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为了解决单一算法求解Job Shop调度问题存在的不足,该文提出了一种混合算法,将蚁群算法用于全局搜索。针对蚁群算法易于陷入局部最优的情况,提出了一种基于关键工序的邻域搜索方法,将使用此邻域搜索方法的TS算法作为局部搜索策略。利用TS算法较强的局部搜索能力,提高了蚁群算法的优化能力,达到改善Job Shop调度问题解的质量。实验结果表明,混合算法在较短的时间内,找到了FT10、LA24、LA36等典型benchmarks问题的最优解,得到的makespan的平均值较并行遗传算法(PGA)和TSAB算法均有所提高。 相似文献
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采用并行遗传算法作为全局搜索算法,提出一种混合搜索策略,用于求解模糊Job Shop调度问题.根据模糊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,加强了遗传算法局部搜索能力.针对13个困难benchmark问题的实验结果表明,在较短的时间内,混合搜索策略的算法得到的平均满意度比并行遗传算法提高4.67%,比TSAB算法提高5.76%.采用的禁忌搜索算法改善了遗传算法的局部搜索能力,说明提出的混合搜索策略是有效的. 相似文献
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传统遗传算法在求解Job Shop调度问题时存在收敛速度慢,易于早熟的缺点。在病毒遗传算法(VEGA)和灾变遗传算法的基础上提出了一种带有灾变因子的病毒遗传算法(IVEGA-C)。该算法在传统遗传算法的基本结构上加入了病毒感染操作和灾变操作,病毒感染操作实现了同代个体之间横向传递进化信息,灾变操作采用灭绝操作。正是这种改进加快了遗传算法的收敛速度,避免了早熟现象和陷入局部最优解。通过仿真实验验证了IVEGA-C算法在解决Job Shop调度问题中的性能优于传统GA算法和VEGA算法。最后给出了应用该算法的一个实例。 相似文献
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针对最小化最大完工时间的作业车间调度问题(JSP),提出一种结合帝国主义竞争算法(ICA)和禁忌搜索(TS)算法的混合算法。混合算法以帝国主义竞争算法为基础,在同化操作中融入遗传算法中的杂交算子和变异算子,使算法全局搜索能力更强。为了克服帝国主义竞争算法局部搜索能力弱的缺点,引入禁忌搜索算法进一步优化同化操作后的后代。禁忌搜索算法采用混合邻域结构和新型选择策略,使得算法能够更有效地搜索邻域解。混合算法兼具全局搜索能力和局部搜索能力,通过对13个经典的Benchmark调度问题进行仿真测试,并与近年4种新型混合算法进行对比分析,实验结果表明了所提算法求解Job Shop调度问题的有效性和稳定性。 相似文献
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蚁群算法(ACA)与遗传算法(GA)都属于仿生型优化算法,是解决组合优化问题的强有力工具,并都分别成功应用于旅行商问题(TSP)问题中。本文通过实验验证了两种算法在解决TSP问题上各自的优缺点,并给出了未来的进一步研究方向。 相似文献
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对基于蚁群算法的车间作业调度问题求解进行了研究,在分析了传统蚁群算法求解车间作业调度问题容易出现早熟、收敛于局部最优解以及搜索速度慢的缺陷,提出了一种改进的混合蚁群算法。该方法在信息素更新规则上利用信息素局部更新策略和全局更新策略来进行信息素的更新,并将领域搜索与蚁群算法相结合,从而求得问题的可行解。最后,基于benchmarks问题进行了实验仿真,实验结果证明该改进混合算法的有效性及可行性。 相似文献
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In previous work, we developed three deadlock removal strategies for the job shop scheduling problem (JSSP) and proposed a hybridized genetic algorithm for it. While the genetic algorithm (GA) gave promising results, its performance depended greatly on the choice of deadlock removal strategies employed. This paper introduces a genetic algorithm based scheduling scheme that is deadlock free. This is achieved through the choice of chromosome representation and genetic operators. We propose an efficient solution representation for the JSSP in which the job task ordering constraints are easily encoded. Furthermore, a problem specific crossover operator that ensures solutions generated through genetic evolution are all feasible is also proposed. Hence, both checking of the constraints and repair mechanism can be avoided, thus resulting in increased efficiency. A mutation-like operator geared towards local search is also proposed which further improves the solution quality. Lastly, a hybrid strategy using the genetic algorithm reinforced with a tabu search is developed. An empirical study is carried out to test the proposed strategies. 相似文献
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柔性作业车间调度问题是典型的NP难问题,对实际生产应用具有指导作用。近年来,随着遗传算法的发展,利用遗传算法来解决柔性作业车间调度问题的思想和方法层出不穷。为了促进遗传算法求解柔性作业车间调度问题的进一步发展,阐述了柔性作业车间调度问题的研究理论,对已有改进方法进行了分类,通过对现存问题的分析,探讨了未来的发展方向。 相似文献
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蚁群算法及其改进形式综述 总被引:6,自引:0,他引:6
蚁群算法是一种具有许多优良特性的模拟进化算法,已经成功地解决了许多复杂的组合优化问题。但是蚁群算法并不完善。本文介绍蚁群算法的模型及其存在的问题,并综述蚁群算法的多种改进形式,最后对蚁群算法将来的研究方向作出预测。 相似文献