一种改进的免疫算法在车间调度中的研究

针对免疫算法收敛较慢,种群更新优劣差距较大等缺点,提出了一种改进的免疫算法,并用该算法解决了FlowShop车间调度问题,结果表明算法具有较好的搜索与寻优能力,很好地克服了一般人工免疫算法搜索速度较慢、容易陷入局部最优解的缺点。该算法采用自适应的交叉算子、变异算子以及种群分割的方法,在搜索速度和全局最优解搜寻能力上与传统的零等待免疫算法相比有明显的优势。     

嫁接共生遗传算法及其在作业调度中的应用

针对现有遗传算法在解决复杂车间作业调度问题时存在早熟和进化速度缓慢的缺点，提出了一种改进的算法——嫁接共生遗传算法。嫁接种群的引入和种群间交叉的策略，可以明显加快进化速度；双交叉算子的采用和共生阶段的进化，则可增强算法搜索新解的能力，进而提高解的精度。上述所有措施均可增强算法抗早熟能力。通过与现有遗传算法的比较，突出显示了该算法的优越性，证明了它在现代网络化生产中的应用价值。     

自适应小生境混合遗传算法在车间调度中的应用研究

针对传统启发式算法早熟,全局搜索能力差等缺点,提出了一种基于自适应小生境混合算法求解作业车间调度问题的新方法。引入了基于共享机制的小生境技术,通过调整种群的适用度值来维持种群的多样性和提高搜索探测能力,从而提高全局搜索能力。于此同时,采用了自适应遗传算子与精英保留策略相结合的算法,保证了算法收敛速度。最后,通过仿真实例说明了该方法的有效性。     

引入免疫算子的遗传算法对作业车间调度结果的影响

解决车间生产调度问题能缩短生产周期,提高生产效率,降低制造成本。通过对作业车间调度问题的分析,提出一种求解作业车间调度问题的免疫遗传算法。该算法通过引入免疫算子,进行抽取疫苗和接种疫苗等免疫机制,充分利用待求解问题的特征信息来指导个体的进化,有效改善基本遗传算法的未成熟收敛和局部搜索能力差的不足,显著提高了基本遗传算法对全局最优解的搜索能力和收敛速度。利用Delphi实现该算法并实例仿真,结果表明免疫遗传算法能有效解决作业车间调度问题。     

基于局部搜索策略的混合自适应布谷鸟算法

为了提高布谷鸟算法的搜索精度和全局收敛速度,提出一种基于局部搜索策略的混合自适应布谷鸟算法。在该改进算法中,每个当前解的周围随机产生一个局部种群,利用正余弦算子的局部寻优能力得到局部最优解,并用局部最优解替换当前解,以提高局部搜索精度;同时采用自适应发现概率和搜索步长替代布谷鸟算法中的固定发现概率和搜索步长,以提高算法的全局收敛速度。对25个经典高维基准函数进行实验表明,所提算法在收敛速度和求解精度上优于布谷鸟算法,通过将其应用于拉压弹簧、三杆桁架设计和0-1背包问题,验证了算法的有效性。     

基于免疫遗传算法的装配序列规划

针对常用免疫遗传算法在求解装配序列时搜索速度较慢、求解可行优解困难的问题,采用矢量距浓度计算方法,提高了种群的多样性;采用接种关联约束疫苗、静态联接疫苗方法,提高了算法求解可行优解的能力,加快了收敛速度。以某控制器为实例,验证了该方法的优越性。     

基于多目标候鸟算法的车间布局研究

针对因车间布局不合理导致的设备之间物流混乱、效率低下等问题,通过优化数学模型及采用基于多目标的改进候鸟算法可有效地解决此问题.在经典候鸟算法的基础上,优化了编码解码过程,引入修复优化算子处理不可行解,同时改进了种群更新方式,增强了算法全局搜索以及局部搜索的能力,并将所有非支配解进行排序,以得到最优方案.试验结果表明,基...     

基于改进遗传算法的作业车间调度

针对传统遗传算法在求解作业车间调度问题时存在的算法收敛速度慢、寻优结果易陷入局部最优等缺点,提出了基于禁忌搜索算法的遗传交叉算子,利用禁忌表对交叉过程重复产生的子代进行有效禁忌,以加快算法的收敛速度,提高算法的全局搜索能力。算法设计了特殊的禁忌交叉方式,经实例表明:与传统的遗传算法相比,改进后的遗传算法在算法的收敛速度和求解的质量方面有了明显提高。     

采用多个体交叉的遗传算法求解作业车间问题

为改善目前求解Job-Shop问题中的遗传算法的性能，加快搜索最优调度解的速度，首先分析了目前Job-Shop问题自身的求解难点和遗传算法的特点，并借鉴生物学的依据，提出了多个体交叉的遗传算法。该算法在遗传过程中采用多个体遗传算子，充分利用个体的优良性质，对不可行调度解根据多个体修补原则进行修正，可保证遗传后代的合法性和多样性，能够加快最优调度解的搜索时间。仿真结果充分证明了该算法的有效性。     

柔性作业车间调度多策略果蝇优化算法研究

针对柔性作业车间调度问题,提出了融合多种策略的果蝇优化算法,以最小化最大完工时间为目标,生成合适的调度方案。在该算法中,采用反向学习策略进行种群初始化,改善初始解的质量。其次引入变邻域搜索算法作为果蝇的嗅觉搜索策略,提升局部搜索能力;在此基础上,提出能够增加种群多样性的位置重构策略,根据嗅觉搜索后种群的平均适应度值将果蝇动态地划分为先进子种群和普通子种群,普通子种群以先进子种群为目标进行位置重构,先进子种群相互为目标进行位置重构,避免搜索陷入局部最优。最后,设计正交实验探究变邻域搜索参数对算法性能的影响,并确定相关参数合适值;通过计算多个标准测试集基准算例,得到每个测试集的最优解及平均解,并与现有算法的计算结果进行对比,验证了改进策略的有效性及所提算法的优越性。