物流配送中心车辆调度模型与遗传算法设计

对带时间约束的物流配送中心车辆调度问题，采用混合整数规划方法进行建模，分析了该模型用精确算法进行求解的复杂性，指出对实际问题若完全采用精确算法求解往往达不到实时响应的要求，提出了遗传算法与启发式算法相结合的求解方法，将该问题分解为车辆分配和单一车辆路线安排两个相互关联的子问题进行求解，仿真结果表明，该算法是很有效的。     

多配送中心车辆调度问题的DNA计算模型

提出了采用聚类分析最短距离分配法将多配送中心车辆调度问题动态地分解为多个单配送中心车辆调度问题进行求解的策略,并设计了求解单配送中心车辆调度问题的DNA计算模型,实现了使用常规的生物分离方法进行最优路径的选择.     

基于遗传算法的物流配送中心选址研究

物流配送中心的布局对其中心功能的发挥影响极大。物流配送中心选址是一个混合整数非线性规划问题,如果待选择和拟选择的配送中心数目较多,计算将十分复杂。针对这个问题,设计了基于优先权编码的遗传算法来降低问题求解的难度,并给出了一个小规模算例。     

基于改进遗传算法的弹药运输车辆调度问题研究

建立了弹药运输车辆调度问题的数学模型,针对传统遗传算法求解该问题具有收敛速度慢、易陷入局部极小的缺点,提出了一种改进的遗传算法予以求解。在改进算法中引入一种基于信息素的遗传交叉算子,该算子能利用以信息素形式保存的全局信息,从而提高收敛速度;算法中的变异算子采用Relocation、Exchange、2-opt＊及2-opt 4种启发式搜索算法,尽可能扩大搜索范围。算例分析表明了所提改进遗传算法求解弹药运输车辆调度问题的有效性和可行性。     

基于遗传算法的双目标多工艺路线调度研究

建立了基于双目标多工艺加工计划的生产调度集成框架图和数学模型,给出了基于遗传算法的满足关键零件的交货期和生产周期双目标多工艺加工计划调度算法,并采用改进的遗传算法进行仿真实验。实验结果表明模型是正确的,算法是有效的。     

基于遗传算法的快递物流配送中心选址

以快递物流配送中心选址问题为研究对象,结合其选址特点构建了含有固定投资成本、管理成本、运输成本等诸多成本要素的目标函数,建立了基于遗传算法的选址模型,并利用改进后的求解策略或方法对算法模型进行求解,有效提高了算法模型的求解效率和求解质量.实例研究中,将Matlab2017a数学仿真编程软件与算法模型相结合,对算例进行求...     

求解非满载车辆调度问题的免疫遗传算法

非满载车辆调度问题是车辆调度问题中的一个基本问题,由于它是一个典型的NP难题,传统方法的求解结果往往不能令人满意.曾有研究将传统的遗传算法用于求解非满载车辆调度问题,但是由于遗传算法在遗传后期的波动现象,导致了迭代次数过大和准确率不高.该实验根据生物免疫系统的机理提出的免疫遗传算法,结合了遗传算法的进化操作和生物免疫中的浓度机制,通过抗体的期望繁殖率实现对抗体的促进和抑制,改善未成熟收敛.该算法是在传统遗传算法全局随机搜索的基础上,借鉴生物免疫机制中抗体的多样性保持策略,改善了传统遗传算法的群体多样性,通过与遗传算法的比较,结果表明,该算法不仅收敛,而且具有更好的全局和局部搜索能力和收敛速度.     

基于遗传算法的生产调度研究

生产过程中调度问题的研究具有重要的经济意义,然而又是最困难和最复杂的组合问题之一,目前尚无通用算法可循。调度的关键任务是寻找最优解,同时还需考虑具体领域的大量信息,这些信息更增加了调度问题的复杂性。自遗传算法问世以来,已被广泛用于各个领域。本文将遗传算法运用到生产调度中提出了一些做法。     

基于遗传算法的粮食物流配送中心选址优化

根据粮食配送中心选址问题的特点和要求,在运输成本最低的基础上,构造了选址问题的数学模型.并把遗传算法引入到该模型的求解中,通过选择恰当的编码方法和遗传算子,求得模型的最优解,验证了模型的正确性.实例求解表明,该算法可以有效、快速地求得粮食配送中心选址问题的全局最优解.     

