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.     

改进的免疫模拟退火算法求解混合流水车间调度问题

针对混合流水车间调度问题的特点,设计了一种双层编码和解码的方法,在一定程度上扩大了可行解的搜索范围,为了克服传统免疫算法在初期收敛速度慢的问题,在算法的早期应用特定的变异算子,以期提高收敛速度,为避免算法陷入局部最优解,在算法后期,利用模拟退火算法的随机扰动性,引导算法跳出局部最优解,同时还引入了免疫记忆,运用精英保留策略预防最优解的丢失,最终提出了一种改进的混合免疫算法.通过仿真结果表明了该算法在解决混合流水车间问题上的可行性和有效性.     

类电磁机制算法求解模糊流水车间调度问题

用模糊数的方法来表示不确定的加工时间和交货期,并采用类电磁机制算法(EM)进行求解模糊流水车间调度问题,采用的优化目标有平均满意度和最大模糊完工时间,最后对一些文献中的实例进行求解,并与文献里的算法进行比较,计算结果验证了所提算法的可行性和有效性.     

置换流水车间调度粒子群算法与参数设置分析

针对置换流水车间调度问题,在介绍了基于粒子位置次序的粒子群算法二维编码方法之后,采用惯性权重线性递减粒子群算法对置换流水车间调度问题进行了优化.在此基础上,对粒子群算法的相关参数设置问题展开分析,主要针对惯性权重的取值、粒子群种群数量、粒子位置和速度的初始化以及粒子位置和速度的限制范围等几个方面展开实验研究.粒子群算法的参数设置分析将有助于提高求解置换流水车间调度问题的粒子群算法优化效率和优化性能.     

考虑运输时间的分布式置换流水车间调度灰狼优化算法

针对分布式置换流水车间调度问题,考虑加工完成后的工件交付运输时间影响,以最小化最大工件交付时间为目标,建立整个工件加工与运输调度的数学模型,分析问题特点并设计了改进的灰狼优化算法。采用基于工件加工位置的随机键编码机制,在优化过程中加入局部搜索算子,平衡算法的全局探索与局部开发最优解的能力。大量算例的求解结果表明,文中改进灰狼算法与传统的遗传算法相比具有明显的优越性。     

用禁忌搜索技术解决无等待流水调度问题

描述了一种以解决总完工时间最小为目标的无等待流水调度问题的算法.利用启发式方法产生初始解,然后使用禁忌搜索技术改进当前解.对禁忌搜索的邻域结构和搜索策略进行研究.用实际算例进行仿真试验,算法在合理的时间内达到最优值,验证了算法的可行性和有效性.     

启发式Hopfield神经网络在车间调度中的应用

调度问题是一类非常复杂的组合优化问题，而Hopfield神经网络通常被广泛应用于各种组合优化问题．针对车间调度问题(JSP)的约束条件和换位矩阵，提出了包含所有约束条件的计算能量函数表达式，并针对神经网络依赖初始解，提出了启发式算法与神经网络相结合的方法，并得到解决车间调度的Hopfield神经网络结构和权值解析表达式．实验仿真结果表明了该方法的有效性．     

基于启发式算法的并行多机调度问题研究

从车间生产调度的实际情况出发，针对最小化完工时间的多机调度问题，提出了一种改进的极大消去法，并利用该算法进行了调度仿真，仿真结果表明：该改进后的算法能够更好的解决大规模多机生产调度问题．     

基于模糊调度法则的单件车间作业计划排序算法

研究了单件与组装件混合制造系统中普遍存在的有优先顺序约束的单件车问调度问题．深入分析了传统启发式算法存在的缺陷，提出调度法则模糊化思想．在此基础上，构造了具有一定优度的作业计划排序算法求解问题．通过实例分析，说明了这一算法在工程中的可行性．     

Algorithms for Assembly-Type Flowshop Scheduling Problem

An assembly-type flowshop scheduling problem with minimizing makespan is considered in this paper. The problem of scheduling for minimizing makespan is first addressed, and then a new heuristic algorithm is proposed for it.     

