F1ow—shop调度问题的自适应模拟退火算法

为求得一个强NP-难问题——flow-shop调度问题的最优解或近优解，提出一种自适应模拟退火算法．本算法采用一种基于区段特性的特殊邻域结构、简便的目标函数计算方法和自适应退火策略．通过Flow-shop调度问题的基准测试问题的实验，数值结果证实了该方法的有效性．     

大型物流车辆配送线路自适应调度方法

为了有效提高物流配送车辆的利用率,降低配送车辆的空载率及物流运输成本,需要对大型物流车辆配送线路自适应调度方法进行研究。当前方法多是采用通过对物流车辆配送过程中的调度与路径选择进行分析,建立多类型的物流配送车辆调度模型,并构建改进后的遗传算法,对物流调度模型的算法效率以及计算时间和复杂度进行优化,以获取物流车辆配送调度问题的最优解,但该方法存在过程较为繁琐的问题。为此,提出一种大型物流车辆配送线路自适应调度方法。该方法首先建立物流车辆配送线路调度问题的数学模型,为实现自适应调度方法对数学模型进行优化求出最优解,利用蚁群算法对物流车辆配送调度数学模型的最优解进行优化,获取最优路径的适应度初始化蚁群算法的各客户点之间的信息素,从而得出了优化的最优路径;以优化的最优路径完成对大型物流车辆配送线路自适应调度。仿真实验表明,利用蚁群算法不仅加快了物流配送路线调度优化问题求解的速度,降低了物流运输的成本,而且获取了最优解的概率,比其他调度算法具有更明显的优势。     

用约束满足自适应神经网络和有效的启发式算法解Job—shop调度问题

提出一种用约束满足自适应神经网络结合有效的启发式算法求解Ｊｏｂ－ｓｈｏｐ调度问题,在混合算法中,自适应神经网络具有在网络运行过程中神经元的偏置和连接权值自适应取值的特性,被用来求得调度问题的可行解,启发式算法分别和来增强神经网络的性能,获得确定排序下最优解和提高可行解的质量。仿整表明了本文提出的混合算法的快速有效性。     

用约束满足自适应神经网络和有效的启发式算法解Job-shop调度问题

提出一种用约束满足自适应神经网络结合有效的启发式算法求解Ｊｏｂ－ｓｈｏｐ调度问题．在混合算法中,自适应神经网络具有在网络运行过程中神经元的偏置和连接权值自适应取值的特性,被用来求得调度问题的可行解,启发式算法分别被用来增强神经网络的性能、获得确定排序下最优解和提高可行解的质量．仿真表明了本文提出的混合算法的快速有效性．     

多构造蚁群优化求解置换流水车间调度问题

针对置换流水车间调度问题,提出了一种多构造蚁群优化求解算法。在该算法中,蚁群采用两种方式构造解,分别是基于NEH(Nawaz-Enscore-Ham,NEH)启发式算法和Rajendran启发式算法,并根据解的质量,自适应地调整两种构造方式在蚁群中所占的比例。对置换流水车间调度问题的基准问题测试表明,提出的算法是有效的。     

基于自适应遗传算法的流水车间作业调度

流水车间调度问题是NP完全问题。提出一种新的自适应遗传算法,采用初始种群复合化、适应度相同个体的筛选策略、改进自适应交叉变异概率等方法提高算法性能。通过仿真比较,从最优解出现的代数、最优解的相对误差以及随机若干次试验对算法的影响3个方面证明该算法的优越性。     

求解模糊柔性Job-shop调度问题的多智能体免疫算法

考虑实际纸盆车间调度中模具、机器、操作人员等资源约束,以及加工时间和交货日期的不确定性,建立了批量可变的模糊柔性Job-shop调度问题模型.结合多智能体系统以及免疫信息处理机制,构造了一种求解实际Job-shop调度问题的多智能体免疫算法.该方法通过竞争、自学习、自适应疫苗接种、模拟退火等操作,更新每个智能体在解空间的位置,从而能精确地收敛到全局最优解.纸盆车间调度实例的求解结果验证了该算法的有效性.     

基于多目标粒子群算法的混合流水车间调度方法研究

混合流水车间调度问题HFSP是一种具有很强应用背景的生产调度问题。本文给出了一种HFSP多目标调度模型,提出了一种针对该类问题的多目标粒子群算法。该算法采用基于Pareto支配关系的极值更新策略;采取对自适应惯性权重递减和对种群变异的方法以保持种群多样性;设置Pareto解池保存计算中出现的Pareto最优解,并提出了一种基于适应度拥挤度的聚类算法优化解的分布特性。实验结果表明,本文算法是求解HFSP问题的一种有效方法。     

基于自适应遗传算法的Job Shop调度问题研究

求解Job Shop调度问题是个NP完全问题,为了提高遗传算法的性能,提出一种新的自适应遗传算法(NSGA)以解决Job Shop调度问题.采用活动调度解码方法、过滤个体适应度相同的筛选策略、改进自适应交叉变异概率等改进策略来提高算法性能,最后通过仿真比较分析证明该算法的先进性.     

