面向Job Shop调度的算法融合方法研究

提出一种算法融合方法,解决单一算法求解Job Shop调度问题存在的不足,提高这类问题的求解质量。在融合方法中,采用遗传算法和蚁群算法进行并行搜索;根据Job Shop调度问题解的特征,提出基于关键工序的邻域选择方法,并将基于这种邻域选择方法的禁忌搜索算法作为局部搜索算法,加强了遗传算法和蚁群算法的局部搜索能力。采用算法融合方法构造的优化算法对13个难解的benchmarks问题实例进行求解,在较短的时间内,得到的十次实验结果的makespan最优值和平均值优于并行遗传算法(PGA)和TS算法。采用算法融合方法构造的优化算法具有较强的搜索能力,说明提出的算法融合方法是有效的。     

基于改进Jaya算法的柔性作业车间调度问题

鉴于柔性作业车间调度问题(FJSP)是广泛存在于制造企业实际生产过程中的复杂NP-hard组合优化问题,针对FJSP的特点,结合Jaya算法与禁忌搜索算法的各自优势,提出一种改进Jaya算法求解该问题.在该算法中,根据离散的Jaya算法公式提出一种扩展离散Jaya算法操作机制,设计了Jaya迭代候选解集方法以及结合相似度和最大完工时间的选择策略,保证了种群的多样性并提高了Jaya算法的搜索能力;提出融合M.G.和N7两种邻域结构的禁忌搜索算法,使混合算法在分散搜索和集成搜索之间达到平衡.通过测试著名的FJSP基准问题,显示了所提算法在质量方面优于当前文献,并通过实验验证了算法的有效性和优越性.     

一种改进蚁群算法在车间作业调度问题中的研究与应用

讨论了蚁群算法在车间作业调度问题中的应用，针对传统蚁群算法求解调度问题的不足，将邻域搜索与蚁群算法结合，通过实验验证了该混合算法的有效性和优化性。     

基于混合粒子群优化算法的置换流水车间调度问题研究

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。     

列车调度问题模型与基于混合粒子群优化的求解算法

针对复线列车调度问题,建立了描述问题解空间的阻塞限制混合流水车间模型,并提出一种混合粒子群优化算法进行求解。该算法以最小化最长完工时间为目标,设计了释放-回推算法来安排列车运行顺序并计算最小化最长完工时间,利用改进的粒子群优化算法解决轨道分配问题并进行全局优化。此外,通过基于迭代邻域的搜索算法来提高种群的局部搜索能力。实验结果表明,所提出的方法能够有效地求解复线列车调度问题。     

基于DFA-TS算法的柔性作业车间调度问题求解

通过对柔性作业车间调度的特点和求解该问题的智能算法的研究,提出了一种混合离散萤火虫禁忌搜索算法来求解该问题。该算法基于相似度和剩余作业时间最多的启发式规则来产生初始种群,通过对标准萤火虫算法进行改进,提出了一种离散萤火虫算法,并将该算法与禁忌搜索算法进行融合来加强局部搜索能力。最后结合实验结果证明了该算法能很好地解决柔性作业车间调度问题。     

求解作业车间调度的变邻域细菌觅食优化算法

针对最小化最大完工时间的作业车间调度问题,提出一种基于变邻域趋化操作的细菌觅食优化算法。邻域搜索是一类改进型局部搜索算法,在每一步迭代过程中通过搜索当前解的邻域得到一个改进的解,利用邻域搜索可大大提高局部最优解的精确度。本算法采用基于操作的编码,使得细菌觅食优化算法适用于作业车间调度求解;将3种不同的邻域结构引入趋化操作中,以便扩大可行解的搜索空间,细菌个体按照自适应学习策略根据邻域的各自贡献率选择搜索方式,减少陷入局部极小的机会;同时使用自适应步长更新各邻域内趋化操作的位置,根据适应度值动态调整搜索精度,避免早熟收敛。典型算例试验表明,该算法具有一定的鲁棒性,并有效地提高了搜索精度和收敛性。     

双资源约束作业车间调度算法研究

针对存在差异性工人的双资源约束作业车间调度问题,提出一种混合蚁群算法进行求解.该算法借鉴禁忌搜索思想,基于工艺约束为每只蚂蚁建立候选解空间,通过压缩蚂蚁搜索空间提高解搜索效率;引入各种启发式资源选配策略,在蚂蚁寻径过程中渐进地为各工序配置最优的设备、工人双资源组合;以模拟退火算法作为局部搜索机制,对每次迭代的最优解进行退火优化,增强算法全局收敛能力.证明了该混合算法的搜索过程是一个有限非齐次不可约马尔科夫链后,基于马尔科夫链知识对其全局收敛性进行理论分析.最后采用仿真试验及统计分析方法确定最优的参数组合和资源选配策略,通过该混合蚁群算法与其他算法对随机算例运算结果的对比分析,表明所提算法搜索性能较强且鲁棒性较优.     

