求解模糊作业车间调度问题的群体邻域搜索算法

 本文提出一种群体邻域搜索算法(Swarm-based Neighborhood Search,SNS),用于最小化模糊作业车间调度问题(Fuzzy Job Shop Scheduling Problem,FJSSP)的模糊makespan.该算法使用基于有序工序的编码,通过锦标赛选择和概率为1的动态调整互换操作更新群体.对调度结果的理论分析表明,模糊makespan能反映解的优劣.理论分析及大量实验证明,SNS具有较强的全局和局部优化能力,以及较快的收敛速度,在求解FJSSP方面具有较强的优势.     

带容量约束的供应链物流运输调度问题的双层变邻域蝙蝠算法

本文考虑了多个供应商、多个制造商和多个零售商的三级供应链物流运输调度,以最大限度地降低采购、加工和运输成本为目标,提出了带容量约束的供应链物流运输调度模型（Capacitated Vehicle Routing Problem in Supply Chain,CVRPSC）.进一步地,本文构造了求解CVRPSC的双层变邻域蝙蝠算法（Two-Level Bat Algorithm with Variable Neighborhood Search,TLBAVNS）.该算法提出了一种双层蝙蝠位置的定义,引入了相应的蝙蝠算法的更新操作,采用变邻域局部搜索策略加强算法的寻优能力.实验证明：TLBAVNS能在合理的时间内求解CVRPSC;在大部分测试算例中,该算法相对于对比算法均表现出了更强的寻优能力和稳定性.     

面向服务组合的密码服务调度智能优化研究

为了提高密码服务的质量,提出了一种面向服务组合的密码服务体系结构,并针对其中的密码服务调度问题提出了一种改进的混合离散蛙跳算法。该算法利用传统混合蛙跳算法的基本框架,重新设计了编码和解码方式以及个体矢量更新方法。同时为了提高搜索的精度,利用6种邻域结构,结合变邻域搜索算法,对组内最优青蛙进行优化。最后分别进行了标准算例对比实验与模拟仿真实验,结果验证了算法高效的寻优能力以及合理地实现了服务组合的优化, 满足了用户的需求, 符合现实情况。     

一种改进的新型布谷鸟搜索算法在工业流水作业中调度问题的优化应用

流水作业调度是近几十年来出现的一类重要调度问题。流水车间调度问题是一类非确定性多项式优化问题。因此,需要采用优化算法对其进行优化计算。布谷鸟算法是近年来发展起来的一种元启发式搜索算法。当布谷鸟搜索的参数不变时,算法的效率会降低,因此,本文提出了一种改进的布谷鸟搜索算法来解决传统布谷鸟算法排列流车间调度问题。该算法已应用于一些基准测试问题,可以在相关领域推广应用。     

考虑运输时间的柔性作业车间调度问题研究

针对工件实际加工过程中工件转移的重要性,对运输时间的柔性作业车间调度问题进行优化研究,建立了以最小化最大完工时间和总碳排放量为优化目标的调度数学模型,并提出了一种改进的NSGA-Ⅱ算法。算法采用基于工序和机器特征的双链式编码方法,设计了针对工件运输时间的插入式解码操作;为探索到更优的前沿解设计了一种局部邻域搜索策略;基于非支配解引入了节能低碳策略进行排放量调整;通过仿真实验对比结果,表明了改进NSGA-Ⅱ算法及其求解考虑运输时间的柔性作业车间调度问题的有效性。     

一种矩形邻域结构的教学优化算法

为了克服原始教学优化算法在求解复杂多峰函数时全局寻优精度不高和过早收敛的缺点,提出一种矩形邻域结构和个体扰动的教学优化算法.算法将种群空间设计为矩形结构,个体的矩形邻域由矩形厚度和围绕其的矩形区域个体决定,教和学两个阶段都使用邻域最优个体引导搜索,加强了算法勘探新解和开发局部最优解的能力;为了防止算法过早陷入局部最优,增加了基于搜索边界信息引导的个体扰动阶段,使得种群即使在进化的后期仍能保持较好的多样性.对带有偏移和旋转的复杂函数进行仿真测试,结果表明新算法在求解精度和稳定性方面,在绝大多数情况下优于原始教学算法和其他一些近来的优秀改进教学算法.     

基于变领域遗传算法的生产流水线物流调度

生产计划和调度是制造企业的核心问题,工件的延迟或提前会带来额外库存、价格变动、产品损耗等多种问题。文中基于准时化模式的生产理念,研究考虑机器准备时间的两阶段生产流水线物流的工件最佳排序问题。以最小化最大拖期和提前期为目标函数,提出了一种变邻域遗传搜索算法。该算法将遗传算法求得的最优解作为变邻域搜索的初始解,利用变邻域搜索较好的局部搜索能力进行精细搜索,以提高算法的求解质量。通过仿真实验和算法比较验证了变邻域遗传搜索算法的有效性。     

新混合鸟群算法求解零空闲流水车间调度问题

针对零空闲流水车间调度问题(NFSP),提出了一种新混合鸟群算法(NHBSA)以最小化最大完工时间.首先,对一种FRB(Farahmand-Ruiz-Boroojerdian)启发式算法进行了改进,在初始化阶段结合改进的FRB算法和混沌映射来改善种群的质量和多样性.其次,采用SPV(Smallest-Position-Value)规则在连续的位置和离散的工件排序之间进行转换,使算法适用于求解离散的调度问题.最后,借鉴变邻域搜索和迭代贪婪算法的思想针对种群最佳工件排序提出了一种局部搜索方法,以提升算法收敛的精度和跳出局部最优的能力.基于广泛使用的Taillard标准测试集进行了仿真测试,并与多种针对NFSP的元启发式算法相比较,结果显示,所提出的算法在保证良好稳定性的前提下,得到的平均百分比相对偏差(APRD)和性能提升百分比(PIP)较对比算法分别改善了71.017%和4.653%.     

