求解流水车间调度问题的一种启发式算法

针对以总完工时间最小为目标的流水调度问题,提出了一个启发式算法:采用经典的调度规则构造初始解,通过禁忌搜索提高解的质量.仿真结果表明了算法的可行性,具有较好的工程应用价值.     

求解流水车间调度问题的一种启发式算法

针对以总完工时间最小为目标的流水调度问题,提出了一个启发式算法:采用经典的调度规则构造初始解,通过禁忌搜索提高解的质量.仿真结果表明了算法的可行性,具有较好的工程应用价值.     

改进的自适应遗传算法及其在作业车间调度中的应用

针对自适应遗传算法在复杂问题应用中前期收敛速度缓慢和容易陷入局部最优的不足，引入了一种新的调节交叉概率和变异概率的方法，并提出了一种新的交叉方式，该算法很好地增强了自适应遗传算法的全局搜索能力，提高了收敛速度．通过比较几个优化实例，验证了本文算法的有效性．     

遗传算法在并行多机调度问题中的应用

从车间生产调度的实际情况出发，针对最小化完工时间的并行多机调度问题，提出了一种优化遗传算法．充分考虑紧急任务的插入，通过提供一个记录设备当前负荷的数组，实现对任务的动态调度．仿真结果表明该遗传算法能够较好的解决并行多机生产调度问题．     

基于混合进化策略算法的并行多机调度问题研究

描述了一类带工艺约束的并行多机调度问题，其工艺约束的特点在于工件的加工需要多种不同类型机器同时协同工作来完成，为求解此类调度问题，采用进化策略与局部搜索相结合的混合算法，提出一种工件加工的机器动态调度策略，寻求生产调度完工时间和机器负荷均衡的优化。     

一种改进的遗传算法及其在作业车间调度的应用

基于遗传算法容易产生早熟的现象,提出了一个概念清楚、运算量小的评价种群过早收敛程度的指标,并利用该指标提出了一种新的调整策略.仿真实例表明,该方法能及时反映种群在进化过程中的过早收敛程度,不仅能加快计算速度,而且还能增强算法的全局收敛性.     

双链遗传算法在作业车间调度中的应用

针对简单遗传算法在解决作业车间生产调度问题时存在收敛效率低与过早收敛的局限，将一种改进的遗传算法——“双链遗传算法”应用于求解作业车间生产调度问题．与简单遗传算法相比，双链遗传算法在解决作业车间调度问题上，显著提高了搜索效率，还增强了避免早熟的能力．对双链遗传算法求解作业车间调度问题的某些策略和基本步骤作了简要的归纳和总结，编制了双链遗传算法求解作业车间调度问题的程序，通过调度例子测试表明了算法的有效性和可行性。     

集装箱装载问题的启发式优化算法

集装箱装载是个多约束的复杂组合优化问题,属于NP-Hard问题,其精确求解是很困难的,一般多用启发式方法来近似解.针对背包型集装箱装载问题提出了一种启发式算法,该算法采用了新的"砌墙"机制和货物组对策略,通过递归寻优得到解.通过实例说明该算法具有较好的有效性和实用性.     

基于混合遗传算法的物流配送模糊车辆调度问题研究

在同时考虑物流配送总费用和服务水平的基础上,建立适合物流配送模糊车辆调度问题的数学模型.并且采用期望值选择法,将爬山法与遗传算法相结合,构造了求解该问题的混合遗传算法.研究表明,用该算法求解物流配送模糊车辆调度问题,能够很快收敛到满意解.     

到场飞机排序及调度问题的Memetic算法

为克服遗传算法求解多跑道系统到场飞机排序及调度问题时局部搜索能力不强的弱点,建立了该问题的混合整数0-1二次规划模型.通过证明同型飞机在每条跑道上都应按其预计到达该跑道时间的先后顺序依次着陆这一命题,设计了遗传算法与局部优化算法相结合的Memetic算法.算例结果表明:其运行10次的最劣解均不劣于其他遗传算法的最好解,且在5条跑道、20架飞机的情况下,Memetic算法求解时间为0.17 s,与精确算法相比,能满足实时应用需求.     

