求解Job-Shop车间作业调度的混合算法

提出了一种解决车间作业调度最短完成时间的有效的混合算法.基于考虑到遗传算法的早熟收敛问题和禁忌搜索算法的自适应优点,该算法结合了遗传算法和禁忌搜索算法对Joh-Shop车间作业调度问题的解进行编码,通过实例表明该算法是可行和有效的.     

求解Job-Shop车间作业调度的混合算法

提出了一种解决车间作业调度最短完成时间的有效的混合算法．基于考虑到遗传算法的早熟收敛问题和禁忌搜索算法的自适应优点，该算法结合了遗传算法和禁忌搜索算法对Job—Shop车间作业调度问题的解进行编码，通过实例表明该算法是可行和有效的．     

改进的禁忌搜索算法求解多机并行模糊调度问题

提出一种改进的禁忌搜索算法求解多机并行模糊调度问题,该算法在邻域中引入记忆结构,可以减少重复搜索,并对候选解集使用映射排序法进行剪枝,减少了搜索空间,从而极大的提高了算法效率．同时为了减少计算误差,该算法计算时不需要将模糊时间转换为精确时间求解,可以同时处理作业加工时间是三角模糊数或梯形模糊数的情况,从而更具有通用性．仿真结果证明该算法有效、可行．     

改进的禁忌搜索算法求解多机并行模糊调度问题

提出一种改进的禁忌搜索算法求解多机并行模糊调度问题,该算法在邻域中引入记忆结构,可以减少重复搜索,并对候选解集使用映射排序法进行剪枝,减少了搜索空间,从而极大的提高了算法效率.同时为了减少计算误差,该算法计算时不需要将模糊时间转换为精确时间求解,可以同时处理作业加工时间是三角模糊数或梯形模糊数的情况,从而更具有通用性.仿真结果证明该算法有效、可行.     

集装箱码头卸船作业调度方案的两阶段禁忌搜索算法

为提高集装箱码头卸船作业效率,建立了堆存位置-集卡调度一体优化模型,设计了集装箱码头卸船作业调度方案两阶段禁忌搜索算法。在第一阶段,通过禁忌搜索算法决定集装箱的堆存位置;在第二阶段,基于堆存方案执行另一禁忌搜索算法,获得集卡的优化调度方案,然后再计算卸船时间,且将结果反馈到第一阶段的搜索过程,通过两阶段搜索过程的反馈优化卸船调度方案。计算结果表明两阶段禁忌搜索算法可以平均减少卸船作业时间6.78%,结果稳定。     

改进的遗传算法求解柔性作业车间调度问题

以柔性作业车间调度问题为研究对象,最小化最大完工时间为性能指标,提出了一种基于改进遗传算法的柔性作业车间调度方法.该方法对初始种群进行了改进,即初始种群在进行机器选择时采用轮盘赌方式,以提高种群初始化质量,并保证了初始种群的多样性,同时采用了精英保留策略,以保证优良个体可以遗传到下一代.通过与基本遗传算法的仿真比较,验证了该算法在最优值和收敛速度上的优越性.     

有时间窗配送车辆调度问题的禁忌搜索算法

在对有时间窗配送车辆调度问题进行描述的基础上，建立了该问题的基于直观描述的数学模型．通过设计一种新的解的表示方法构造了求解该问题的禁忌搜索算法，并以21个节点的运输网络为例进行了实验计算．计算结果表明，用作者设计的禁忌搜索算法求解有时间窗配送车辆调度问题，不仅可以取得很好的计算结果，而且算法的计算效率较高，收敛速度较快，计算结果也较稳定。     

求解作业车间批量流问题的变邻域搜索算法

对具有等子批和空闲约束的作业车间批量流问题进行了研究,提出一种有效变邻域搜索（VNS）算法以最小化延迟和提前惩罚总和,该算法利用双串表示法描述问题的解.为了适应问题的特点,几个初始解独立进化以改善VNS的探索能力,对批调度采用一个变邻域结构,而对批量流条件则根据一个较小的概率进行调整.将VNS应用于一些实例,计算结果验证了VNS的优异性能.     

