作业车间调度问题的改进遗传算法

研究了作业车间调度问题,并提出了一种新的求解方法,将邻域搜索与遗传算法相结合,提高遗传算法的局部搜索能力,加速进化过程,详细论述了该方法的优越性.     

作业车间调度问题的改进遗传算法

研究了作业车间调度问题，并提出了一种新的求解方法，将邻域搜索与遗传算法相结合，提高遗传算法的局部搜索能力，加速进化过程，详细论述了该方法的优越性．     

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．     

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.     

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.     

改进DNA遗传算法求解车间调度问题

针对DNA遗传算法高计算量、收敛速度慢的缺点,该算法采用基因转移进行交叉,动态的变异概率进行变异.对动态变异概率公式的系数作调整来提高变异后DNA序列的合法性,对变异的父本进行设计来保持种群的多样性并产生新的基因信息,对进化过程中可能出现种群中最好的染色体没有改变的情况做了应变调整.对DNA遗传算法的步骤作了详细设计,并将改进后的算法应用到车间调度问题中.实验表明,该方法能有效地提高收敛速度和减少编码给算法带来的高计算量.     

UET系统在m台处理机上的一种调度算法及其性能分析

本文介绍了一种UET系统中有效的调度算法,其时间复杂性函数为O(na(n)+e)。该算法对m=2台处理机的调度为最优,而对m≥3台处理机上的未确定调度子问题,其解与最优解之比的最小上界为2-2/m,它也是一个近似程度相当好的有效算法。     

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。     

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.     

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.     

Improved Genetic Algorithm for Job-Shop Scheduling

Introduction Job shopschedulingproblem(JSP)isoneofthe well knownhardestcombinatorialoptimizationprob lems,andmanysolutionsbasedongeneticalgorithms(GAs)havebeenproposedbymanyresearchersso far[13].SincethedemonstrationofapplicationofGA toschedulingproblemsb…     

基于改进遗传算法的车辆路径问题

为了研究物流中心的服务效率和车辆的合理调度方案,以汽车载重量作为影响车辆路线安 排的主要因素,以经典的车载容量约束条件下的车辆路径问题为原型建立数学模型,通过求解该 数学模型的最优解来获得车辆最优路径。由初始状态随机生成的可行解作为初始的车辆路径方 案,通过改进的遗传算法不断地调整染色体的交叉和变异概率进行优化,最终得到物流中心车辆 安排的合理方案。通过多次求解算例,都能够得到满意的车辆路径方案,不仅验证了该数学模型 的有效性和实践性,而且也验证了改进后遗传算法的收敛性和鲁棒性,同时得到了改进遗传算法 交叉和变异概率的调整范围。该模型和算法不仅可以提高物流中心的服务效率,而且可以为物流 中心的车辆调度方案提供支持和帮助。     

求解车辆路径问题的改进混合遗传算法

针对车辆路径问题提出一种新的混合遗传算法。在遗传各个阶段引入不同交叉、变异策略的扩大对解空间搜索,提高遗传算法的寻优能力,避免单一交叉、变异策略的遗传算法早熟收敛。在进化后期对个体进行低温退火,提高遗传算法的求解精度。通过对国际标准测试数据的仿真,表明该算法是有效的。     

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.     

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 Algorithm,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.     

An Improved Genetic Algorithm for Allocation Optimization of Distribution Centers

This paper introduced an integrated allocation model for distribution centers (DCs). The facility cost,inventory cost, transportation cost and service quality were considered in the model. An improved genetic algorithm (IGA) was proposed to solve the problem. The improvement of IGA is based on the idea of adjusting crossover probability and mutation probability. The IGA is supplied by heuristic rules too. The simulation results show that the IGA is better than the standard GA(SGA) in search efficiency and equality.     

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．     

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间调度问题.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.