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。     

An Optimal Parallel Algorithm for the Knapsack Problem Based on EREW

IntroductionGivenn positiveintegersW =(w1,w2 ,… ,wn)andapositiveintegerM ,theknapsack problem (alsocalledthesubsetsum problembysomeauthors)isthedecisionproblemoffindingasetI {1 ,2 ,… ,n},suchthat∑i∈I=M ,i∈I .ThisproblemwasprovedtobeNP complete[1] ;i     

一种新的伪并行遗传算法在车间调度中的应用研究

提出了一种改进的伪并行遗传算法(Improved Pseudo-Parallel Genetic A lgorithm,简称IPPGA),将改进遗传算法与SGA伪并行操作(采用并行思想,在同一台机器上完成操作),保证了种群多样性,防止局部早熟收敛;改进算法对部分遗传算子做了改进,采用迭代交叉,多父代产生多子代,让多个染色体中优秀基因段组合产生子代,大大加快收敛速度;设定一个最优个体保存序列库,防止最优解的丢失.采用实际算例进行仿真试验,数据表明改进的伪并行遗传算法(IPPGA)较标准遗传算法(SGA)快速、有效.     

基于遗传算法的交货期Job-shop调度问题研究

研究遗传算法求解非传统的交货期Job-shop调度问题,其染色体编码采用基于工序的编码。为了减少搜索空间,利用插入式贪婪解码机制将染色体解码至主动调度。为了克服传统遗传算法易于早熟收敛的缺点,运用一种优先交叉操作POX(precedence operation crossover)和设计了一种子代产生模式的遗传算法。将提出的遗传算法求解交货期调度问题,试验结果验证提出算法的有效性。     

生产管理中一类排序问题的扩展模型及通用算法

讨论了生产管理中将n个零件安排给m台机器加工的一类排序问题。取消了m≤n的限制，允许机制空闲并引入负荷（最大加工零件数）的思想，得出了此类排序问题的扩展模型以及通用求解算法。算便结果表明该扩展模型和求解算法的有效性。     

基于启发性规则及关键路径调整的柔性作业调度优化算法

为克服传统进化算法求解较大型柔性作业调度问题计算时间长和结果不稳定的缺点,提出了一种启发性规则求解方法.该方法用一个启发性规则产生初始调度解,再利用一些启发式规则对初始调度过程中的关键工件及关键工序进行搜索,并对关键路径进行优化调整得到较优解,通过比较得到柔性调度问题的优化调度解.用本文方法对典型柔性调度问题进行求解,并与其他算法的求解结果进行比较,对于15×10问题,采用本文方法的计算结果与混合基因算法相同,计算时间为3.2 s,减少了42%;对于23×10及25×10的较大型问题,表明启发性规则的引入能提高求解效率,与传统进化算法相比,更适合求解较复杂的柔性作业调度问题.     

改进的量子遗传算法在车间调度中的应用

在对车间作业调度问题及其调度方法进行描述的基础上,提出改进量子遗传算法（IQGA）并用于解决车间调度问题,改进的量子遗传算法用路由选择算法来选择染色体,进行编码,并用最优个体来更新量子旋转门,旋转角是自适应调整的,这样使算法更好的收敛到全局最优解,经过仿真,验证了算法的有效性。     

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．     

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在对多配送中心车辆调度问题进行直观描述的基础上，建立了该问题的数学模型。提出了采用距离最近分配法将多配送中心车辆调度问题分解为多个单配送中心车辆调度问题进行求解的策略．基于求解单配送中心车辆调度问题的禁忌搜索算法，设计了求解多配送中心车辆调度问题的算法，并进行了实验计算．计算结果表明，用本文设计的算法求解多配送中心车辆调度问题，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．