差异工件流水车间批调度问题的求解

针对流水车间批调度问题,提出一种基于群智能算法的求解思路。结合问题具体特点,给出工件集合的分批策略,设计了将Palmer和Best Fit（BF）分批规则相结合的分批方法;在批排序阶段,提出了一种改进的微粒群算法;在粒子初始生成阶段,通过引入NEH启发式算法改进了粒子的初始化质量;在全局最佳位置更新前,通过变邻域搜索优化了算法的局部搜索能力,避免了算法陷入局部最优。仿真实验表明,改进后的算法优于传统的微粒群算法和NEH启发式算法。     

两阶段流水车间批调度问题的蚁群优化算法

针对差异工件(工件尺寸不同)两阶段流水车间的批处理机调度问题,提出一种以最小化加工时间跨度为目标的蚁群优化算法.根据批中工件在每阶段加工时间的相似程度(标准差衡量),得到一个能够提高批中工件加工时间相似水平的启发式信息.同时,改进蚁群算法的编码方案,并引入局部优化算法来提高优化性能.仿真结果表明,与现有算法相比,该算法在工件规模较大的情况下具有较好的求解性能.     

基于画像的旅游推荐服务实现

随着人们生活水平的提高,人们逐渐追求对精神的享受,于是对旅游的需求便日益增多.但是如今市场上的旅游APP推荐地点都是千篇一律,只根据人气地点或者网红打卡地等流量地方进行推荐.基于LSTM搭建情感分析分类的深度模型,通过知识图谱将人和地点联系在一起,建立每个用户的画像,根据推荐算法把旅游景点推荐给其他用户.