一种自适应粒子群算法在云资源调度中的应用

通过资源调度优化提升云计算的效率并降低数据中心能耗是云计算领域的主要研究内容之一。粒子群算法常用于解决资源调度问题,然而粒子群算法在云计算资源调度应用中算法初期收敛速度快,后期收敛速度缓慢,易陷入局部寻优。本文提出了一种自适应改进的粒子群算法用于云计算资源调度问题的研究,该算法通过自适应改进粒子的个体学习因子和社会学习因子,以提高算法的全局探索能力,使得粒子逼近更优解。实验结果表明：本文提出的自适应粒子群算法不仅具备良好的收敛性和全局寻优能力,同时能够大幅度降低云资源调度中任务队列的总完成时间。     

不同尺寸工件批调度问题的自适应蚁群退火算法*

研究不同尺寸工件单机批调度问题,将蚁群算法与模拟退火算法相结合,引入自适应状态转移概率,提出了一种自适应蚁群退火算法AACSA(adaptive ant colony simulated annealing)。该算法利用模拟退火算法实现了一种新的混合信息素更新策略,此外根据停滞次数,动态改变状态转移概率,有效地避免算法陷入停滞以及局部最优,提高算法的性能。仿真实验结果表明,AACSA与蚁群优化算法BACO、模拟退火算法SA、启发式规则BFLPT相比,算法求解的性能更好。     

汽车零部件物流网络优化设计与实现

针对现阶段汽车零部件物流网络优化问题,提出以区域分销中心选址为基础的汽车零部件物流网络优化解决方案,包括符合汽车零部件物流特点的物流网络优化模型。由于遗传算法的局限性,采用以模拟退火的思想对遗传算子参数进行自适应的改进方法,以及最优步长搜索技术做出调整与优化。对实际项目的优化和比较结果证明了该自适应遗传算法的有效性和适应能力。     

基于自适应遗传模拟退火算法的矩形件排样

研究一种自适应遗传模拟退火算法,应用于矩形件优化排样问题。以整数编码矩形件的排样序列,采用经验选择与随机生成相结合的策略构造初始种群。运用自适应交叉和变异概率动态地控制遗传算法的收敛速度,通过模拟退火算法引导全局最优搜索,采用启发式最低水平线择优算法对排样序列进行解码,形成排样方式。多组对比实验结果表明,自适应遗传模拟退火算法求解速度较快,可以有效提高板材的利用率。     

一种新的模糊自适应模拟退火遗传算法

针对遗传算法收敛速度慢、容易"早熟"等缺点,结合模糊推理、模拟退火算法和自适应机制,提出一种改进的遗传算法--模糊自适应模拟退火遗传算法(FASAGA),并分析了该算法的性能和特点,实验研究表明,该算法比标准的遗传算法(SGA)具有更快的收敛速度和寻优效果.     

一种改进的暂态混沌神经网络多用户检测算法

分析了暂态混沌神经网络中的模拟退火函数和自反馈连接权值的敏感性,提出了一种基于模拟退火优化的自适应暂态混沌神经网络,具有较好的逃逸局部最优点的能力,并将其应用于DS/CDMA的多用户检测技术。仿真结果表明,基于模拟退火优化的自适应暂态混沌神经网络多用户检测算法,其误码率性能以及抗远近效应能力优于已有的神经网络多用户检测算法,并具有较好的信干比。     

Two-dimensional equilibrium constraint layout using simulated annealing

This paper studies the layout optimization problem with equilibrium constraint. It is a two-dimensional packing problem with the industrial background of simplified satellite module layout design, and is known as NP-hard problem. By incorporating the heuristic neighborhood search mechanism and the adaptive gradient method into the simulated annealing procedure, a heuristic simulated annealing algorithm is put forward for this problem. The special neighborhood search mechanism can avoid the disadvantage of blind search in the simulated annealing algorithm, and the adaptive gradient method is used to execute local search and speed up finding the global optimal solution. Numerical examples are illustrated to verify the effectiveness of the proposed algorithm.     

Two-dimensional equilibrium constraint layout using simulated annealing

This paper studies the layout optimization problem with equilibrium constraint. It is a two-dimensional packing problem with the industrial background of simplified satellite module layout design, and is known as NP-hard problem. By incorporating the heuristic neighborhood search mechanism and the adaptive gradient method into the simulated annealing procedure, a heuristic simulated annealing algorithm is put forward for this problem. The special neighborhood search mechanism can avoid the disadvantage of blind search in the simulated annealing algorithm, and the adaptive gradient method is used to execute local search and speed up finding the global optimal solution. Numerical examples are illustrated to verify the effectiveness of the proposed algorithm.     

基于曲线自适应和模拟退火的蝗虫优化算法

针对蝗虫优化算法容易陷入局部极值点、收敛速度慢、精度较差等缺点,提出曲线自适应和模拟退火蝗虫优化算法。首先,引入曲线自适应代替蝗虫优化算法关键参数的线性自适应,提高了算法的全局搜索能力;其次,在此基础上引入模拟退火算法,对蝗虫算法的劣势解具有一定概率的接收,使算法具有跳出局部最优,实现全局最优的能力。自适应缩小模拟退火中蝗虫位置随机解的范围,有利于进一步提高蝗虫算法的开发能力。通过测试函数测试,实验结果表明,改进的新算法具有更好的求解质量和收敛速度。     

三种GPU并行的自适应邻域模拟退火算法

提出了三种新的GPU并行的自适应邻域模拟退火算法,分别是GPU并行的遗传-模拟退火算法,多条马尔可夫链并行的退火算法,基于BLOCK分块的GPU并行模拟退火算法,并通过对GPU端的程序采取合并内存访问,避免bank冲突,归约法等方式进一步提升了性能。实验中选取了11个典型的基准函数,实验结果证明这三种GPU并行退火算法比nonu-SA算法具有更好的精度和更快的收敛速度。     

基于模拟退火遗传算法的关联规则挖掘

将模拟退火遗传算法加以改进,应用于关联规则挖掘,提出一种新的基于改进的模拟退火遗传算法的关联规则挖掘算法,并在该算法中,采用自适应方式动态选取交叉和变异概率,有效地抑制了早熟收敛现象,实验结果显示该方法能高效地解决关联规则挖掘问题。