基于两次禁忌搜索的军事物资装载与运输问题研究

针对当前军事物资装载与运输问题,映射建立数学模型,运用两次禁忌搜索算法自动输出较优的可行运输方案。实例计算结果表明,该模型通过两次禁忌搜索算法,可以得出在满足时间限制条件下的成本较小的装运方案,使用该模型可以有效提高载具的利用率,避免运力的浪费。     

混合禁忌搜索算法求解关联运输调度问题

考虑到实际生活中车辆受发车时间限制以及道路路况影响运输成本等因素,建立了带客户软时间窗、车场硬时间窗、多车型、道路路况等约束的关联运输调度问题模型.结合禁忌搜索与遗传算法的优势,构造了混合禁忌搜索算法,以通过构造多个初始解来增大搜索空间;设计了两种禁忌表,分别为局部禁忌表和全局禁忌表,这不仅能加快寻优速度,还可以摆脱对单个解的依赖;将禁忌搜索生成的优化解作为遗传算法的初始解,可以加快寻优速度;自适应调整禁忌表长度可以避免早熟收敛;提取核心路径便于进行后期优化,relocate算子能减少路径网络回路数目.对实例进行的仿真表明,提出的IVRP优于一般的VRP,可节约大量成本,且提出的算法在收敛速度和寻优结果两方面都优于遗传算法和禁忌搜索算法.由3种算法求解得到的总成本、总里程及收敛时间的标准差体现出该算法的稳定性比另外两种算法的好.     

解决图着色问题的一种新禁忌搜索算法

为了解决典型的组合优化问题——图顶点着色问题,结合增强SEQ算法和禁忌搜索算法的优点与缺点,提出一种基于增强SEQ的新禁忌搜索算法(SEQTS)。该算法利用增强SEQ算法较强的构造较优解的能力来为禁忌搜索算法构造多个较优初始解,然后进行多初始解禁忌搜索以找到全局最优解。计算机实验的结果表明该算法(SEQTS)有较好的寻优能力,增强了该算法的有效性。     

一种改进的禁忌搜索算法求解背包问题

提出一种改进的禁忌搜索算法来求解背包问题.该算法基于禁忌搜索技术,并采用I&D策略,同时设计了两种针对局部最优解的变异算子.改进后的算法能有效地弥补标准禁忌算法对初始解依赖的缺陷,同时也避免了搜索停滞的现象.通过对具体实例和随机问题的测试,表明改进后的禁忌搜索算法有更好的性能.     

IT外包进度风险控制的自适应禁忌搜索算法

针对委托代理模式下的IT外包项目的进度风险控制问题构建了双层结构的优化模型.设计了自适应禁忌搜索算法对模型进行求解，该算法将多样化搜索机制与禁忌搜索相结合，在算法运行过程中，根据适应值的反馈自动调整禁忌搜索强度与多样化搜索力度；同时，应用贪婪策略构造初始解，循环交替应用两种邻域结构提高算法寻优能力.实验结果表明，进度风险控制显著地降低了IT外包项目的拖期风险，同时使委托方和代理商双方实现收益最大化.将自适应禁忌搜索算法的实验结果分别与遗传算法、模拟退火算法、禁忌搜索算法、自适应遗传算法和自适应模拟退火算法的实验结果进行了比较：在收敛程度和稳定性方面自适应禁忌搜索算法优于其它算法，并且随着问题规模的增加，该算法的优势更为明显.     

铁路行包基地及配送点选址问题禁忌搜索算法

分析了铁路行包运输物流化发展背景及行包运输物流配送的特点，给出了铁路行包基地及配送点选址的数学模型，应用改进的扫描法构造问题尽可能好的初始解，并通过巧妙地设计罚函数、合理构造邻域及随机选取禁忌长度的一种禁忌搜索算法对初始解优化．计算结果表明，扫描法和禁忌搜索算法结合的两阶段法，不仅可以得到良好的计算结果，而且具有搜索空间小、求解速度快的优点，该方法是有效、可行的．     

求解Job-Shop调度问题的禁忌搜索算法的研究

本文针对最小完工时间的Job-Shop调度问题提出了一种禁忌搜索算法，该算法使用插入算法构造尽可能好的初始解，然后用禁忌搜索算法改进当前解，在算法中对未被选中的候选解信息进行记忆，合理平衡了集中搜索与分散搜索。最后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。     