基于改进NSGA-Ⅱ算法求解柔性作业车间调度问题

为了得到柔性作业车间调度最优解,以最大完工时间、最大负荷机床和总机床负荷为目标建立数学模型。改进了NSGA-Ⅱ算法,采用全局选择和快速选择结合的方法初始化种群,基于工序排序和机床选择对个体进行编码,对基因进行IPOX交叉和多点交叉,引入多重变异和变邻域搜索策略。通过MATLAB对算法进行仿真,验证了改进算法的可行性和有效性。     

云自适应量子遗传算法求解柔性作业车间调度问题

针对柔性作业车间调度问题的动态性和不确定性特点,提出一种基于云计算和量子理论的遗传算法.设计自适应调整旋转角的量子遗传算法来获取初始解,利用云模型的随机性和稳定倾向性来自适应调整旋转角,从而提高获取解的质量和获取最优解的效率.借鉴物理学的量子交叉和量子变异特性来保证种群的多样性,以克服早熟收敛的缺陷.通过数值实验表明,提出的算法拥有良好的性能,可以获取较理想的解.     

Dynamic Tabu Search Algorithm for Solving Departure Scheduling Problem

IntroductionWith the rapid development of air traffic, the in-creasing demand of air travel has made the airlinespurchase more aircrafts. Under these circumstances,large amounts of congestion are incurred at major air-ports. According to the related data[…     

JD多车型配送车辆调度问题的模型及其禁忌搜索算法研究

在建立多车型配送车辆调度问题的数学模型的基础上,通过设计一种新的解的表示方法建立了求解该问题的禁忌搜索算法.实验计算证明,该算法不仅可以取得很好的计算结果,而且计算效率较高,收敛速度较快,计算结果也较稳定.     

多机并行模糊调度带回溯追踪结构的禁忌搜索算法

对多机并行模糊调度问题以及禁忌搜索算法的邻域、禁忌表和搜索策略进行研究,提出一种求解该问题的带回溯追踪结构的禁忌搜索算法,该算法带有回访跟踪功能,对未访问的历史解的邻域继续搜索.仿真结果证明了算法的有效、可行.     

模糊交货期下置换Flow Shop调度的禁忌搜索算法

实际生产过程中由于各种客观因素的影响，交货期往往具有不确定性．对模糊交货期下置换Flow Shop调度问题以及禁忌搜索算法的邻域、禁忌表和搜索策略进行研究，提出一种求解该问题的禁忌搜索算法．仿真结果表明，此算法不仅可以解决模糊交货期下的最小满意度最大化问题，而且具有较高的效率。     

市内集送货问题的混合禁忌搜索算法

针对单程多次装卸的市内集送货问题的数学模型,结合Clarke-Wright节约算法和2-opt邻域搜索算法设计混合禁忌搜索算法,给出算法初始可行解的生成策略,设计相应的候选集构造方法,并阐述了基于均衡原理的特赦准则和动态的禁忌长度选取策略.通过计算实例,说明了混合禁忌搜索算法求解市内集送货问题的有效性.     

基于禁忌搜索的动态车辆路径问题研究

在对动态车辆路径问题进行描述的基础上,分析了求解动态车辆路径问题的主要策略.通过将计划周期分片,将动态车辆路径问题转换为一系列的静态子问题,对静态子问题采用禁忌搜索算法进行求解.采用该算法对9个算例进行了测试,与文献中其他算法的计算结果相比较,有3个问题得到了最好解,7个问题得到了最好平均解,表明了算法的有效性.     

车间作业调度中基于领域搜索的混合遗传算法

车间作业调度问题是一个NP完全问题，很难用一般的方法解决．遗传算法(GA)作为全局搜索算法广泛应用于各种寻优操作中，并己成为求解车间作业调度问题(JSP)的主要方法，本文针对遗传算法应用的局限性，把领域搜索的思想应用到变异操作中，提出了一种应用于车间调度中基于领域搜索的混合遗传算法，该算法不仅保证了算法的全局收敛性、而且提高了算法的收敛速度和稳定性。     

新的小生境遗传算法在作业车间调度中的应用

普通适应值共享的小生境遗传算法是基于群体内个体适应度的共享,但这种小生境划分一般基于个体适应度、基因空间距离等属性,忽视了群体基因特征之间的关系．因此将生物学中的群体间共享机制引入到小生境遗传算法中,有效地利用了群体中的优良因素,并且利用了精英选择机制,增强了算法的全局和局部搜索能力,实验表明,普通适应值共享的小生境遗传算法在搜索能力和收敛性能上更有效．     

基于遗传禁忌算法的城市公交线网优化研究

针对城市公共交通线网优化问题,利用遗传禁忌算法进行研究.通过对公交线网优化目标函数和关键约束条件的分析,从乘客利益、企业效益及社会环境的角度出发,以公共交通效率最大化为总目标,建立公交线网优化模型.在分析遗传算法和禁忌搜索算法自身的优势与不足的基础上,提出基于遗传禁忌算法的公交线网优化算法,并将其应用于银川市公共交通线网规划中,结果表明该算法科学合理,可操作性强.