求解PDPTW问题的快速启发式算法

提出了一种解决有时间窗口装卸货问题（PDPIW）的快速启发式算法．该算法基于局域搜索和随机扰动的思想,以减少车辆数目为主要目标,采用了启发式的搜索方法并加入了随机扰动以跳出局部最小点。该算法可以在很短的时间内显著地提高解的质量,这是仅以减少总路程为主要目标的局域搜索和现代启发式算法不能达到的。对标准算例的测试和与禁忌搜索算法计算结果的比较,表明该算法对于求解此类有时间窗口装卸货问题比传统的启发式算法在计算速度和减少车辆数目上更具优势。     

一类货运车辆调度问题的混合禁忌搜索算法

研究了一类货运车辆调度问题 :带时间窗口车辆装卸货问题 .首先给出了该问题的数学描述 ,通过引入快速局部搜索算法来加快禁忌搜索速度 ,提出了一种求解该问题的混合禁忌搜索算法 ,可以大大减少算法的运行时间而不影响解的质量 ,最后利用两个具有现实规模和复杂度的实例来测试 .结果表明 :本文提出的混合禁忌搜索算法是求解该类货运车辆调度问题的有效、快速算法 .     

模糊禁忌搜索算法用于求解分配问题

1.引言分配问题(简写为AP,亦称为线性分配问题或匹配问题)是将若干个体分配到若干位置,并求一个线性费用函数的最小值。分配问题是一类应用广泛的经典组合优化问题,其应用范围包括工作分配、设备布局、生产调度以及印刷电路板的设计等领域。     

求解PDPTW问题的快速LNS算法

提出了一种解决有时间窗口的装卸货问题（PDPTW）的快速大规模领域搜索（LNS）算法。该算法基于大规模邻域搜索理论和随机扰动思想,在第一阶段主要以减少车辆为目标,第二阶段对第一阶段得到的解优化总路程长度。该算法能在较短时间内显著提高初始解的质量．克服了单纯以车辆数目或以总路程长度为目标的算法所得到解的局限性。通过标准算例的测试和同禁忌搜索的比较表明,该算法在求解PDPTW问题时,在计算时间和优化整体目标上更具优势。     

基于遗传和禁忌搜索算法求解车间调度优化问题

针对柔性生产环境下的车间调度问题,在考虑遗传算法早熟收敛问题和禁忌搜索法自适应优点的基础上,将遗传算法和禁忌搜索法结合起来,提出了基于遗传和禁忌搜索的混合动态优化调度算法,并用实例对该算法进行了仿真研究。结果表明,此算法有很好收敛精度,是可行的,并且能够在扰动发生后提供新的调度计划,与传统的调度算法相比较,体现了明显的优越性。     

求解OVRPTW的多开始禁忌搜索算法

在对带时间窗的开放式车辆路径问题描述的基础上提出求解该类问题的一种多开始禁忌搜索算法。使用扫描算法和向前插入法相结合的两阶段方法产生随机的初始解,采用一种混合的启发式算法构建邻域结构,设计全局和局部2个禁忌表加强算法的全局寻优能力。用标准的测试算例对算法进行实验,结果表明该算法得到了较好的寻优效果。     

求解不等圆Packing问题的带全局变换禁忌搜索算法

圆形Packing问题考察如何将N个半径任意给定的圆形物体互不嵌入地置入一个半径尽可能小的圆形容器内.圆形Packing问题是个经典的NP难度问题,具有重要的理论价值和广泛的应用背景.本文将拟物算法与禁忌搜索相结合,辅以跳离局部陷阱的全局变换策略,得到求解二维不等圆Packing问题的带全局变换禁忌搜索算法GP-TS.拟物算法用于连续优化,可从任一初始格局收敛至局部最优格局;禁忌搜索在禁忌规则和特赦准则的约束下不断地将当前格局替换为其邻域中的最优格局;若禁忌搜索所得格局不满足约束条件,则执行全局变换策略,在不完全破坏当前格局结构的前提下跳离局部陷阱,然后进行新一轮的禁忌搜索,直至满足终止条件为止.数字实验结果表明,GP-TS能在可接受的计算时间内改进多个国际公开算例的已知最优解.     

一种求解TSP问题的改进禁忌搜索算法

禁忌搜索算法作为一种新兴的智能搜索算法,已被广泛应用于各类优化问题。本文综合解向量的分量变化和目标值变化,提出一种新的候选解和当前解选择策略,并用改进的新算法求解TSP问题。实验表明新的算法具有良好的性能。     

一种改进的禁忌搜索算法求解背包问题

提出一种改进的禁忌搜索算法来求解背包问题.该算法基于禁忌搜索技术,并采用I&D策略,同时设计了两种针对局部最优解的变异算子.改进后的算法能有效地弥补标准禁忌算法对初始解依赖的缺陷,同时也避免了搜索停滞的现象.通过对具体实例和随机问题的测试,表明改进后的禁忌搜索算法有更好的性能.     