禁忌搜索算法解决零空闲流水线调度问题

针对流水线调度这一类NP-Hard难题,深入分析了零空闲流水线调度问题,提出了一种解决零空闲流水线调度问题的基于NEH方法的禁忌搜索算法,建立了以工件的最大完工时间为目标的算法模型.新算法利用NEH启发式算法产生问题的初始解,改善了新算法的搜索性能.利用动态方式更新禁忌表长,提高了新算法的鲁棒性.为了提高算法的运行时效,利用快速搜索算法对提出的禁忌搜索算法进行改进,即采用快速搜索算法作为禁忌搜索的邻域函数,得到另一种改进的禁忌搜索算法.仿真试验结果表明了该算法的有效性及优越性,新算法在流水线生产调度及自动化工程等领域具有较高的实用价值.     

MAX-SAT问题的一种改进的禁忌搜索算法

求解SAT问题的经典禁忌搜索算法TSSAT初始解是随机产生的,本文在传统的禁忌搜索算法的基础上提出了一种改进初始解的方法.通过对不同规模的随机SAT问题实例的测试表明,这种改进可以有效地提高禁忌搜索过程中求解SAT问题的效率.     

有车辆数限制的开放式车辆调度问题研究

有车辆数限制的开放式车辆调度问题(m-OVRP)是车辆调度类问题(VRP)的一个新的分支.本文通过多初始解选优、平滑动态的禁忌长度等改进手段,基于遗传算法中变异的思想,设计了改进的禁忌搜索算法来解决m-OVRP问题.实验结果表明,本文提出的算法不仅能很好地解决m-OVRP问题,对OVRP问题也能得到稳定的结果.本算法核心包括:提出一种全新的构造初始解的贪心算法,在禁忌搜索初始解的选取中采用多初始解选优的策略;提出在禁忌搜索中采用平滑动态的禁忌长度.本算法可以很方便地应用到其他的一些启发式搜索问题的求解中.     

需求可拆分的汽车零部件循环取货路径优化研究

为了降低汽车零部件入厂物流的总成本,针对汽车零部件入厂物流的循环取货路径规划问题,提出将供应商集货需求拆分配送的改进数学模型,以最小化运输和库存总成本为目标函数,并且满足时间窗和车辆容量的限制。通过设计禁忌搜索算法求解,并根据模型的特点对初始解及邻域搜索方法进行改进。最后应用实验数据验证算法有效性,并与其他算法对比,结果表明通过需求拆分可以节约运输成本并提高车辆装载率。     

农村邮政运输路径优化研究*

建立了农村邮政运输模型,并引入空载损失。设计了多种邻域结构随机挑选和可以接受不可行解的解评价方式的禁忌搜索算法,进行了算例测试,快速获得了高质量解,验证了算法性能的优良性。通过比较表明,只有邮政所或车辆数量发生变化时,才有必要考虑空载损失。     

带多软时间窗VRP及其禁忌搜索算法

分析了带多软时间窗VRP实际应用背景和特点,以使用的车辆数、行驶费用和偏离时间窗的惩罚费用为优化目标,结合车辆载重、最大路长等限制,建立该问题的数学模型,并设计求解该问题的自适应禁忌搜索算法。为增强算法的全局寻优能力,设计了多邻域结构并在算法中嵌入一种有限地接受不可行解的自适应机制。分别用文献中的算例和以Solomon标准算例为基础构建的新算例测试该算法,并将结果与其他方法进行对比分析。对比结果表明,所提出的算法性能较好,能在可接受的时间内求出运输成本更少、满意度更高的解。     

Extended guided tabu search and a new packing algorithm for the two-dimensional loading vehicle routing problem

In this paper, we develop an extended guided tabu search (EGTS) and a new heuristic packing algorithm for the two-dimensional loading vehicle routing problem (2L-CVRP). The 2L-CVRP is a combination of two well-known NP-hard problems, the capacitated vehicle routing problem, and the two-dimensional bin packing problem. It is very difficult to get a good performance solution in practice for these problems. We propose a meta-heuristic methodology EGTS which incorporates theories of tabu search and extended guided local search (EGLS). It has been proved that tabu search is a very good approach for the CVRP, and the guiding mechanism of the EGLS can help tabu search to escape effectively from local optimum. Furthermore, we have modified a collection of packing heuristics by adding a new packing heuristic to solve the loading constraints in 2L-CVRP, in order to improve the cost function significantly. The effectiveness of the proposed algorithm is tested, and proven by extensive computational experiments on benchmark instances.     

