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基于混合粒子群优化算法的置换流水车间调度问题研究 总被引:3,自引:0,他引:3
针对最大完工时间最小的置换流水车间调度问题,提出一种粒子群优化算法与变邻域搜索算法结合的混合粒子群优化(hybrid particle swarm optimization,HPSO)算法。在该混合算法中,采用NEH启发式算法进行种群初始化,以提高初始解质量。运用基于随机键的升序排列规则(ranked-or-der-value,ROV),将连续PSO算法应用于离散置换流水车间调度问题中,提出了一种基于关键路径的变邻域搜索算法,以进一步提高算法的局部搜索能力,使算法在集中搜索和分散搜索之间达到合理的平衡。最后,运用提出的混合算法求解Taillard和Watson基准测试集,并将测试结果与一些代表算法进行比较,验证了该调度算法的有效性。 相似文献
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针对相同并行机混合流水车间调度问题,提出一种基于激素调节机制的改进粒子群算法.首先,以最小化最大完工时间为目标构建数学模型;其次,设计了基于排列的编码解码方式,并提出新的NEH启发式算法用于提升初始种群的质量;然后,基于激素调节机制和相关系数法改进了速度更新公式,引用了一种随机拓扑结构将种群最优位置换为可变的邻域最优位置,并随机采用两种交叉算子和3种变异算子用于增强算法的全局寻优能力;最后通过两个对比实验,证明了新的NEH启发式算法能够产生质量更好的初始种群,改进的速度更新公式能够有效提高算法的搜索质量,通过标准算例实验,验证了所提算法在解决混合流水车间调度问题上具有优越的性能. 相似文献
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置换流水车间调度粒子群优化与局部搜索方法研究 总被引:1,自引:0,他引:1
采用粒子群优化算法求解置换流水车间调度问题,提出了一种基于工件次序和粒子位置的二维粒子编码方法.为提高粒子群算法的优化性能,在描述了面向置换流水车间调度问题的粒子邻域结构后,提出了三种基于粒子邻域操作的局部搜索方法,分别是基于互换操作、基于插入操作和基于逆序操作的局部搜索方法.计算结果说明,粒子群算法的优化性能好于遗传算法和NEH启发式算法.三种局部搜索算法均能有效地提高粒子群算法的优化性能,采用基于互换操作局部搜索的粒子群算法的优化性能要好于其它两种局部搜索算法. 相似文献
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针对模糊交货期的流水车间调度问题的特点,提出采用知识进化算法和粒子群优化的混合算法来求解问题。该算法首先在多个群体空间内采用粒子群优化寻找局部最优解,然后利用知识进化算法的猜测操作和反驳操作建立以群体空间知识为基础的一个知识空间,最后通过知识空间的协同进化更新其中的社会知识,从而形成问题的最优解。通过采用所提算法对带模糊交货期的流水车间调度问题的实例进行测试,并比对遗传算法和粒子群优化算法,表明了混合算法的可行性和有效性。 相似文献
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针对以最小化完工时间为目标的阻塞流水车间调度问题,提出了一种混合粒子群算法进行求解。该算法将粒子群算法与迭代贪婪算法进行了结合。利用改进的迭代贪婪算法产生问题初始优化解,利用粒子群算法进行全局优化。针对粒子群算法易早熟收敛的特点,提出一种判断粒子停滞和粒子群早熟的方法,并在发现种群早熟后利用迭代贪婪算法的构造操作和毁坏操作对相关粒子进行变异,同时按照一定比例对最差的部分粒子进行重新初始化,以增加种群多样性。通过标准实例测试,验证了所提算法的有效性。 相似文献
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改进微粒群优化求解置换流水车间调度问题 总被引:4,自引:1,他引:3
针对置换流水车间调度问题,提出了一种改进微粒群优化的求解算法。首先,由基于启发式信息的贪婪随机自适应算法得到工件加工顺序,个体最优的初始值不再是随机生成的初始值,而是由该工件加工顺序转化而成;然后,对个体最优解进行了交换型局部搜索;最后,通过对Car系列和Rec系列基准的测试,表明了该算法的有效性。 相似文献
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基于改进粒子群算法的开放式定位-运输路线问题研究 总被引:3,自引:0,他引:3
将开放式车辆路径问题和定位-分配问题集成考虑,建立了该问题的数学模型;运用基于遗传算法、模拟退火算法的改进粒子群算法,对一个开放式定位-运输路线问题进行了求解。历次迭代产生的全局历史最优解的良好收敛,验证了模型的正确性和算法的有效性。 相似文献
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针对服装生产流水线调度问题,以最小化最大流程时间为目标,将具有全局优化特点遗传算法应用于服装生产流水线调度中.算法采用基于工序的编码方式和具有简单操作的单亲遗传算子,并在调度实例应用中取得满意的效果.仿真结果表明:该算法优化了调度方案,缩减了最小化完工时间,能够有效、高质量地解决服装生产流水线调度问题. 相似文献
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介绍了微粒群优化算法的原理、改进及算法实现过程.用数值实验验证了该算法在解决复杂机械优化问题方面的可行性与有效性. 相似文献
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