复杂PDPTW问题的插入启发式算法

讨论了多车库、多货物类型且有最大工作时间约束的复杂有时间窗装卸货问题(PDPTW)，给出了解决此类问题的插入启发式算法、对复杂条件的特殊处理方法以及提高解的质量的处理技巧。算例表明此算法能快速有效地处理复杂PDPTW问题。     

Algorithm based on taboo search and shifting bottleneck for job shop scheduling

In this paper, a computational effective heuristic method for solving the minimum makespan problem of job shop scheduling is presented. It is based on taboo search procedure and on the shifting bottleneck procedure used to jump out of the trap of the taboo search procedure. A key point of the algorithm is that in the taboo search procedure two taboo lists are used to forbid two kinds of reversals of arcs, which is a new and effective way in taboo search methods for job shop scheduling. Computational experiments on a set of benchmark problem instances show that, in several cases, the approach, in reasonable time, yields better solutions than the other heuristic procedures discussed in the literature.     

基于禁忌搜索的人工蜂群算法

针对人工蜂群算法（Artificial Bee Colony,ABC）邻域搜索能力不强且容易陷入局部最优的不足,引入禁忌搜索的思想,提出了基于禁忌搜索的人工蜂群算法（TS_ABC）。TS_ABC算法在ABC算法的基础上加入两个禁忌表,分别记为禁忌表T1和禁忌表T2。禁忌表T1的长度是有限的,存储蜜蜂访问过的当前解;禁忌表T2的长度是无限的,存储优化[limit]次后没有改进的解。蜜蜂在蜜源位置搜索新解时要跳过禁忌表里的解,这样避免了重复搜索,增强了邻域搜索能力,克服了容易陷入局部最优。15个标准函数上实验结果表明：（1）TS_ABC的性能优于ABC算法;（2）在求解多峰函数最优解时,TS_ABC性能更加优于ABC算法;（3）随着函数维数的增加,相对于ABC算法,TS_ABC性能提高更多。3个标准函数上实验结果表明：TS_ABC算法性能优于ABC算法,即提出的使用两个禁忌表的方法优于只使用一个禁忌表的方法。     

基于禁忌搜索的启发式算法求解球体Packing问题*

为求解具有NP难度的球体Packing问题,通过将禁忌搜索方法与基于自适应步长的梯度下降法和二分法相结合,提出了一个启发式算法。对50个等球算例进行了实例测试,算法改进了其中44个算例的目前最优结果。大量的实例计算结果表明,该启发式算法是求解球体Packing问题的一个有效算法。     

基于禁忌搜索算法测地卫星任务调度研究

研究测地卫星调度问题,它是一个复杂的组合优化问题,涉及多个卫星,大量的任务与约束限制,何时和如何执行每项任务。分析了问题的主要约束,在合理的假设基础上建立了带有时间窗口多资源调度问题模型,提出一种改进的禁忌搜索算法求解该模型。用实例对模型和算法进行了验证,并将结果与动态规划方法求解结果比较分析,结果表明模型和算法是有效的。     

物流动态车辆调度问题的混合禁忌搜索算法

在分析动态车辆调度问题的基础上,建立了基于时间轴的动态模型;接着针对该问题在实际中的应用,设计了基于并行节约法和禁忌搜索的混合算法以对动态车辆调度问题进行求解;最后给出算法实现和算例模拟,验证了该算法的有效性。     

有时间窗车辆路径问题的捕食搜索算法

有时间窗车辆路径问题是当前物流配送系统研究中的热点问题,该问题具有NP难性质。难以求得最优解或满意解,在建立有时间窗车辆路径问题数学模型的基础上。设计了一种模仿动物捕食策略的捕食搜索算法．该算法利用控制搜索空间的限制大小来实现算法的局域搜索和全局搜索,具有良好的局部集中搜索和跳出局部最优的能力．通过实例计算,并与相关启发式算法比较．取得了满意的结果．     

基于混合禁忌搜索算法的重叠色谱峰解析

结合模拟退火算法中的Metropolis准则和免疫进化算法巾产生优秀子代的思想,提出一种混合禁忌搜索算法,并根据指数修正的Gauss卷积模型,使用该算法解析计箅机模拟谱图和实验谱图中的重叠峰,结果该算法用于解析重叠色谱峰性能稳定,精度较高.     

改进麻雀搜索算法求解作业车间调度问题

针对最小化完工时间的作业车间调度问题(JSP),提出改进麻雀搜索算法(ISSA).首先设计有效的编码转换方式,形成JSP离散决策空间与麻雀搜索算法(SSA)连续搜索空间的对应关系.然后,针对SSA在求解后期易陷入局部最优,利用量子计算、正余弦搜索和警戒者数量递减策略对SSA进行改进,同时引入多邻域搜索和高斯扰动策略以弥补SSA在求解离散问题时深度发掘能力不足的弊端.最后,进行FT、LA系列10个测试问题、6种算法和2个应用实例的对比实验.结果表明,ISSA在求解JSP时,能获得更好的最小值、平均值和寻优成功率,验证了ISSA求解JSP的有效性.