一种改进启发式算法在解决组合优化问题中的应用

启发式算法是解决组合优化问题的良策,介绍了一种改进的启发式算法和该算法在解决组合优化相关问题上的应用,分析该算法的详细流程,并通过仿真实验验证该算法的性能,并对其优势和不足进行了分析。     

基于混合模拟退火算法的多约束装箱问题研究

文章针对现实中在实际多种约束条件下存在的三维装箱问题,考虑在多种现实约束条件下,建立一个装箱模型。该模型通过启发式算法得到一个初始解,再根据模拟退火法得到最优解,利用标准抽样对最优解进行多次测试,得到符合实际情况的最优解,提高空间利用率,从而实现利润最大化。最后,以一个具体的例子进行测试,计算结果表明在约束条件下装箱问题的解决方案可行性较强。     

板式家具高速自动分拣系统出库及打包调度策略

为提升定制家具自动分拣系统出库及包装作业的整体效率,根据出库及包装作业的工作特点,将出库打包问题抽象为一类板件处理具有优先顺序约束及机器约束的三阶段柔性装配流水车间调度问题。在对各约束进行定义和数学描述的基础上,以最大出库完工时间、包装工位最大完工时间、板件平均等待时间三者加权和最小化为优化目标,建立了板件处理具有优先顺序约束和机器约束的三阶段柔性流水车间调度问题的数学模型;针对该模型,构造了一种启发式求解算法H~*。为验证算法的有效性,基于裂区试验设计的思想生成大量算例,并将启发式算法H~*与构造的9种组合规则算法、5种元启发式算法进行性能比较。结果表明,H~*算法可高效地获得高质量的解。     

三维装箱问题研究现状与展望

装箱问题自1830年被提出以来就是学术界研究的重要领域,三维装箱问题是装箱问题中最复杂的一种。结合前人研究成果,将三维装箱问题按照多层次进行了详细的分类解读。系统地整理了三维装箱问题建模的三大要素:前提假设、目标函数、约束条件。同时提出了求解三维装箱问题的5类方法。统计了近年来几十篇文献,结合这些文献,对上述的问题分类、建模要素、求解方法等做出统计。最后针对目前三维装箱研究存在的问题和短板,为使三维装箱问题的研究可以更好地与实际工程问题相结合,提出了三点展望。     

新型树启发式搜索算法的机器人路径规划

面对三维空间移动机器人从起始点到终止点的最短路径问题,提出一种新型的边缘点树启发式搜索(TreeEP)算法,该方法将地图空间进行密度可调的三维离散化处理,根据障碍安全距离筛选出障碍物的可靠边缘点信息,再利用树扩散架构选出最能引导搜索方向的潜力点进行扩散搜索,最终得出最短路径。提出局部调整策略,得到改进的Tree-EP算法。实验结果表明,在带障碍复杂地形最短路径搜索应用中,提出的Tree-EP算法与已有方法相比,能找到更短的移动路径。     

基于启发式算法的套管柱组合优化设计方法

针对深井、超深油气井中套管柱组合设计存在非线性、多目标和离散变量组合的问题，提出了一种基于启发式算法的套管柱组合优化设计方法。采用树状结构表示套管柱组合并将其参数化，给出了体现套管柱成本、质量和安全因素的设计需求向量，建立了以该向量为基础的可调多目标数学模型，并给出了利用启发式算法求解该模型的方法。通过与经典的套管柱设计案例进行比较分析，在最经济方案的情形下，利用所建立数学模型得出的解在适应值方面比原方法更好，如解3在成本和质量方面均有所降低，解2的成本降低4.057%，但质量增加0.274%。研究结果表明，基于启发式算法的套管柱组合优化设计方法得出的解具有合理性，且在一定程度上比原有解更优，可解决深井、超深井套管柱组合设计存在的问题。      

基于伪布尔模型和启发式算法求解无容量设施选址问题

采用伪布尔模型和启发式算法来求解无容量设施选址问题。首先给出了问题的伪布尔(pseudo-Boolean)表示，然后基于Khumawala规则对问题进行预处理，最后提出两种启发式分支准则来求解问题。实验结果表明所提算法简单有效。