A Hybrid Heuristics for Irregular Flight Recovery

Adverse weather conditions, congestion at airports, and mechanical failures often disrupt regular flight schedules. The irregular flight recovery problem aims to recover these schedules through reassignments of flights and cancellations. In this article, we develop the classic resource assignment model for the irregular flight recovery problem, and a new hybrid heuristic procedure based on greedy random adaptive search procedure (GRASP) and simulated annealing algorithm is presented to solve this problem. As compared with the original GRASP method, the proposed algorithm demonstrates quite a high global optimization capability. Computational experiments on large-scale problems show that the proposed procedure is able to generate feasible revised flight schedules of good quality in less than five seconds.     

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行人动力学建模的关键是对行人运动方向和速度的选择进行描述.本文构建了基于多层有限状态自动机的行人Agent适应性决策模型;在此基础上,针对行人运动过程中快速决策的特征,通过构建基于认知启发式规则的行人运动行为规则集合,建立了描述行人微观运动行为的动力学模型.通过设计仿真实验并收集数据,对模型的有效性进行了验证.研究结果表明：模拟得到的行人交通流密度-速度关系与实测数据具有较好的一致性,流率-密度关系符合理论计算结果,基本图较好地符合实际观测的行人宏观交通流关系,认为本文提出的行人动力学模型具有交通上的合理性.     

求解具有恶化工件单机调度问题的改进遗传算法

为克服现有算法求解工件数较多的单机调度问题计算量大的缺点,分析了加工时间为阶梯函数的工件排序规则,以极小化最大完工时间为目标,提出了基于局部搜索的改进遗传算法,对基于工序编码方式的染色体设计了线性顺序交叉算子和融合工件排序性质的局部变异算子,并引入局部搜索策略,提高了算法局部搜索能力和收敛速度.算例测试结果表明:工件数为40件时,与模拟退火算法相比,本文算法求得的最大完工时间平均减少了56.6%,显著缩短了制造周期,并有效地避免了局部最优解,收敛速度显著提高.     

发挥作业功效促进制图课学习效果

制图作业是复习巩固制图基本理论与技能、培养和发展空间思维的一个重要环节。教师要对制图作业的布置、批改与讲评等方面都给予高度的重视,要采取措施激发学生的学习兴趣、调动学生做作业的积极性,提高作业质量,充分发挥制图作业的功效,不断提高学习效果。     

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。     

求解带硬时间窗车辆路径问题的改进UMDA 算法

针对带硬时间窗的车辆路径问题(VRPHTW)求解,提出了一种混合单变量边 缘分布算法(hybrid UDMA,hUDMA),改进了基本UMDA的概率模型.统计节点按路径分 布的概率,使其能够在解空间上找到节点-路径的分布关系,提高了UMDA的全局搜索 能力.采用两阶段插入法进行最佳节点搜索和路径分配完成UMDA采样操作,通过种群 进化来获取最优解.计算Solomon 100 客户的6 类问题56 个算例的实验结果表明：在最优 解的取得方面,C类算例能够全部取得最优解,R、RC类算例能以50%左右概率取得最优 解;在平均误差方面,C类算例计算结果与已知最优解一致,R、RC类算例计算误差率与 已知最优解比较接近,平均误差率为1.03%.     

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有效的乘务调度能够为公交企业带来巨大的成本节约,但是,公交乘务调度问题因受制于一系列劳动法规的约束变得十分复杂.我国公交普遍存在"中式用餐"约束,进一步加大了问题的复杂性,使西方主流调度系统在国内实施面临困难.本文基于"生成与选择"方法解决乘务调度问题,关键在于"生成"阶段处理"中式用餐"难题;利用"中式用餐"约束和乘务问题特点,设计一种基于启发式规则的换班机会筛选方法;在所选换班机会集合的基础上构造能满足"中式用餐"约束的潜在乘务班次集合.对实际公交乘务调度问题中的12组实例进行测试,表明本文方法不仅能处理"中式用餐"约束,而且能极大减少所求问题的规模,因此适用于解决大规模的带有"中式用餐"约束的乘务调度问题.