基于粒子群优化和变邻域搜索的混合调度算法

提出了用于解决作业车间调度问题的离散版粒子群算法.该算法采用基于工序的编码和新的位置更新策略,使具有连续本质的粒子群算法直接适用于调度问题.同时,针对粒子群算法容易陷入局部最优的缺陷,利用粒子群算法和变邻域搜索算法的互补性能,设计了粒子群-变邻域搜索算法、改进的粒子群算法、粒子群-变邻域搜索交替算法和粒子群-变邻域搜索协同算法4种混合调度算法.仿真结果表明,混合算法能够有效地、高质量地解决作业车间调度问题.     

求解分布式柔性作业车间调度的混合蛙跳算法

针对分布式柔性作业车间(Distributed flexible job shop scheduling problem,DFJSP)最小化最大完工时间问题,提出一种混合蛙跳算法.在该算法中,编码采用基于工序序列和工厂序列的部分解空间编码方案,机床选择在解码过程中通过规则确定.引入变邻域搜索算法提升蛙跳算法的局部搜索能力.为了弥补部分解空间编码不能探索整个解空间的缺点,引入针对关键工厂的全解空间禁忌搜索,从而扩大算法解空间、进一步提升算法的局部搜索能力.通过对基准实例的求解,并与现有的最先进算法进行对比,验证了所提算法的有效性和优越性.     

一种新的优化算法一遗传算法的设计

本文说明了遗传算法的含义,操作方法,设计方法及及它的改进途径。     

锥束XCT重建算法的实现

计算机断层成像（CT）是一门用来获取观测目标断层图像的技术，它广泛地应用于医疗诊断和工业无损检测等领域。与CT系统其他部分比，重建算法是其核心，本文实现了锥束CT重建的三种算法：FDK算法、Katsevich算法和EM算法，并对这三种算法进行了比较研究。     

基于混合遗传算法的Job-Shop调度问题的研究

Job-Shop调度问题是最困难的组合优化问题之一,由于其固有的计算复杂性,一般无法利用经典解析算法求出最优解。结合实际生产情况,建立了Job-Shop调度问题的模型,并基于遗传算法与局部搜索启发式算法相结合的混合遗传算法的思想给出了求解此模型的算法过程。     

遗传算法及其在机械工程中的应用

介绍了遗传算法的基本原理、基本特点及对简单遗传算法的一些改进，简介了其在机械工程中的应用成果，并对其研究前景进行了展望     

RESEARCH OF PROBLEMS ON REALIZING DIRECT ALGORITHM OF WAVELET TRANSFORM

Direct algorithm of wavelet transform (WT) is the numerical algorithm obtained from the integral formula of WT by directly digitization. Some problems on realizing the algorithm are studied. Some conclusions on the direct algorithm of discrete wavelet transform (DWT), such as discrete convolution operation formula of wavelet coefficients and wavelet components, sampling principle and technology to wavelets, deciding method for scale range of wavelets, measures to solve edge effect problem, etc, are obtained. The realization of direct algorithm of continuous wavelet transform (CWT) is also studied. The computing cost of direct algorithm and Mallat algorithm of DWT are still studied, and the computing formulae are obtained. These works are beneficial to deeply understand WT and Mallat algorithm. Examples in the end show that direct algorithm can also be applied widely.     

相位恢复算法在仿真与实验上的研究

相位恢复算法一直存在着精确度不高,收敛速度慢甚至停滞不前等问题。将基于光强传输方程(TIE)法与G-S迭代算法混合提高了相位恢复的精确度,梯度算法的提出加大了迭代步长,使得收敛速度加快。采用GS-TIE算法和振幅加成梯度算法分别从仿真和实验的角度去比较分析恢复的效果。通过对二维图像仿真得出,振幅加成梯度算法在收敛速度上是GSTIE迭代算法的3倍,精确度是GS-TIE迭代算法的10倍。从实验结果得知,GS-TIE恢复的相位清晰可见,轮廓明显,在边缘处过度均匀,而振幅加成梯度算法相对比较模糊,在轮廓边缘处过度不均匀,悬差较大。     

优化算法在汽车动态称重信号处理中的改进和简化

本文讨论了几种动态称重信号去噪的算法,分析了各种算法的优缺点,对其中的优化算法进行了改进,摒弃了繁杂的模型参数估计并结合平均算法,从而简化了处理过程.在实际测试中,取得了很好的效果.     

装配序列规划问题求解的一种混合算法

基于蚂蚁算法和的遗传算法特点,给出了一种解决装配序列规划问题的遗传和蚂蚁混合算法.混合算法中利用蚂蚁的每一次周游,快速生成问题的一组可行解,用遗传算法对得到的可行解进行快速优化,并根据优化解的质量,生成路径上的信息素分布,以加速蚂蚁最优路径上信息素的积累,从而引导蚂蚁更快地搜索到问题的最优解.实验结果表明,混合算法在装配序列规划问题求解上具有更好的性能.     

求解Job-shop调度问题的混合遗传算法

分析了单件生产车间调度问题,提出了适合Job-shop调度的算法-混合遗传算法.通过分析几种求解该问题的典型混合遗传算法,说明了混合遗传算法是求解该问题的可行且有效的方法,并且在具体的环境下有一定的优越性。