求解JSP的遗传算法中不可行调度的方案

在作业车间调度问题中 ,存在大量的不可行调度解 ,严重影响了遗传算法查找最优调度的质量。本文通过作业车间调度问题数学模型的图论形式 ,深入分析了产生不可行调度的原因及其特征 ,得出了一个可行调度的充要条件。由此 ,提出了遗传算法求解作业车间调度新的编码方法 ,能够彻底避免产生不可行调度解 ,大大提高了遗传算法的质量     

基于遗传算法的柔性车间作业调度研究

阐述了对基于遗传算法的柔性车间作业调度进行研究的重要意义及其研究现状,分析了传统算法应用于车间作业调度过程中出现的问题,论述了在柔性车间作业调度中运用遗传算法的可行性。     

MATLAB下基于遗传算法作业车间调度系统开发

针对MATLAB环境下基于遗传算法的作业车间调度系统的关键技术和实现方法进行了研究,提出一种基于MATLAB/GUI的作业车间调度系统的实现方法。对作业车间问题、作业车间遗传算法思想、作业车间调度系统建立进行描述,并结合对MATLAB/GUI技术、MATLAB与Excel数据交换技术的研究开发了一种方便、实用的作业车间调度系统。通过实例验证了调度系统的有效与实用性。     

基于混合遗传算法的柔性作业车间调度研究

为更有效地求解柔性作业车间调度问题,提出一种混合遗传算法(蚁群-遗传算法)。在分层法的基础上,首先采用蚁群算法解决工艺路线选择问题,再通过遗传算法解决传统的作业车间调度问题。在混合遗传算法求解过程中,不断地在前期优化中获取调度知识,用于指导后期的优化过程。通过标准案例测试,验证了混合遗传算法对于解决柔性作业车间调度问题的有效性。     

引入免疫算子的遗传算法对作业车间调度结果的影响

解决车间生产调度问题能缩短生产周期,提高生产效率,降低制造成本。通过对作业车间调度问题的分析,提出一种求解作业车间调度问题的免疫遗传算法。该算法通过引入免疫算子,进行抽取疫苗和接种疫苗等免疫机制,充分利用待求解问题的特征信息来指导个体的进化,有效改善基本遗传算法的未成熟收敛和局部搜索能力差的不足,显著提高了基本遗传算法对全局最优解的搜索能力和收敛速度。利用Delphi实现该算法并实例仿真,结果表明免疫遗传算法能有效解决作业车间调度问题。     

改进元胞遗传算法求解柔性作业车间调度问题

针对柔性作业车间调度问题(Flexible Job-shop Scheduling Problem,FJSP)中的不同性能指标优化,提出一种改进的元胞遗传算法。结合柔性作业车间调度的特点,设计一种基于工序编码和设备分配的双层编码,在交叉变异时分别对两层编码进行操作,同时在变异时引入贪婪式变异以加快收敛速度。为了克服传统遗传算法早熟和收敛慢的特点,设计了根据邻居个体自适应的选择算子。将该改进的元胞遗传算法求解柔性作业车间调度问题并同其他遗传算法的测试结果进行比较,表明所提出的改进元胞遗传算法在求解柔性作业车间调度问题上的有效性。     

一类已知概率分布下的混合车间鲁棒调度问题研究

为解决一类产品生产需经上游作业车间的零部件加工和下游流水车间的零部件总装的调度问题,在研究生产调度文献的基础上,给出了混合车间调度问题;给出一类已知概率分布下的混合车间鲁棒调度方法,并建立鲁棒调度模型;采用遗传算法求解鲁棒调度模型。最后进行了实证研究,证明所建模型以及遗传算法在求解混合车间调度问题上是有效的。     

求解作业车间调度问题的一种改进遗传算法

为克服传统遗传算法解决车间作业调度问题的局限性,综合遗传算法和局部搜索的优点,提出一种改进的遗传算法。为基于工序的编码提出了一种新的POX交叉算子。同时,为克服传统遗传算法在求解车间作业调度问题时的早熟收敛,设计了一种子代交替模式的交叉方式,并运用局部搜索改善交叉和变异后得到的调度解,将提出的改进遗传算法应用于MuthandThompson基准问题的实验运行,显示了该算法的有效性。     

基于遗传算法的模糊目标柔性作业车间调度问题

针对实际作业车间调度问题目标的多样性及其不确定性,提出了一种新的柔性作业车间调度问题模型和处理方法,并在遗传算法中加以实现。计算结果表明,该问题模型能较完整地反映生产实际中调度目标的要求。     

基于遗传-粒子群混合算法的柔性作业车间多资源调度问题

在传统柔性作业车间调度问题(FJSP)中加入运输和装配环节,提出一种柔性作业车间多资源调度问题(MRFJSP),以完工时间最短为目标建立了包含加工、运输和装配的柔性作业车间调度模型。为了提高传统遗传算法(GA)在车间调度问题中的寻优能力,将粒子群算法(PSO)的寻优过程进行改进并与遗传算法进行结合,提出一种带保优策略的遗传-粒子群混合算法,利用单层编码对模型进行求解。通过算例验证了模型的可行性,并将提出的混合算法与遗传算法和粒子群算法进行比较,证明了混合算法的优越性。     

