影响极大。物流配送中心选址是一个混合整数非线性规划问题,如果待选择和拟选择的配送中心数目较多,计算将十分复杂。针对这个问题,设计了基于优先权编码的遗传算法来降低问题求解的难度,并给出了一个小规模算例。     

Optimization of unit commitment based on genetic algorithms

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遗传算法在家纺企业生产调度中的应用

为解决家纺企业的生产调度问题,设计了一种新颖的遗传算法.算法采用自然的编码方式,能有效地反映实际调度方案,即清楚反映出每日每机器加工产品的顺序和数量,通过提出一种新的基于浓度的种群多样性更新选择方法,提高了种群多样性,且利用局部搜索算法对每子代得到的调度方案进行了局部调整,改善了种群质量,加快了收敛速度.仿真结果表明,此算法是有效的,适用于解家纺企业实际生产调度问题.     

基于遗传算法的热电联产工程厂址位置优化方法研究

为进一步优化工程设计,降低工程造价,节约社会资源,本文在假定厂址各项外部条件均已落实的前提下,通过建立非线性的数学函数即宏观费用控制模型,动态量化热电厂位置与可变项目费用之间的关系,并运用遗传算法对该函数模型进行优化计算,求解其最优值,即厂址最优位置.经实例论证,多厂址位置方案比较后,运用遗传算法求解的厂址位置方案最高可节省投资千余万元.结果表明:遗传算法是一种有效的、准确的厂址位置优化方法,既有效地解决了重心法的计算精度低,计算结果适用性差的问题,同时也避免了方案比较法的主观判定,缺乏数据支撑的缺点.其优化结果客观性高,可靠性强,值得在今后的工程中推广应用.     

基于离散蛙跳算法的零空闲流水线调度问题求解

针对零空闲流水线调度问题,提出了一种新的离散化蛙跳求解算法.该算法借助蛙跳算法优化机理,采用基于工件序列的编码方式和新的个体产生方法扩展了传统蛙跳算法的求解模型,并结合简化邻域搜索算法给出了3种改进策略.仿真实验表明了所提算法及策略的有效性.     

多目标资源受限项目调度的多种群蚁群算法

为实现资源受限项目调度的多目标优化,通过改进传统蚁群算法,提出适用于多目标优化的多种群蚁群算法.该算法基于串行进度生成机制,每个蚁群具有各自的目标函数、与目标函数相匹配的不同搜索策略以及各自的信息素更新机制.各蚁群独立进行搜索决策,但各蚁群之间存在信息素的相互作用,从而实现加速搜索.针对多目标资源受限项目调度问题设计新的精英策略.在目标规划基础上构造一系列多目标项目调度算例,经系统测试表明,所提出的多种群蚁群算法能够有效优化资源受限项目的资源配置,实现多目标优化.     

一种求解资源受限项目调度问题的差分进化-布谷鸟搜索算法

提出一种新颖的求解资源受限项目调度问题的差分进化-布谷鸟搜索(DE-CS)算法。DE-CS算法以全局搜索能力强的布谷鸟搜索算法为总框架,通过嵌入具有记忆搜索功能的差分进化算法,结合不同的个体更新操作,增加种群的多样性以改善算法收敛性。采用任务优先级编码和串行进度生成机制来求解PSPLIB问题库中J30、J60、J120的全部480、480和600个问题,以验证算法的有效性,并与多种算法调度结果进行对比。数值试验和算法比较验证了DE-CS算法求解RCPSP问题的有效性。     

基于组合快速RSA算法的数字签名方案

分析了基于改进的乘同余对称特性快速 RSA算法( SMM)与递归余数和快速算法( RSR)的一种组合快速 RSA算法,并予以实现,最后还提出了一种基于组合快速 RSA算法的数字签名方案.     

不确定性资源约束下的跨企业协同计划问题

针对复杂产品制造的跨企业生产计划管理特点,提出了项目管理与ERP结合的跨企业协同生产计划集成管理模式,针对复杂产品制造资源不确定的特点,提出了以交货期最短为目标,以不确定性资源为约束的跨企业协同生产计划算法.算例结果表明,该方法满足项目子任务的优先关系约束和不确定性资源的约束,验证了该方法的有效性.     

粒子群优化在资源受限工程调度问题中的应用

用多维粒子来描述以项目工期最小为目标的资源受限问题.通过粒子在不断更新的轨道里寻优来解决资源受限的工程调度问题.依照基于优先权和基于排列两种方法建立了该算法的运算框架,并通过具体的算例对其有效性进行了检验.结果表明,将粒子群优化算法应用于资源受限工程调度问题切实可行,而且该算法较其他同类方法(如GA等)具有更好的优化效果,为解决该类问题提供了一种新的方法.