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针对单变量边缘分布算法(UMDA)容易陷入局部最优解且搜索效率较低等缺点,提出一种混合单变量边缘分布算法(HUMDA).该算法采用两阶段参数动态控制策略来控制算法的均值与方差参数,在搜索初期保持群体的多样性,在算法后期提高了算法的局部搜索能力,并引入混沌搜索机制有效提高了算法的搜索精度和效率.采用多峰高维标准测试函数进行测试,测试结果表明 HUMDA 具有更优的全局搜索能力且搜索精度较高.将其应用于求解水库优化调度问题,亦得到较好的结果. 相似文献
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为解决云制造环境下虚拟资源调度存在的算法求解效率不高、模型建立缺乏考虑任务间关系约束和任务间及子任务间的物流时间及成本因素等不足,构建了兼顾交货期时间最小化、服务成本最低化、服务质量最优化为目标的多目标虚拟资源调度模型;采用一种基于项目阶段的双链编码方式进行编码,并提出自适应交叉与变异概率公式,以避免交叉、变异概率始终不变导致算法效率下降与过早收敛的问题;在此基础上利用基于项目阶段的多种交叉变异策略相结合的改进遗传算法进行求解,保证了算法的全局与局部搜索性能。实例结果表明,相比于传统的模型与算法,该模型适用性更强,改进的遗传算法在求解效率、准确度与稳定性方面均有较大提高。 相似文献
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针对建材装备集团项目执行过程中存在的项目内和项目间多类别资源协同共用现象,提出并行调度机制下考虑多类别资源转移时间和转移成本的分布式多项目资源调度问题,以最小化资源转移成本和项目执行工期为目标建立问题的数学模型.为改善进化算法在局部搜索能力方面的不足,提出将禁忌搜索与进化算法相结合,构造一种内嵌禁忌搜索寻优搜索的多目标混合进化算法,在保证算法全局搜索能力的前提下提升局部精确搜索能力.同时,考虑资源转移成本和时间对任务选取的影响,改进任务选择的优先权值,提出并行调度机制下资源转移冲突消解策略.数据实验表明,所提算法能够有效避免不合理的资源转移,在求解质量方面具有良好的性能. 相似文献
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考虑新技能的学习机制,建立软件项目调度问题的数学模型.该模型融入员工对新技能的学习、新技能熟练度的增长、投入度的自适应变化以及已有技能熟练度变化等实际因素,通过寻找最佳员工任务分配方案,最小化软件项目的工期和成本.为求解该模型,提出一种引入问题启发信息的离散人工蜂群算法.将多元学习策略应用于引领蜂阶段,在保证种群多样性的同时,加强算法全局搜索能力.在跟随蜂阶段采用一种基于启发信息的变异机制,保留最优个体中契合度较高的员工信息,并根据不同个体目标值的优劣采用相异的变异方式,针对性地进行搜索,以增强算法的局部寻优能力.实验结果表明,与已有算法相比,所提算法在不同规模的软件项目调度问题中均能够搜索到更优的分配方案. 相似文献
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传统的优化算法在求解面对多目标柔性作业车间调度时,往往求解效率低且难以获得最优解。为了求解多目标柔性作业车间调度问题,设计了混合人工蜂群算法。种群的初始化采用了多种方法相结合的策略。在人工蜂群算法的不同阶段采用不同的搜索机制,在雇佣蜂阶段采用开发搜索,针对跟随蜂阶段蜜蜂跟随的对象的优秀解进行小幅度的更新,从而提高了搜索的表现。禁忌搜索与改进的人工蜂群算法相结合,有效的提升了获得最优解的概率。通过相关文献中的标准实例对设计的混合人工蜂群算法进行一系列求解测试,实验的结果有效的说明了算法在求解柔性作业车间调度问题时效果显著。通过求解结果对比表明人工蜂群算法的高效性和优越性。 相似文献
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针对传统工业控制网络总线资源调度算法在节点数量逐渐增加时收敛速度慢和搜索精度不高,且准确度及效率低等问题,提出了一种基于关键路径链和多态蚁群遗传算法(PACGA)的资源调度方法,采用关键路径链的调度算法获取需求调度的节点,不同节点间采用多态蚁群遗传算法进行资源的调度,依据照工业控制网络资源调度的特征,用自适应调整挥发系数增强节点的全局搜索性能,通过候选节点集方法缩小搜索区域提高算法的搜索效率,完成工业控制网络总线资源的高效调度;仿真实验说明,该种方法在工业控制过程中任务数量较多的情况下仍然具备较高的运行效率和精度,并且具有较低的运行时间,具有较强的应用价值。 相似文献
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基于双种群模糊引力搜索算法的舰载机甲板作业调度 总被引:1,自引:0,他引:1
舰载机甲板作业调度问题是一类具有NP-hard特性的资源受限多项目调度问题.首先,分析舰载机甲板作业调度问题的工序流程约束和各类资源约束,构建舰载机甲板作业调度混合整数规划模型.然后,基于基本引力搜索算法,提出双种群模糊引力搜索算法用于模型求解.算法采用基于作业时序修正的优先数编码,并采用双种群交替迭代结构,将基于个体的双向对齐技术扩展到种群层面,基于串行调度生成机制产生调度方案.为了提高算法性能,采用边界修正策略修正越界粒子编码,在引力计算阶段,采用模糊逻辑控制策略进行参数自适应控制.最后,通过案例仿真和算法对比验证了双种群模糊引力搜索算法的有效性,所提出的算法适合求解大规模的舰载机甲板作业调度问题. 相似文献
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In this paper, a multi-project scheduling in critical chain problem is addressed. This problem considers the influence of uncertainty factors and different objectives to achieve completion rate on time of the whole projects. This paper introduces a multi-objective optimization model for multi-project scheduling on critical chain, which takes into consideration multi-objective, such as overall duration, financing costs and whole robustness. The proposed model can be used to generate alternative schedules