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本文提出了用于解决车间作业调度问题的混合自适应变异粒子群算法,该算法在运行的过程中根据群体适应度方差以及当前最优解的大小来确定当前最佳粒子的变异概率,利用遗传算法思想对粒子进行选择、交叉操作,并将模拟退火算法的优点融入到AMPSO算法中。仿真结果表明,混合AMPSO算法能够有效地、高质量地解决作业车间调度问题。 相似文献
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针对现行的遗传算法存在进化速度过慢和过早收敛的局限,以及粒子群优化算法搜索空间有限、容易陷入局部最优点的缺陷,提出将一种基于量子行为的粒子群优化算法应用于作业车间调度问题.将该问题中的每个调度组成一个多维向量,以此向量作为量子粒子群优化算法中的粒子进行进化,由此在解空间内搜索最优解.实例仿真结果表明,该算法收敛速度快、全局收敛性能好,可以得到比遗传算法、粒子群优化算法更佳的调度效果,证明了算法的有效性. 相似文献
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针对模糊交货期Flow-shop调度问题的特点,运用一种收敛速度快、全局性能好、不易陷入局部最优的智能迭代算法-量子粒子群算法,对其进行求解。通过仿真实例对该算法进行了验证,结果表明,在求解模糊交货期的Flow-shop问题时,量子粒子群算法要优于遗传算法和基本粒子群算法。 相似文献
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实际生产过程中由于各种客观因素的影响,流水车间调度问题往往具有模糊不确定性。介绍了模糊流水车间调度问题,在此基础上提出了一种收敛速度快、全局性能好的量子微粒群算法来解决该问题。通过仿真实例对该算法进行了验证。结果表明,在求解模糊流水车间调度问题时,量子微粒群算法有很好的效果。 相似文献
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基于自适应变异的粒子群优化算法的车间作业调度优化及其软件实现 总被引:2,自引:0,他引:2
由于现行的遗传算法在解决车间作业调度问题时有局限性,本文将一个自适应变异的粒子优化算法应用于车间作业调度.该算法在运行的过程中根据群体适应度方差以及当前最优解的大小来确定当前最佳粒子的变异概率,变异操作增强了粒子群优化算法跳出局部最优解的能力.仿真实例的结果表明:该算法在解决车间作业调度问题上是可行的. 相似文献
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由于车间调度问题组合排序众多等复杂性因素的存在,使用遗传算法求解时,初始种群的随机产生和变异的随机发生对寻优的效率影响很大。针对上述问题,提出一种混合GA算法,主要从变异策略和种群生成两方面进行改进,采用经过选择、交叉操作种群的平均适应度值来决定是否进行变异操作,借鉴SA算法中的重升温策略,将引入自适应控制因子和排列操作的PSO算法产生的个体极值种群代替GA算法特定代数的种群。仿真结果验证了该算法求解车间调度问题的有效性。 相似文献
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针对最小化最大完工时间的作业车间调度问题(JSP),提出一种结合帝国主义竞争算法(ICA)和禁忌搜索(TS)算法的混合算法。混合算法以帝国主义竞争算法为基础,在同化操作中融入遗传算法中的杂交算子和变异算子,使算法全局搜索能力更强。为了克服帝国主义竞争算法局部搜索能力弱的缺点,引入禁忌搜索算法进一步优化同化操作后的后代。禁忌搜索算法采用混合邻域结构和新型选择策略,使得算法能够更有效地搜索邻域解。混合算法兼具全局搜索能力和局部搜索能力,通过对13个经典的Benchmark调度问题进行仿真测试,并与近年4种新型混合算法进行对比分析,实验结果表明了所提算法求解Job Shop调度问题的有效性和稳定性。 相似文献
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宋存利 《计算机工程与应用》2013,49(21):15-18
柔性作业车间调度问题是典型的NP难题。柔性作业车间调度问题涉及到设备分配和作业分配两个问题,并且两问题之间具有较强的耦合性,提出了基于协同进化的粒子群算法。该算法将设备选择和工件调度分别作为两个寻优变量,利用PSO算法分别进行寻优,根据两个变量的内容进行互相评价。实验表明该算法对FJSP问题的有效性。 相似文献
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混合变异算子的自适应粒子群优化算法 总被引:5,自引:0,他引:5
针对惯性权重线性递减粒子群算法(LDW)不能适应复杂的非线性优化搜索过程的问题,提出了一种非线性递减的惯性权重策略,使算法很快地进入局部搜索,并在算法中引入混合变异算子,克服算法易早熟收敛的缺陷。对几种典型函数的测试结果表明,本文算法的收敛速度和收敛精度都明显优于LDW算法。 相似文献
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飞剪机结构参数设计需满足若干技术性能要求才能保证剪切质量。飞剪机结构参数优化设计问题要满足多个非线性约束要求,同时需优化多个目标函数,提出遗传算法/粒子群混合算法用于曲柄连杆式飞剪机结构参数优化设计,结合各自算法的优势,在算法运行初期利用遗传算法的全局搜索能力进行优化搜索,在算法运行后期利用粒子群较强的局部搜索能力进行搜索,综合考虑多个目标函数和约束条件,通过实例计算表明,该混合方法可以稳定、有效的获取到满意的优化设计结果。 相似文献
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基于互信息的配准方法具有精度高、鲁棒性强的特点。但基于互信息的目标函数存在许多局部极值,给配准的优化过程带来了很大的困难。把量子行为的粒子群优化算法(QPSO)应用到了3D医学图像配准中。QPSO不仅参数个数少,其每一个迭代步的取样空间能覆盖整个解空间,因此能保证算法的全局收敛。实验结果表明,该算法能够有效地克服互信息函数的局部极值,大大提高了配准精度,与美国Vanderbilt 大学的“金标准”比较,达到了亚像素级的精度。 相似文献