基于成本与时效的铁路空车调配优化模型研究

针对既有的铁路空车调配问题研究缺乏可靠性,且模型多数使用货主满意度的情况,本文提出了一种考虑时效性的空车调配多目标优化方法。通过分析铁路空车调配过程,基于成本与时效性,定义了空车调配过程的可靠性,建立了运输企业成本最小和运输效益最大的多目标优化模型,并计算得到整个过程的可靠性值。最后,应用LINGO编程软件进行了实例计算,与既有研究方法比较的结果表明,该方法的实用性良好。     

基于自适应变异粒子群算法的铁路空车调配

提出一种用于求解铁路空车调配的自适应变异粒子群算法.该算法在迭代过程中加入了变异操作,根据群体适应度方差调整变异概率的大小,并通过调整惯性权重因子来增强算法跳出局部最优的能力.将自适应变异粒子群算法用于铁路空车调配,建立以空车总走行距离最小为目标的数学模型,并在此基础上设计相应的算法.算例结果表明,应用自适应变异粒子群...     

基于遗传算法的集群虚拟机资源调度研究

针对集群虚拟机的调度问题,提出了一种基于遗传算法的调度方法.此方法根据虚拟机调度问题的具体情况构造染色体和初始种群,进而根据选择、交叉、变异操作衍生种群.在适应度函数构建过程中,充分考虑了虚拟机调度中对CPU、内存、带宽的资源利用率要求、调度时间需求和服务费用需求.实验结果表明,本文调度方法获得的调度结果在资源利用率和执行时间方面都具有明显的优势.     

基于遗传算法的车间调度技术研究

分析了车间调度问题，通过设计解空间的编码方式，提出基于置换的遗传交叉算子并讨论适应度函数的实现方式，给出了解决车间调度问题的基于遗传算法的模型。     

基于遗传算法的柔性调度系统模型及其应用

以一个车间作业调度问题为例，探讨了一种借助遗传算法优化调度系统的模型。模型中考虑了基于工序的调度编码和遗传操作改进，以及在适应度函数中如何加入柔性处理等问题。实例模型计算结果表明了该模型的优越性。     

基于遗传算法的有柔性路径的动态调度问题研究

建立了有柔性路径的FMS动态调度问题的模型．采用离线重调度的方法,提出一种结合离线重调度两种生成调度方式的方法来阐述FMS的有柔性路径动态调度问题．最后给出了该问题的遗传算法解决方法和计算示例．     

基于协同进化遗传算法的水库群供水优化调度研究

针对水库群供水优化调度问题,介绍了一种改进的协同进化遗传算法。该算法针对求解高维、复杂的水库群优化调度时多约束条件难以处理、计算机时长、易陷入局部最优解等缺陷,建立了相应的罚因子的评价机制,生成了两类进化子种群,运用改进遗传算法同时对不同种群进行操作,并将其应用在滦河下游六水库联合供水优化调度中。实例计算结果表明,用该算法求解水库群供水优化调度问题,结果可靠、合理,计算效率高。     

煤矿铁路最优空车分配方案的数学模型及算法

运用计算机编制矿区的最优空车分配方案 ,使全矿的总落地煤最少 .建立了数学定义和数学模型 ,给出空车分配问题的一系列最优性准则及化简方法 ,有效地降低了求解该问题的规模 .应用动态规划方法编制了求解该问题最优解的计算机算法 ,分析了该算法的复杂性和有效性 .通过对一个实例的计算和结果的分析 ,说明该算法在实际应用中是可行的 .     

基于遗传算法的约束优化方法评述

用遗传算法求解无约束优化问题已经取得了成功 ,但如何处理有约束优化问题是其面临的问题之一 .目前处理这一问题没有一致适用的方法 ,最常用的处理约束方法是惩罚函数法 ,也有一些其它方法 .本文对近几年出现的几种方法进行了介绍 ,并评述了它们的优缺点 .     

基于遗传算法的卫星广播调度

卫星通信系统通常需要将多种业务通过若干频道广播给用户,合理的业务调度方案对于系统效率具有重要意义。为了求得较优的调度方案,文中建立了一个基于微观经济学效用函数概念的卫星广播调度模型,并提出了一种特定的遗传算法进行目标函数的极值求解。该算法使用了有效的交叉操作,并设计了将线性定标与基于排序的非线性定标相结合的混合适应值定标方法。仿真分析表明,该算法是一种全局寻优性能好、收敛速度快的高效卫星广播调度算法。     

基于改进遗传算法的装配式渠道生产调度优化

为有效提高装配式渠道生产效率,加快模具周转,降低生产成本,结合装配式渠道生产线养护室数量有限的特点,建立以最小生产周期为目标的装配式渠道生产调度优化模型,设计了求解该模型的改进遗传算法。以新疆石河子金土地水泥制品厂渠道生产线为例,验证生产模型的可行性,通过对比传统顺序生产调度与改进遗传算法得到的优化生产调度,验证改进遗传算法的稳定性与有效性。结果表明,基于改进遗传算法优化装配式渠道的生产调度,可有效降低装配式渠道的生产周期,提高生产效率,达到降低生产成本,提高企业核心竞争力的目的。     