完全子图的邻域重叠社团结构探测

为了能够更准确地对邻域重叠网络进行社团结构探测,研究人员对基于完全子图的社团探测算法进行了改进。在合并完全子图团簇时,计算每一对完全子图的重叠节点个数,设置合并完全子图的阈值,如果大于阈值,则合并。在处理不在团簇内的其他节点时,采用按照比例系数大小来划分规则进行划分。算法应用5-空手道俱乐部和科学家合作网当中,验证算法可以更准确地探测邻域重叠社团结构。     

求解模糊柔性作业车间调度的多目标进化算法

针对实际制造车间中工序加工时间具有不确定性,将加工时间采用模糊数表示,建立一种多目标模糊柔性作业车间调度模型,并提出了有效求解该模型的多目标进化算法.算法采用混合机器分配和工序排序策略的方法产生初始种群,并采用插入空隙法对染色体进行解码.定义一种新的基于可能度的个体支配关系和一种基于决策空间的拥挤算子,并将所提支配关系和拥挤算子运用于快速非支配排序.接着,提出一种基于移动模糊关键工序的局部搜索策略.实验部分首先通过田口试验方法来研究关键参数对算法性能的影响;其次,将所提算法与三种不同的优化算法作对比.实验结果验证了所提算法的有效性.     

作业车间调度问题的多种群遗传算法

针对最小化完工时间的作业车间调度问题提出一个多种群遗传算法,该算法基于工艺约束定义个体的编码方式,基于工件操作构造遗传算子,保证了所有个体的可行性;多种群算法通过各个种群之间的相互竞争和良种共享,提高了资源的利用效率,有效地克服个体早熟,改善了算法的收敛性能.典型测试算例表明该算法是非常有效的.     

求解Job shop的一种快速混合算法

结合车间调度问题本身的特点,采用关键路径块邻域结构,混合禁忌搜索算法和粒子群优化算法,设计了一种快速混合调度算法.该算法对预选择的块邻域解的性能进行快速估计,对不可行解尽早舍去,大大减小了邻域解的搜索空间.仿真结果表明,该算法在求解平均时间和性能方面均具备明显优势.     

基于PSO的置换流水车间调度算法

置换流水车间调度问题(PFSP)是典型的具有工程背景的组合优化问题.对该问题的研究具有重要的理论意义与应用价值.本文针对PFSP问题提出了新的基于粒子群优化(PSO)的调度算法.论文分析了广义粒子群优化(GPSO)模型中信息流动拓扑结构的缺陷,提出新的基于种群的元启发式算法信息共享机制SISM.基于SISM信息共享机制的PSO调度算法利用PFSP问题的邻域知识指导个体的局部搜索.与历史文献中该问题的代表性算法比较,该算法可在调度质量与计算费用之间获得较好的平衡.仿真实例验证了该调度算法的有效性.     

一种新型的变领域搜索算法

一般变邻域搜索算法在连续优化问题的可行解空间上难以找到局部最优解。提出了一种结合SQP算法的变邻域搜索算法,该算法将SQP算法引入到变邻域搜索算法的局部搜索过程中,以SQP算法寻找局部最优解,以变邻域搜索算法跳出局部最优解的低谷,进而寻找到全局最优解。另外还对变邻域搜索算法的初始解和扰动过程进行了改进。数值实验表明,该算法具有良好的收敛性和搜索精度,求解效果优于文献算法。     

基于禁忌搜索算法的机场外航服务人员班型生成研究

针对机场外航服务人员班型生成面临的任务量大,约束条件复杂,人工生成班型方案困难等问题背景,考虑员工对任务具有层次资质,班型的各类劳动法规等约束条件,以最小化班型方案总工作时间为优化目标,研究构建了面向多任务层次资质场景下的班型生成优化模型,并设计禁忌搜索算法进行求解。在首都机场外航服务部实际排班数据集上进行实验,验证了模型和算法的实用性和有效性,实验结果表明,求得的班型方案相比较现有人工生成的班型方案,能满足所有约束条件且总工作时间更短,总服务人数更少,提高了机场资源利用率。     

求解改进布谷鸟算法的置换流水车间调度问题

针对实际工况下置换流水车间调度问题,文中以最小化完工时间为目标对标准布谷鸟算法进行了改进。为提高优化解的稳定性和算法的计算精度,该算法将淘汰概率引入动态自适应机制,将局部搜索引入差分进化机制,并在初始种群的生成中引入NEH算法。文中将改进的布谷鸟算法运用于解决实际工况下的置换流水车间调度问题,通过与标准布谷鸟算法仿真优化结果进行对比,证明了改进布谷鸟算法具有更好的解的稳定性和更高的寻优精度。     

基于KNN算法及禁忌搜索算法的特征选择方法在入侵检测中的应用研究

 在入侵检测中应用特征选择能够在保持原有信息完整性的基础上,去除其中的冗余特征,有效地提高入侵检测系统的检测速度.本文提出了一种新的特征选择方法,即基于KNN算法及禁忌搜索算法的特征选择方法.实验结果表明该特征选择方法能够有效去除网络数据信息中的冗余特征,减少特征选择时间;并且能够在保证检测准确率的前提下,有效提高系统的检测速度.