一种基于GA-SA-TS算法的车间调度方法的研究

运用现代优化算法来解决车间调度这类NP完全问题是现在普遍使用的方法。本文将模拟退火算法和禁忌搜索算法的思想与遗传算法相结合,改善了传统遗传算法中单一的交叉和变异机制,提出了模拟退火-交叉机制和禁忌搜索-变异机制,最终形成了一种适用于解决车间调度方面问题的GA-SA-TS混合遗传算法。三种算法取长补短,避免了遗传算法局部搜索能力差和易早熟的缺点。同时运用GA-SA-TS算法,针对实际车间调度问题进行了仿真。通过该仿真结果可以看出,GA-SA-TS混合遗传算法对于解决车间调度问题是可行的,且在解的质量方面有所提高。     

嫁接共生遗传算法及其在作业调度中的应用

针对现有遗传算法在解决复杂车间作业调度问题时存在早熟和进化速度缓慢的缺点，提出了一种改进的算法——嫁接共生遗传算法。嫁接种群的引入和种群间交叉的策略，可以明显加快进化速度；双交叉算子的采用和共生阶段的进化，则可增强算法搜索新解的能力，进而提高解的精度。上述所有措施均可增强算法抗早熟能力。通过与现有遗传算法的比较，突出显示了该算法的优越性，证明了它在现代网络化生产中的应用价值。     

多种群遗传算法在数字散斑相关搜索中的应用

数字散斑相关方法中,搜索算法对计算速度有着重要的影响。遗传寻优算法的全局性非常适合散斑相关搜索。然而,作为一种智能算法,算法参数对于遗传算法的计算稳定性和效率都有着重要影响。同时,不成熟收敛也是不可忽视的问题。本文将多种群遗传算法应用于数字散斑相关方法中,在避免了不成熟收敛问题的同时,提高了计算稳定性和效率。     

基于混合遗传算法的混合装配线排序问题研究

为使混合装配线有效运作,研究了混合装配线的生产排序问题。以装配线上各种零部件消耗速率均匀化和最小生产循环周期最短为优化目标,描述了多目标排序问题,并建立了优化模型。针对基本遗传算法在求解排序问题时的早熟收敛问题,提出一种改进混合遗传算法。该算法借助模拟退火算法思想对适应度尺度进行调整,使遗传进化初期削弱种群中个体适应度差异,而在遗传进化后期强化种群中个体适应度差异,以提高对最优解的搜索能力。同时,根据个体适应度自动调整遗传操作参数,既保存了种群中的优良个体,又不失个体的多样性。最后通过案例分析验证了算法的有效性。     

基于粒子群算法的装配公差优化分配

装配公差分配是产品公差设计的重要组成部分.目前装配公差优化分配主要使用遗传算法.为了提高收敛速度,避免早熟收敛,提出了基于粒子群算法的装配公差优化分配方法.采用了基于实数的编码表示方法,以装配公差分配的优化目标函数作为评价函数,利用罚常数将约束条件并入评价函数中.一个实例的优化结果表明所提方法的收敛性、稳定性和算法效率均优于基于遗传算法的方法.     

基于混合遗传算法的齿轮传动优化设计

以体积最小为目标函数,建立了齿轮传动优化设计数学模型,并用外部惩罚函数法将该问题转化为无约束优化问题。针对遗传算法的局限性,采用整数编码和实数编码结合的混合编码,并调整了适应函数,采用随机多父辈适应函数值加权交叉和自适应变异操作,结合了模拟退火算法,给出了初温的确定方法,从而形成了混合遗传算法。该算法能够有效地减少不可行解的产生,提高收敛速度,避免早熟收敛。算例说明,该优化方法有效、实用。     

基于混合退火遗传算法的圆柱蜗杆传动模糊优化设计

针对基本遗传算法在优化设计中遇到的局部搜索能力不强、早熟收敛等问题,提出一种将模拟退火、Powell搜索方法与遗传算法相结合的混合遗传算法.在此基础上对普通圆柱蜗杆传动模糊优化设计进行了研究;数值计算表明,该混合退火遗传算法可以有效地克服基本遗传算法的上述缺陷,可以加速算法的收敛,具有良好的优化性能.并用该算法较好地解决了普通圆柱蜗杆传动的模糊优化设计.     

用混合遗传算法优化起重机主梁

针对基本遗传算法在优化设计中遇到的局部搜索能力不强、早熟收敛等问题，提出一种将Powell搜索方法与遗传算法相结合的混合遗传算法。数值计算表明，该混合遗传算法可以有效地克服基本遗传算法的上述缺陷，可以加速算法的收敛，具有良好的优化性能。并使用该算法较好地解决了桥式起重机箱形主梁的优化设计。     

遗传参数自适应调整算法及其在液压动力系统优化控制中的应用

针对固定参数的遗传算法容易陷入过早收敛,进入局部最优状态等问题,建立了交叉概率及变异概率的模糊逻辑控制器以实现遗传算法策略性参数的自适应调整,从而提高优化算法的收敛速度及获得全局解的能力。运用常规优化方法及改进优化算法对永磁电机驱动的液压系统流量进行优化控制和对比,仿真和实验结果表明：采用遗传参数自适应调整算法优化控制器,可使系统在典型工况下,保持良好的控制性能,并且具有高于常规优化方法的控制精度和鲁棒性。     

CBD中采用改进遗传算法的实例修改

研究将遗传算法应用于 CBD(基于实例的设计 )中的实例修改环节 ,用于对相似实例的调整和修改。对于遗传算法在实例调整中应用的策略和方法进行研究和实现。针对应用普通遗传算法可能产生的不成熟收敛问题 ,采用多种群自适应遗传算法加以改进 ,从而解决该问题