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.     

解Job—Shop调度问题的一个遗传算法

本文首先介绍了遗传算法的基本概念和流程，然后叙述了如何把Ｊｏｂ－Ｓｈｏｐ调度问题编码成为遗传算法的形式，并解释了对于实现这一算法中一些问题的考虑。最后给出了算法驼行结果并对结果与算法做了总结。     

解Job－Shop调度问题的一个遗传算法

本文首先介绍了遗传算法的基本概念和流程，然后叙述了如何把Ｊｏｂ－Ｓｈｏｐ调度问题编码成为遗传算法的形式，并解释了对于实现这一算法中一些问题的考虑．最后给出了算法运行结果并对结果与算法做了总结。     

用神经网络求解Job－Shop类型调度问题

本文在Ｈｏｐｆｉｅｌｄ神经网络的基础上针对ＦＭＳ中Ｊｏｂ－ｓｈｏｐ类型调度问题，提出了线性Ｈｏｐｆｉｅｌｄ神经网络的表示方法，给出了网络的能量函数表示方法及神经元状态方程。理论上，证明了算法的收敛性及能量函数中系数与迭代步长的关系，软件模拟计算结果表明，所提出的方法是有效的且计算结果是满意的。     

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.     

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。     

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。     

求解二次分配问题的改进禁忌搜索算法

针对二次分配问题,提出了一种改进禁忌搜索算法ITS。ITS基于"集中和分散"策略,由局部搜索和精英重组两个步骤经过多次迭代完成。局部搜索采用RTS(Robust Tabu Search)。在精英重组步骤,对局部优化解中的优良个体采用MPX交叉操作,得到新的可行解。在QAPLIB典型实例上的实验结果表明,与RTS相比,改进后的禁忌搜索算法具有更优的性能。     

基于蚂蚁算法的网格作业调度研究

网格环境下的作业调度是一个NP难问题,蚂蚁算法内在的并行性和可扩充性使其非常适合网格作业调度。将蚂蚁算法应用于网格环境作业调度,提出一种通过作业代理的移动进行网格作业调度的方案,该蚂蚁算法不仅在分配网格计算资源时进行信息素的局部更新,还在网格计算资源完成作业后进行信息素的整体更新。通过模拟实验测试和选取蚂蚁算法的各种影响参数,取得了比较理想的实验结果。实验证明该算法能够有效地实现作业的合理调度和网格系统的负载平衡。     

具有小世界网络搜索能力的智能微粒群算法

微粒群算法中微粒的邻域搜索范围具有典型的小世界网络特征.文中借鉴小世界网络的生成过程,提出了具有小世界网络搜索能力的智能微粒群算法,将全局寻优位置gbest的更新过程看作为随社会网络结构优化过程的传递,实现了微粒邻域结构的动态变化.从实验结果看出,在不同的测试函数上改变微粒的邻域结构能得到不同的结果.     

云环境中基于混合和声算法的资源调度方案

随着信息技术的日趋成熟,任务、资源也呈几何倍数增长,对资源调度效率的要求不断提高,如何提高资源调度效率也成为了当前研究的热点。为此,文中针对调度策略提出了一种混合和声算法,加入遗传算法交叉操作和动态PAR方法,扩大基本和声算法的搜索范围并防止其陷入局部最优,以达到最短时间跨度的目的。通过Cloudsim云仿真平台进行仿真实验,实验结果表明,该算法明显减少了任务平均完成时间,有效提高了资源调度效率