基于多目标遗传算法的综合利用水库优化调度图求解

分析了常规方法求解综合利用水库调度图存在的问题.提出了一个基于遗传算法的调度图求解模型.模型同时以保证率和缺水量为目标,直接以调度图的基本调度线为决策变量,通过水库的模拟运行结果评价可行解,然后利用遗传算子不断改进调度线,能搜索得出调度图的非劣解集.实例计算结果显示多目标方法较传统仅以保证率为目标推求调度图的做法合理     

基于遗传算法的车间作业调度

研究了遗传算法在车间作业调度问题中的应用,以遗传算法作为优化工具,给出了车间作业调度算法。最后给出了计算机仿真结果,并与启发式算法求得的结果作了比较,证明了该算法解的有效性和优越性。     

解决Job Shop调度问题的遗传算法的实现

针对作业车间调度问题的具体特点,给出了利用遗传算法求解Job Shop调度问题的主要构造过程和步骤,并对编码、解码、适应度计算、选择、交叉、变异等遗传操作进行了详细设计.最后用一个6×6的测试例子,对本研究设计的GA算法的求解效果进行了测试,并对测试结果进行了分析.     

遗传算法求解有向中国邮路问题

在图形变换的基础上,用遗传算法实现了对有向邮路问题的求解。本文所提方法较之传统方法更于编程实现和求解大规模复杂网络问题,实例表明,本方法能很好地收敛到有向邮路网络传统算法的结果。     

Petri网的遗传算法在Job-Shop问题中的应用研究

提出了一种基于扩展时间Petri网(ETPN)的单亲遗传算法,并利用该算法对Job-Shop调度问题进行了求解.首先定义一种扩展时间Petri网,然后利用定义的扩展时间Petri网对Job-Shop调度问题进行建模,最后应用单亲遗传算法对模型进行优化调度.通过实例证明了该建模方法和优化算法的有效性和正确性.     

遗传算法在制造网格资源调度中的应用

在网络化制造环境下为解决制造网格中的资源调度问题,提出了基于遗传算法的网格资源调度算法。结合用户对多目标优化问题的要求,设计了基于遗传算法的制造网格资源调度算法。该算法将多目标优化问题转化为单目标优化问题,并以数字制造业中零件加工过程的资源优化调度为算例,验证了算法的有效性。     

求解Job Shop调度问题的自适应遗传算法设计

针对标准遗传算法中交叉概率Pc和变异概率Pm固定不变带来的局限性,以及M.Sr-invivas自适应遗传算法的缺点,提出了根据适应值集中程度,自适应地变化整个种群的Pc和Pm的一种改进的自适应遗传算法,文中系统地介绍了算法的改进及算法的流程,并将算法应用于求解JSP问题,最后用一个典型的测试例子,对本文设计的算法的求解效果进行了测试,并对测试结果进行了分析.     

一种基于遗传算法的车间作业调度求解算法

研究了遗传算法在特定的车间作业调度问题中的应用,以遗传算法作为优化工具,给出了车间作业调度算法,最后给出了计算机仿真结果,并与启发式算法求得的结果作了比较,证明了该算法解的有效性和优越性.     

基于改进免疫算法的带模糊需求车辆调度问题

通过引用一种新的编码方法、交叉和变异概率的自适应机制,构造了一个改进的免疫算法,并对算法的交叉操作加以改进,成功地将这种算法应用于带模糊需求的物流配送车辆调度的求解过程中,将求解结果与遗传算法比较,结果表明,该算法可以较好地求解VSPFD问题.     

一种改进的基于遗传算法的多跑道到达飞机调度

为解决具有多条跑道的大型机场在交通高峰期的飞机调度问题,提出了用遗传算法解决多跑道到达飞机调度的方法。算法以所有飞机的排列次序作为个体编码,在此基础上设计了交叉和变异算子。解码时首先确定各飞机的降落跑道,然后用改进的移动方法解决同一跑道上飞机之间的冲突并插入空闲时间,从而确定降落次序和时间。模拟结果表明,该方法能帮助管制员做出高效的飞机调度决策。