求解带时间窗车辆路径问题的改进离散花朵授粉算法

针对当前算法在求解带时间窗车辆路径问题(Vehicle Routing Problem with Time Windows,VRPTW)时存在精度、效率方面的不足,提出一种改进的离散花朵授粉算法.算法在基本花朵授粉算法的基础上进行离散化,使其适合求解带时间窗车辆路径问题,重新定义花朵授粉算子操作.为了提高求解精度和效率,设计了随机插入、路径内的2-opt、交换和逆序操作,为了增加种群间信息的交互,结合改进的遗传算子.通过11个测试算例表明,改进的离散花朵授粉算法在求解VRPTW是行之有效的,与文献中其他算法比较,算法在精度、效率和鲁棒性方面具有优势.     

基于蝙蝠退火算法的无等待流水线调度问题研究

无等待流水线调度问题(no-wait flow shop scheduling problem,NWFSP)是一类比较重要的复杂生产调度问题,并已经被证明是典型的NP问题.蝙蝠算法(Bat algorithm,BA)是一种较新颖的群体智能算法.本文针对蝙蝠算法在求解无等待流水线调度问题上的不足,提出一种蝙蝠退火算法,它通过采用ROV的编码方式以实现离散问题的连续编码,同时为了避免算法早熟现象引入了模拟退火算法.算法采用基于NEH的局部搜索规则,在很大程度上提高了算法的性能.利用标准Car问题和Rec问题算例进行仿真实验,结果表明了改进算法的可行性和有效性.     

基于混合算法的实时订货信息下的车辆调度优化

实时订货信息下的车辆调度是随机性车辆调度中货物需求量、需求点均不确定的情况下的车辆调度.针对该问题,本文构建了配送总成本最小的目标函数,提出了采用混合算法求解的思路.即以局部搜索法求得初始解,采用遗传算法优化初始解,并在送货时间更新后,利用禁忌搜索法求解速度快的特点改进调度方案,得到订货信息不断更新的条件下的车辆调度方案.通过实例分析,本方法既可解决电子商务条件下实时订货的车辆调度问题,也具有求解结果可靠、求解过程快速的特点.     

改进的布谷鸟算法求解考虑运输时间的分布式柔性流水车间调度问题

针对分布式制造环境下多车间调度问题特点,结合企业实际生产情况,考虑相邻工序间的运输时间,建立以最小化最大完工时间为优化目标的分布式柔性流水车间调度模型,提出一种改进布谷鸟算法用于求解该模型。算法改进包括设计了一种基于工序、车间和机器的三层编码方案;根据问题特点设计了混合种群初始化策略以提高种群质量;改进了布谷鸟搜索操作使其适用于求解该模型;设计了一种种群进化策略以提高算法收敛速度及解的质量。最后通过仿真实验,与多种算法对比,验证所提算法的有效性和优越性。     

求解零等待流水车间调度问题的改进蝙蝠算法

针对零等待流水车间调度问题特性,设计了一种蝙蝠算法进行求解.算法模拟蝙蝠捕食搜索行为进行寻优,利用基于最小位置值规则的随机键编码方式来表示问题解,采用基于NEH方法的局部搜索策略和随机交换、插入、逆序操作的变邻域搜索策略来提高局部优化性能,进一步根据Metropolis概率准则接受劣解来避免早熟.通过典型算例对所提算法进行仿真测试并与粒子群算法和RAJ启发式算法进行对比,结果表明所设计算法求解零等待流水车间调度问题的有效性和优越性,是求解流水车间生产调度问题的一种有效工具.     

作业车间调度问题的改进混合遗传算法

作业车间调度是一类求解困难的组合优化问题,本文在考虑遗传算法早熟收敛问题和禁忌搜索法自适应优点的基础上,将遗传算法和禁忌搜索法相结合,提出了一种基于遗传和禁忌搜索的混合算法,并用实例对该算法进行了仿真研究.结果表明,该算法有很好的收敛精度,是可行的,与传统的算法相比较,有明显的优越性.     

具有模糊行程的城市物流动态费用多车型车辆调度问题研究

针对城市物流配送中广泛存在的多车型问题,以及由于交通路况等因素导致的配送行程模糊化现象,给出了一种基于梯形模糊数的,以最小化行程费用为目标的具有模糊行程的动态费用多车型车辆调度问题模型.在问题求解方面,针对基本粒子群算法容易陷入局部最优的情况,引入混沌局部搜索策略,给出了一种基于混沌优化技术的混合粒子群算法.仿真实验表明,该算法具有可行性和有效性.     

求解混合流水线调度问题的离散人工蜂群算法

本文给出了一种离散的人工蜂群算法(HDABC)用于求解混合流水车间调度(HFS)问题。采用工件排序的编码方式,并设计了四种邻域结构。雇佣蜂依次分派到解集中每个解,采用结合问题特征的局部搜索策略完成挖掘搜索工作。跟随蜂随机选择两个解并挑选较优者作为当前解,完成进一步的探优过程。侦察蜂采用三种策略跳出局部极小。通过34个同构并行机HFS问题和2个异构并行机HFS实际调度问题的实验,并与当前文献中的典型算法对比,验证了本文提出的算法无论在算法时间还是在求解质量上,都具备良好的性能。     

基于改进共生优化算法的云计算资源调度优化

针对云计算资源调度模型具有复杂性和不确定性,导致资源分配合理性较差,存在资源浪费的问题,提出一种改进的共生优化算法对云计算资源调度模型进行优化.针对共生算法存在局部搜索能力较差以及在迭代后期易早熟陷入局部最优的问题,通过镜像初始化以及牛顿局部增强策略进行改进,并进行数值仿真实验.最后以改进后的共生优化算法对云计算资源调度模型进行优化求解,实验结果表明,改进后的共生优化算法有效提降低了云计算所需时间和能耗花费,提高了资源利用率.     

求解柔性作业车间调度的动态群智能优化算法

针对柔性作业车间调度问题,提出一种新型两阶段动态混合群智能优化算法.算法初始阶段采用动态邻域的协同粒子群进行粗搜索,第二阶段提出了基于混沌算子的蜂群进行细搜索,既增强了种群多样性,又提高了算法搜索精度,实现了全局搜索与局部搜索能力的有效平衡.针对柔性作业车间调度问题特点,采用独特的编码方式和位置更新策略来避免不合法解的产生.最后将此算法在不同规模的实例上进行了仿真测试,并与最近提出的其他几种具有代表性的算法进行了比较,验证了算法的有效性和优越性.