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基于DEA混合算法的模糊车间作业计划问题的研究* 总被引:1,自引:1,他引:0
针对以最小化制造跨度为目标,具有模糊加工时间的车间作业计划问题,采用梯形模糊数来表征时间参数,并应用可能性理论,在此基础上构建车间作业计划问题目标函数。为了对模糊环境下的车间作业计划问题进行有效求解,给出了一种DEA-GA混合求解算法,混合算法采用了DNA进化算法的分裂、变异和水平选择算子,然后利用遗传算法的交叉算子实现个体之间的交互,避免早熟收敛。仿真实验表明,该算法高效可行,与GA等优化算法相比,具有更快的收敛速度。 相似文献
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研究多目标优化问题,针对提高算法的快速性,提出一种混合变异克隆选择多目标优化算法.进化在三个抗体群中进行,不同的抗体群采用不同的变异算子,并通过外部记忆抗体群的更新,来保留进化的最优抗体,避免算法进化后期出现退化现象.算法采用的三种变异算子:高频大尺度高斯变异算子带有振荡性质,能够对Pareto最优解区域进行勘探,单基因小尺度衰减的高斯变异算子能够使优化结果逼近Pareto最优解,均匀变异算子使算法具有局部逃逸能力,能够保证解的多样性.将算法和经典的NSGA -Ⅱ、ε- MOEA算法以及单一变异的多目标克隆选择算法(MCSA)进行性能比较,结果证明新算法具有较好的快速搜索性能和鲁棒性. 相似文献
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《计算机应用与软件》2013,(6)
针对作业车间调度问题,提出一种改进的差分进化算法。该算法设计一种新的实数次序号编码方法,将加工机器实数化,该编码通用性好,能适应于不同情况下的作业车间调度问题;在此基础上,改进变异算子,使得在进化过程中,不会产生无效解,进而提高算法的运行速度;算法还改进了缩放因子,提高种群的多样性。对12个通用的典型实例计算表明,该算法是可行有效的。 相似文献
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拓守恒 《计算机工程与设计》2012,33(7):2804-2808
针对传统差分进化算法在求解高维复杂问题时存在通用性差、鲁棒性低、收敛速度慢和求解精度低等问题,提出一种基于蚁群算法的自适应多模式差分变异策略.算法在每代进化中,个体根据各变异进化模式上的信息素大小,采用轮盘赌选择策略选择变异算子,并根据各变异算子对优化所做贡献的大小对信息素进行动态更新,贡献大的变异算子可以获得更多被选择的机会,使得各变异算子发挥其最大性能,从而提高算法的收敛速度和通用性.对5个高维的benchmark函数进行算法验证,实验结果表明,该算法很好的提高了差分进化算法的通用性和鲁棒性,有效地克服了收敛速度慢和早熟等问题. 相似文献
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为解决维修资源调度过程中出现的维修资源预测不准、资源冲突的问题,本文建立了不同作战阶段的多供应中心?多需求点的的动态维修资源优化调度模型,使得多个供应中心可以及时、高效地对需求点进行维修资源调度,减少了资源调度时间和每个需求点的维修资源不满足量。为了更好地求解提出的模型,本文提出了一种改进的多目标进化算法,在经典的多目标进化算法的基础上,使用正态分布交叉算子、全局探索增强型差分进化算子和自适应变异算子的协同进化策略,提高了算法的局部搜索能力和种群的多样性。仿真实验表明,本文提出的算法具有良好的收敛性和分布均匀性,并且具有较高的求解效率。 相似文献
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为了提高多表达式编程算法的效率,研究了MEP基本算法的适应度函数、杂交策略和变异策略,对其进行了优化,提出了一种改进的MEP算法.改进的MEP算法采用归一化的均方根差作为适应度函数,采用概率区间来选择杂交算子,并使变异概率在进化过程中随着进化代数和适应值的变化进行动态调整.最后将改进的MEP算法应用于函数发现问题中,对算法的效率进行了验证.实验结果表明,与MEP基本算法相比,改进的MEP算法能够更快速地找到目标函数,算法的效率得到了提高. 相似文献
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《软件》2017,(12):98-103
为了提高车间或者工业生产速度和质量,需要对生产中复杂作业流程调度进行研究。当前算法利用调度静态求解法和动态优化法实现复杂作业流程的调度。该算法没有相关策略的制定,也没有高效的理论作为支撑,导致该算法存在调度效率低,资源的利用率和环境适应能力较差等问题。为此,提出基于改进遗传进化算法的复杂作业流程调度。该算法先对复杂作业流程调度问题进行描述,针对调度问题描述,利用改进遗传进化算法对车间作业调度问题进行解决,将问题描述中的数学规划模型建立在规定的定义上。然后构建合适的编码实现改进遗传进化算法正常运行,过程中按一定要求对JSSP染色体进行编码,选择初始种群,并对适应度函数进行计算,引入交叉算子和变异算子扩大寻优范围。最后利用无延迟作业计划解决死锁状况,并通过调度过程流程图和作业调度整体结构流程图实现调度。实验结果表明,本文所提算法充分利用了现有资源实现了复杂作业流程的高效调度,同时也具有比较好的适应能力和灵活性。 相似文献