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基于遗传算法和模拟退火算法相结合的混合遗传算法,研究了敏捷车间作业排序的初始化(静态调度)和动态重调度机制,通过与相关文献中实例的分析比较表明调度算法性能良好,能够应用于实际的制造环境。 相似文献
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一种启发式混合遗传算法及其在车间作业排序问题中的应用 总被引:7,自引:1,他引:7
针对一般车间作业排序问题(n/m/G/Cmax)建立了一种启发式混合遗传算法,将调度规则SPT与MWKR引入遗传搜索过程,并应用邻域搜索法作局部辅助搜索,以提高解的性能。通过与目前一些常用算法的比较表明,该算法具有良好的求解性能与运算效率。 相似文献
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利用仿真工具将启发式方法与遗传算法相结合,引入一种求解车间作业排序的混合算法框架。在以上框架的基础上,针对含调整时间的机务维护问题建立了一种混合算法GA-SPTS,通过与已有算法的比较表明,该算法对这类问题有很好的求解性能。 相似文献
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资源分配问题作为一个NP-Hard问题,在云计算、无线电、卫星调度、多无人机协同作业等领域皆有研究需求,是一个共性的数学问题。烟花算法作为一种智能优化算法,具有求解大规模资源分配问题的能力,但也存在求解精度低等问题。为了提高传统烟花算法的计算效率和全局寻优能力,提出一种改进烟花算法,用遗传算法中的变异算子替代高斯变异操作,并增加模拟退火流程。最后在多无人机协同作业任务分配数学模型上进行仿真验证,实验结果表明在收敛速度以及计算精度方面,该算法均优于其余3种烟花算法。 相似文献
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求解含调整时间排序问题的混合遗传算法 总被引:5,自引:0,他引:5
利用仿真工具将启发式方法与遗传算法相结合,提出了一种求解Job Shop排序问题的混合算法框架,利用启发式规则引导遗传搜索过程,以提高遗传算法的求解效率。在求解过程中,遗传算法仅对每台机器的第1道工序搜索寻优,通过仿真过程安排后续工序,在仿真过程中,利用启发式规则确定工件的加工优先级。在以上框架基础上,针对含调整时间的作业排序问题建立了一种混合算法GA-SPTS,通过与已有算法的比较表明,该算法对这类问题具有很好的求解性能。 相似文献
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针对航空母舰舰载机弹药保障作业高动态、多阶段特性,将柔性流水车间调度方法和群体智能优化理论相结合,提出一种面向舰载机弹药保障作业的调度优化算法。提出将复杂的弹药保障作业调度问题抽象规约为一类考虑工件交货期的柔性流水车间调度问题,引入启发式规则,构建兼顾高效性和可靠性实战要求的弹药保障作业调度数学模型ATSCA。结合弹药保障作业问题特征,设计提出一种基于双层整数编码的贪婪局部搜索遗传算法(GLSGA-DC),改进操作算子和局部搜索算法设计,以最小化弹药保障完成时间为目标对保障模型进行求解。多组仿真结果表明,相比于同类算法,GLSGA-DC算法在Benchmark基准算例和实际弹药转运实例实验中均取得优秀的效果,在求解均值(AVG)、相对偏差(RD)等指标方面均明显占优,验证了ATSCA模型和求解算法在实际弹药保障任务中的有效性和鲁棒性。 相似文献
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分别用Hopfield神经网络与模拟退火算法求解UAV航路规划问题,并且对所求得结果进行了简单比较,结果表明模拟退火算法比Hopfield神经网络求解UAV航路规划问题效率更高。 相似文献
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介绍了一种支持人工决策的满足各种约束的动态调度方法,通过基于仿真的动态调度算法,在约束规则和人工干预综合作用下,实现按照瓶颈设备到非瓶颈设备,关键任务到非关键任务的分层和迭代作业排序,较好地满足了离散车间对生产排产的应用需求. 相似文献
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基于自适应模拟退火遗传算法的月球软着陆轨道优化 总被引:17,自引:4,他引:13
将自适应遗传算法与模拟退火算法相结合,形成一种自适应模拟退火遗传算法。该算法不但具备了自适应遗传算法的强大全局搜索能力,也拥有模拟退火算法的强大局部搜索能力。针对月球软着陆轨道优化的特点,利用一种新的参数化方法将轨道优化问题转换为非线性规划问题,并应用提出的自适应模拟退火遗传算法进行优化。数值结果表明:该算法的收敛速度快,优化精度高,且避免了初值敏感、病态梯度和局部收敛等问题,能够搜索到全局最优轨道。 相似文献
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为兼顾空管、机场、航司以及民众的不同诉求,提出了基于多目标帝国竞争算法的进场排序与调度方法,达到平衡交通需求与进场管理的目的。首先,借鉴机器调度领域研究成果,梳理与精简进场排序与调度的评价指标,并结合运行约束构建多目标进场排序与调度模型。接着,引入非支配排序,设计多目标帝国竞争算法,给出衡量帕累托解集优劣的评价指标。最后,采用通用数据集与长沙黄花机场实际运行数据实施案例进行仿真与验证。结果表明:提出的多目标帝国竞争算法,相对于带精英策略的非支配排序遗传算法以及多目标模拟退火算法而言,解集更占支配地位、分布更均匀、收敛性更好,求解的效率也更高;提出的算法能有效实现进场排序与调度,即便以标准间隔的1.8倍实施仿真,总延误时间、总飞行时间和最大飞行时间,相对于实际运行分别降低了41.2%、11.4%和8.6%。 相似文献
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基于叶片模态实验获得的叶片失谐参数,基于非线性摩擦阻尼分析提出一种失谐叶盘结构的集中参数模型.综合模拟退火算法的局部搜索能力和遗传算法的全局搜索能力,并引入禁忌表作为搜索记忆表,提出了一种应用模拟退火进化算法附加禁忌表的叶片排序优化方法.同时结合图形处理器运算设计了基于compute unified device architecture(CUDA)的并行算法并且分析其算法性能.研究表明:基于并行框架寻优可以获得4.5倍的加速,同时按照优化后方案安装,可以明显降低叶盘系统振动响应幅值与方差. 相似文献