基于多Agent和遗传算法的制造网格资源调度

为了保障用户的多QoS要求,在制造网格资源调度中引入灵活健壮的协商机制和高效的资源调度算法尤显重要.为此提出基于多Agent的制造网格资源调度方法,运用合同网协议作为多Agent的协作协议并根据制造网格资源调度需求运用遗传算法作为资源优化组合的算法.综合应用多Agent开发工具JADE和遗传算法工具包JGAP进行模拟调度实验,证明了方法的有效性.     

基于改进遗传算法的网格任务调度

为在网格环境下完成任务调度,使服务运行时间和费用2个指标达到最优化,将这2个指标作为网格任务调度模型的衡量指标,将计算经济模型引入网格资源管理,改进了遗传算法。算法中的染色体编码采用间接编码方式,对每个任务占用的资源编码,即实数编码方法。生成初始种群时采用随机生成种群和根据某些先验知识生成种群这2种方法相结合,变异操作时根据原来染色体的适应值和适应度函数进行有目的的随机变异。通过网格仿真平台GridSim对该算法进行模拟验证,并将其与简单遗传算法及GridSim中经济模型下时间最优算法DBC_Time比较,试验结果证明,其能较好完成网格环境下任务的调度,实现时间和费用双目标优化。     

基于遗传算法的路径柔性作业车间调度优化

针对柔性作业车间调度问题中加工路径的多样性,以最长完工时间最短化为优化目标建立调度模型,采用遗传算法进行模型求解。提出一种基于工序与机器编码相融合的二维矩阵编码方法。在遗传进化过程中,通过附加方法产生新个体以扩展搜索范围,对交叉和变异算子进行了分析。通过算例验证了该算法的可行性和有效性。     

基于遗传禁忌算法的任务分配与调度的研究

任务分配与调度问题是公认的NP问题，为了合理的对备份任务进行分配与调度，使得最短时间内完成备份任务，提出了基于遗传禁忌搜索的备份任务调度算法。重点研究了遗传算法和禁忌搜索算法，并针对二者的不足，提出将其两种算法混合，相互取长补短，仿真实验结果和实例应用表明，笔者提出的算法其搜索效率比单一的遗传算法具有较好的效果。     

基于遗传算法-多智能体的FMS 工件调度研究

针对柔性制造系统（ FMS）一般调度方法的不足,提出基于全局黑板的多智能体调度系统,该系统建立多智能体交互过程,通过多智能体的合作快速建立调度模型,并通过优化模块对调度模型进行求解,从而获得非劣调度方案。在设计优化模块时,采用遗传算法,针对柔性制造系统调度问题的特点,改进并扩展了基于工序的编码方法,引入工序-机器的关系矩阵,从而实现解和染色体的一一对应关系,并设计算法的适值函数、选择方法、交叉和变异方法。仿真结果表明,该调度系统在求解时收敛速度快、精度较高。最后通过10个经典的柔性job-shop调度算例,与单纯使用遗传算法和禁忌搜索算法进行比较,目标值平均改善2.21％和1.04％。     

基于改进型免疫遗传算法对网格中独立任务调度问题的研究

在研究现有任务调度算法的基础上,借鉴生物免疫系统原理中抗体多样性产生及保持机理,定义了基于抗体的矢量距离、亲合力及浓度相关的选择概率,这样可以在进化过程中保留优秀个体,同时抑制抗体群陷于同一极值而停止进化的早熟现象;另一方面,提出父子竞争(PCC)交叉算子和基于浓度调节机制的变异概率,提高抗体群进化速度的同时保留优秀抗体.仿真实验结果表明,算法与其它调度算法比较,更能有效地实现资源的分配,可以成功应用于网格环境下独立任务调度.     

基于UNIERP车间作业调度问题的遗传算法编码设计

三星的UNIERP有着十几年的研发历史，技术先进，产品成熟稳定，从而保证了UNIERP产品具有先进流程的同时，也具有很好的适用性。本文基于UNIERP系统介绍了遗传算法的编码设计方法，提出了基于工序模式的遗传算法编码设计方案，根据前人提出评价标准做了理论分析，证实了基于工序模式的编码方式的可行性。     

基于遗传算法制造系统调度软件开发

利用遗传算法，研究开发了一个用来快速生成制造系统中作业计划的调度软件，软件综合考虑了目前生产中出现的以总加工时间最短及总收益最大两种目标，分别给出了这两种目标模式下的编码、解码的详细方法及软件流程，并提出了一种解决实际约束的联合移位算子，通过一个实例说明了软件的实用性，最后还讨论了寻优软件的解的优劣性判断的问题。