资源约束项目排序问题的一种修正蚁群算法

根据蚁群算法的性质与资源约束项目排序问题(CPSP:Resource-Constrained Project Schedul- ing Problem)的特征,本文给出了蚁群算法中信息素的表示及更新方案、启发信息的计算方法等,由此提出了一种求解RCPSP的修正蚁群算法。最后,通过对项目排序问题库中的标准问题集进行计算,结果表明本文提出的修正蚁群算法是可行优良的。     

基于蚁群算法的试验流程优化研究

水中兵器的海上试验涉及许多人员、兵力、被试产品、测量设备等，试验周期长、消耗大，因此如何缩短试验周期是亟待研究解决的问题．文中首先将试验流程优化问题转化为车间调度问题，建立了相应的数学模型，再应用蚁群算法转移规则得到中间结果并进行排队以对各种资源约束进行处理．最后将结果利用局部搜索算法优化后作为蚁群算法信息素更新的基础．实例计算结果表明，该方法优化效果良好．     

Tabu search for the job-shop scheduling problem with multi-purpose machines

In this paper we study the following generalization of the job-shop scheduling problem. Each operation can be performed by one machine out of a set of machines given for this operation. The processing time does not depend on the machine which has been chosen for processing the operation. This problem arises in the area of flexible manufacturing. As a generalization of the jobshop problem it belongs to the hardest problems in combinatorial optimization. We show that an application of tabu search techniques to this problem yields excellent results for benchmark problems.Supported by Deutsche Forschungsgemeinschaft, Project JoP-TAG     

仿生群智能算法在生产调度中的应用综述

群智能算法是在观察和研究群居生物群体行为的基础上,提出的人工智能模拟模式,通过模拟群体中多个个体之间的简单协作实现问题的求解。在介绍群智能算法原理的基础上,综述并讨论了其在生产调度中的应用,为未来的研究提供了有意义的借鉴和参考。     

用混合型蚂蚁群算法求解TSP问题

介绍了求解TSP问题的混合型蚂蚁群算法,并以att532(美国532个城市)为例给出了计算实验结果,说明了混合型蚂蚁群算法能改进标准蚂蚁群算法的计算效率和计算结果的质量。     

研发型企业多项目人力资源调度研究——基于蚁群优化的超启发式算法

现阶段,研发型企业的项目处于多项目环境下,为了解决多项目并行时人力资源争夺问题,本文针对该类企业多项目管理中人力资源调度进行优化研究,以考虑项目延期惩罚成本的最小总成本为目标函数,将现实问题抽象建模。基于国内外的研究提出了一种超启发式算法进行求解,该算法将人力资源调度问题分为项目活动分配和人员选择项目活动两个部分,采用蚁群优化作为高层启发式策略搜索低层启发式规则,再进一步根据规则解构造出可行解。最后本研究设计多组仿真实验与启发式规则进行对比,结果表明该算法有较好的搜索性能,为人力资源的调度问题提供了新的解决方案。     

Solving a time constrained two-crane routing problem for material handling with an ant colony optimisation approach: an application in the roof-tile industry

This paper presents an ant colony optimisation (ACO)-based solution approach for a real-world two-crane routing problem, where a number of different load carriers must be moved within a given cycle time by two gantry cranes in a continuous production process for roof tiles. The cranes have to transport the roof-tile batches and to return the load carriers and intermediate pads for subsequent batches. A feasible solution has to observe workflow-, space-, collision-, and machine-cycle constraints. The objective is to find a feasible schedule that minimises the working time for both cranes. The authors compare different solution approaches in terms of learning – and visibility strategies based on ACO in extensive numerical studies. A visibility concept is used to both partition and balance workload between the cranes.     

