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.     

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．     

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.     

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。     

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．     

资源受限项目调度中基于邻域搜索的混合遗传算法

分析了资源受限项目调度问题,针对其具有NP-hard的特点,提出了一种基于邻域搜索的混合遗传算法,将启发式算法与遗传算法相结合,用邻域搜索的思想进行变异操作.结果表明,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解的稳定性.     

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。     

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.     

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.     

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．     

求解柔性Job-shop调度问题的混合粒子群算法

针对柔性Job-shop调度问题,提出了一种混合粒子群算法,该算法对设备分配和工序调度采用不同的编码方法和更新方式,提出了基于设备的初始化算法和基于工件序列的初始化算法来提高PSO初始种群的质量,同时提出了4种不同的邻域结构,分别实现了基于此四种邻域结构的模拟退火搜索算法,将它与粒子群算法进行有效混合来提高粒子群算法的局部搜索能力,实验表明HPSO的有效性.     

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.     

Local Search Algorithm with Hybrid Neighborhood and Its Application to Job Shop Scheduling Problem

A new local search method with hybrid neighborhood for Job shop scheduling problem is developed. The proposed hybrid neighborhood is not only efficient in local search, but also can help overcome entrapments while search procedure get trapped at local optima and carry the search to areas of the feasible set with better prospect. New strategies used for breaking out of entrapments are presented and they are helpful for the procedure to improve local optima. A performance comparison of the proposed method with some best-performing algorithms on all 10-job, 10-machine benchmark problems and the other two problems generated by Fisher and Thompson ( ie. , FT6 and FT20) is made. The experiment results show the better optimal performance of the proposed algorithm.     

一种求解Job-Shop调度问题的快速禁忌搜索算法

介绍了一种解决Job-Shop调度最短完工时间的有效的快速禁忌搜索算法,该算法首先利用插入算法构造尽可能好的初始解,然后使用禁忌搜索算法改进当前解,用基准实例进行仿真,实验结果表明该算法是可行的和有效的.     

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．     

基于禁忌搜索算法求解车间作业调度问题

考虑了一个有限经济批量和交货时间计划的车间作业调度问题.在这条供应链上包含两个大的部门(生产加工部门和组装部门);多种工件首先需要经过加工部门多个车间的加工,然后送到组装部门组装成为成品;目标是如何组织安排各种工件在各个车间的各个机器上的加工顺序和加工开始时间使得此供应链上单位时间内的运输费,组装费和存储费用最小.此问题是一个NP难问题,为了找到满意解,本文利用禁忌搜索算法来解决此问题,并用MATLAB软件编写求解此问题的算法程序.从算法的数值试验过程来看,禁忌搜索的效率和效果均令人满意.