based on the relative magnitude and importance of different objectives. To respond to this need, a cloud genetic algorithm is proposed. This algorithm using randomness and stability of Normal Cloud Model, cloud genetic algorithm was designed to generate priority of multi-project scheduling activities and obtain plan of multi-project scheduling on critical chain. The performance comparison shows that the cloud genetic algorithm significantly outperforms the previous multi-objective algorithm. 相似文献
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《Journal of Parallel and Distributed Computing》2002,62(1):85-110
This paper presents a neighborhood search algorithm for heterogeneous multiprocessor scheduling in which loop pipelining is used to exploit parallelism between iterations. The method adopts a realistic model for interprocessor communication where resource contention is taken into consideration. The schedule representation scheme is flexible so that communication scheduling can be performed in a generic manner. Base on a general time formulation of the schedule performance, the algorithm improves an initial schedule in an efficient way by successive modification to the task processor mapping and task ordering. Simulation results show that significant improvement over existing methods can be obtained. A parallel software video encoder was implemented based on the scheduling result and real time performance was achieved with pipelining of frame encoding. 相似文献
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针对大型离散企业产品组装空间调度问题,本文提出了一种基于树搜索的动态调度方法。该方法同时考虑了空间布置和时间调度两方面因素,在整个调度规划周期内,算法分成两部分:一是调度准备阶段,把调度时间分割成连续的时间段,并通过时间约束条件得到在每个分场地内需要组装的模块候选集,同时得到分场地的初始布局状态;二是局部调度阶段,通过深度优先树搜索的方法,在每个时间片内使用局部调度算法进行空间布置搜索,得出最优调度。该方法简单实用,最后,仿真实验说明了所提方法的有效性。 相似文献
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Ramamritham K. Stankovic J.A. Shiah P.-F. 《Parallel and Distributed Systems, IEEE Transactions on》1990,1(2):184-194
Efficient scheduling algorithms based on heuristic functions are developed for scheduling a set of tasks on a multiprocessor system. The tasks are characterized by worst-case computation times, deadlines, and resources requirements. Starting with an empty partial schedule, each step of the search extends the current partial schedule by including one of the tasks yet to be scheduled. The heuristic functions used in the algorithm actively direct the search for a feasible schedule, i.e. they help choose the task that extends the current partial schedule. Two scheduling algorithms are evaluated by simulation. To extend the current partial schedule, one of the algorithms considers, at each step of the search, all the tasks that are yet to be scheduled as candidates. The second focuses its attention on a small subset of tasks with the shortest deadlines. The second algorithm is shown to be very effective when the maximum allowable scheduling overhead is fixed. This algorithm is hence appropriate for dynamic scheduling in real-time systems 相似文献