A genetic algorithm with tabu search procedure for flexible job shop scheduling with transportation constraints and bounded processing times

In this paper, we propose a model for Flexible Job Shop Scheduling Problem (FJSSP) with transportation constraints and bounded processing times. This is a NP hard problem. Objectives are to minimize the makespan and the storage of solutions. A genetic algorithm with tabu search procedure is proposed to solve both assignment of resources and sequencing problems on each resource. In order to evaluate the proposed algorithm's efficiency, five types of instances are tested. Three of them consider sequencing problems with or without assignment of processing or/and transport resources. The fourth and fifth ones introduce bounded processing times which mainly characterize Surface Treatment Facilities (STFs). Computational results show that our model and method are efficient for solving both assignment and scheduling problems in various kinds of systems.     

带作业范围约束的岸桥调度模型及其算法设计

受电缆线坑位置与缆线长度的限制,岸桥作业只能在一定的横向移动范围之内。考虑到这一现实要求,结合岸桥作业禁止跨越与安全距离等特有约束,以最小化装卸作业的makespan为目标,构建了新的岸桥作业调度混合整数规划模型。针对问题的NP-hard特性,设计了一种混合模拟退火算法,运用启发式算法生成质量较高的初始解,结合遗传算法的变异运算生成邻域新解,增强了解的多样性,引入禁忌搜索算法的禁忌表操作,避免了循环搜索,提高了求解效率。大规模实验结果表明所建立的模型是有效的,算法的求解质量与效率明显优于标准模拟退火算法与禁忌搜索算法。当实验规模逐渐增大时,与LINGO软件相比,算法在求解效率方面的优势越来越明显。     

Using tabu search with ranking candidate list to solve production planning problems with setups

This study considers production planning problems involving multiple products, multiple resources, multiple periods, setup times, and setup costs. It can be formulated as a mixed integer program (MIP). Solving a realistic MIP production planning problem is NP-hard; therefore, we use tabu search methods to solve such a difficult problem. Furthermore, we improve tabu search by a new candidate list strategy, which sorts the neighbor solutions using post-optimization information provided by the final tableau of the linear programming simplex algorithm. A neighbor solution with higher priority in the ranking sequence has a higher probability of being the best neighbor solution of a current solution. According to our experiments, the proposed candidate list strategy tabu search produces a good solution faster than the traditional simple tabu search. This study also suggests that if the evaluation of the entire neighborhood space in a tabu search algorithm takes too much computation and if an efficient and effective heuristic to rank the neighbor solutions can be developed, the speed of tabu search algorithm could be significantly increased by using the proposed candidate list strategy.     

具有可调时间窗的动态车辆调度问题研究

提出一种新的时间窗可调整的动态车辆调度模型,设计求解该问题的算法。算法能够有效地处理预约需求和实时需求,给出时间窗的调整策略、初始路径的禁忌搜索改进策略以及实时需求的插入算法。实验计算结果表明,该算法与时间窗硬约束算法相比能够大量减少被拒绝服务的顾客数量,高效地处理实时产生的动态需求。提出的禁忌搜索算法能够显著改进初始解的质量,有效减少行驶费用,降低运输成本。     

大型钢铁企业原料场存储分配问题的研究

为钢铁企业原料存储分配问题建立了以降低成本并保持原料成分稳定为目标函数的非线性数学模型,并提出了改进禁忌搜索算法进行求解.该算法利用基于随机kick移动的迭代局域搜索策略作为跳出局部最优的策略,其中迭代局域搜索策略的邻域以环交换移动产生.通过150组随机数据的实验证明,引入迭代局域搜索策略的禁忌搜索算法具有较强的全局搜索能力,是解决该类实际工业问题的快速有效的近优算法.