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基于MMAS算法的带到达时间批调度问题研究 总被引:1,自引:0,他引:1
研究了工件带到达时间的目标为极小最大完工时间(Cmax)的单机批调度问题,采用最大-最小蚂蚁系统(max-min ant system,MMAS)进行求解.针对问题带到达时间以及分批的特性,提出了两种候选列表(candidate list)构建批序列,有效地缩小了搜索空间的维度;考虑两种候选列表的工件对构造解具有不同的影响,针对不同的候选列表设计了相应的启发式信息.仿真实验部分从求解质量和时间性能两方面比较了本文提出的算法和标准的蚂蚁系统(ant system,AS)算法以及使用不同候选列表的MMAS算法.结果表明,本文的算法在质量和时间两方面均全面优于标准的AS算法,而提出的候选列表使得该算法在大幅度提高时间性能的同时,仍然能够取得近似最优解,从而在求解质量和时间性能两方面取得平衡. 相似文献
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不均匀循环的调度分配是并行计算中最经常遇到的问题。采用动态调度势必增加额外开销,纯采用静态调度又很难保证各处理器的负载平衡。本通过引入静态块和动态块的概念,提出了在UMA(Uniform Memory Access)模型上把静态调度和动态调度结合起来使用的自适应混合调度AHS(Adaptive Hybrid Scheduling)算法,并给出了在曙光一号多处理机上的一些实验结果。 相似文献
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针对复杂的多目标柔性作业车间调度问题(FJSP),提出一种基于全知型粒子群优化(FIPS)和动态禁忌搜索(TS)的混合Pareto算法,它在利用FIPS的全局搜索能力确定搜索方向后,通过TS进行有效的局部搜索以提高算法的搜索性能.该算法采用基于强度的适应度函数来评价粒子,以使非劣解均匀分布于Pareto前沿;采用基于公共关键块的多种邻域结构,既保持了种群的多样性,避免算法陷入局部最优,又有效提高了算法的收敛速度.算法中还引入了基于变异的自适应扰动策略来进一步增加解的多样性.对不同规模实例的比较实验表明,文中所提出的算法具有较好的搜索性能,是一种求解大、小规模多目标FJSP的有效算法. 相似文献
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自适应多目标遗传算法在柔性工作车间调度中的应用 总被引:2,自引:6,他引:2
针对柔性工作车间调度问题的特点,提出了一种新的自适应多目标遗传算法,其特点包括:同时运用了基于工序顺序和基于机器分配两种交叉变异方法以弥补经典工作车问调度问题中交叉变异操作的局限性;根据遗传算法搜索的历史自适应的调整两种交叉变异方法的概率以提高算法的搜索效率和稳定性;引入多目标遗传算法中的小生境技术以保持种群的多样性;采用精英保留策略保护进化过程中的优秀个体。实验结果证明该算法在多目标柔性工作车间调度问题的应用上,可以产生分布性较好的高质量的解。 相似文献
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针对柔性flow shop加权完成时间调度问题,通过对机器环境进行分组,证明了一个基于有效作业最短加权平均处理时间的启发式算法是渐近最优的. 相似文献
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现代女大学生创业过程中主要存在如下心理问题:自我认知不准,创业意识淡薄;存在畏难心理,创业体验匮乏和依赖心理重,创业心理品质不良。通过开发女大学生的心理资本,预防和调适她们创业中的心理问题,促进其自我认知,帮助她们树立希望、培养乐观心态、提高自我效能感、提升创业韧性,能有效提升她们在就业创业中的竞争优势。 相似文献
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具有不同到达时间的差异工件批调度问题的蚁群聚类算法 总被引:2,自引:0,他引:2
研究具有不同到达时间的差异工件在单机环境下的批调度问题.通过引入工件单元的概念并对分批约束进行松弛,提出了该问题的一个新的下界,证明了该下界的有效性.将蚁群算法和聚类算法相结合,提出了一种基于多阶段聚类的蚁群聚类算法ACC(Ant colony clustering).算法首先利用K-均值聚类将工件分簇,在簇内部通过蚁群算法搜索分批,最后提出一个全局优化算法对局部分批结果进行合成和优化.克服了蚁群算法随着工件规模增大求解时间过长的问题,适合于求解大规模算例.实验结果表明:与现有的启发式规则LPTBFF(Longest processing time batchfirst fit)和HGA(Hybrid Genetic algorithm)算法相比,该算法求解效果更好. 相似文献
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面向多目标的自适应动态概率粒子群优化算法 总被引:4,自引:0,他引:4
将基于动态概率搜索的粒子群优化(Particle swarm optimization,PSO)算法应用于多目标作业车间调度问题(Flexibleiob shop scheduling problem,FJSP),提出一种新算法.算法在搜索初期利用粒子近邻的平均最优代替传统的单个最优引导搜索,后期用Gaussian动态概率搜索来提高算法的局部开挖能力.然后,引入Pareto优的概念,采用精英集来存放非劣解,提出一种新的适应度值分配方法.此外,在算法中还引入了一种自适应的变异算子来增强解的多样性.最后,用新算法对多组FJSP实例进行测试,并与其他几种方法进行比较,结果表明提出的算法具有较好的搜索性能,是求解多目标FJSP的一种可行方法. 相似文献