基于蚁群算法的中小手工制造企业人员调度

根据多品种、变批量的插单式生产的复杂特性,利用集群智能这种复杂系统建模手段研究中小企业生产线组建和人力资源调度过程。在将离散的生产单元运行特点与蚁群劳动分工模型进行对比分析的基础上,根据生产任务的要求和各个生产单元的负载不同重新设计工人的属性特征和员工间调配方案,实现了由计算机自动控制的自适应劳动分工模型。实验表明数字仿真结果大致与实际情况吻合。运行结果体现了非流水线手工作业生产中的劳动力分配的自组织自适应特征。     

求解Job-shop调度问题的遗传算法

在引入一种新的具有自适应性的杂交概率和变异概率的基础上，提出了一种构造染色体的新方法，进而提出了一种面向工作车间问题的新的遗传算法。同时给出了一个例子来说明算法的收敛性和收敛效率。仿真结果表明了该算法的有效性。     

带时间窗的同时取送货车辆路径问题求解算法

为了整合物流配送过程的退货与送货服务,依据实际情况建立带时间窗的同时取送货车辆路径规划模型,设计一种基于K-means聚类处理的Q-Leaning自启发式蚁群算法解决此类问题。根据配送服务的特性,在基本的K-means算法上作相应的改进,同时提高蚁群算法的局部搜索能力,完成两算法的合理衔接。选用相关文献数据和标准算例进行实验,验证所提算法具有较好的性能,可以解决所描述的此类问题。     

An improved method for the hot strip mill production scheduling problem

In most research on the hot strip mill production scheduling problem (HSMPSP) arising in the steel industry, it is accepted that a schedule with lower penalty caused by jumps of width, hardness, and gauge will result in lower roller wear, so it is regarded as a better schedule. However, based on the analysis of production processes, it is realised that rolling each coil also cause roller wear. In order to assessing the roller wear associated with production scheduling more precisely, it is necessary to consider it as another factor besides those jumps, especially when complicated constraints are involved. In this paper, an improved method is proposed to quantify the expected wear of the rollers done by those jumps and rolling processes. Then the HSMPSP whose objective is to maximise the total length of all scheduled coils is formulated as a team orienteering problem with time windows and additional production constraints. A heuristic method combining an improved Ant Colony Extended algorithm with local search procedures dedicated to HSMPSP is developed. Finally, computational results on instances generated based on production data from an integrated steel mill in China indicate that the proposed algorithm is a promising solution specific to HSMPSP.     

智能车间调度系统中优化算法的研究

本文根据作业车间凋度问题的数学模型和特点，首先改进了经典的TS和SA算法，在此基础上提出了一套基于关键路理论的混合优化算法，实现了关键路理论和混合优化策略的有机结合；应用此算法对该调度问题的一些实例进行了计算验证，实践证明本算法能显著提高优化效果和效率。该套方法对实现自动化、智能化的车间调度系统提供了较好的算法支持。     

面向订单的生产计划与调度的综合优化

研究了一个多订单环境下的生产计划与调度集成优化问题,以实现准时生产为目标,综合考虑产品装配结构约束的订单任务计划与订单产品零部件的加工调度,采用直接面向客户订单的工序调度模式建立了计划和调度的综合优化整数规划模型.设计了带精英策略的蚁群算法作为该数学模型的求解方法,并通过对比试验为该算法选取最佳的搜索参数.实例仿真结果表明,所建模型的正确性以及蚁群算法求解该问题的可行性和有效性.     

动力锂电池模组多工位多电性能参数测试调度方法研究

针对多组动力锂电池多电性能参数测试过程存在测试通道闲置,整体测试时间较长、测试效率低的问题,研究动力锂电池模组多工位测试系统,并提出动力锂电池模组多工位多电性能参数任务调度方法.通过对电性能参数测试任务进行拆分并构建任务单元测试路径集,基于测试路径集求解任务调度总时间;基于蚁群算法(ant colony algorit...     

基于改进蚁群算法的二维MUSIC多谱峰搜索研究

针对二维基于特征分解的多重信号分类(Multiple Signal Classificaion,MUSIC)算法在多谱峰搜索时计算量大、估计失败率高以及传统蚁群算法在进行二维多谱峰搜索时无法同时搜索多个谱峰的问题,将蚁群算法进行改进,同时与聚类思想相结合,加上动态调整搜索范围,使得改进后的蚁群算法可以进行二维MUSIC...