本文针对一类广泛存在的分布式加工装配和车辆配送集成调度问题(Integrated Scheduling Problem of Distributed Production Assembly and Vehicle Delivery,ISP_DPAVD),以最小化运输和延迟惩罚总成本为优化目标,提出一种混合三维分布...本文针对一类广泛存在的分布式加工装配和车辆配送集成调度问题(Integrated Scheduling Problem of Distributed Production Assembly and Vehicle Delivery,ISP_DPAVD),以最小化运输和延迟惩罚总成本为优化目标,提出一种混合三维分布估计算法(Hybrid three-Dimensional Estimation of Distribution Algorithm,H3DEDA)进行求解.ISP_DPAVD包含两个耦合的子问题,即加工装配阶段子问题(子问题1)和车辆配送阶段子问题(子问题2).由于每个子问题1的解(部分解1)均会确定1个具体的子问题2,故ISP_DPAVD的解空间非常庞大.根据这一特点,在H3DEDA中,先设计结合邻域变换的启发式规则来快速获取子问题2的优良解,以实现子问题间的部分解耦并明显缩减搜索空间,再设计三维EDA引导的全局搜索和变邻域驱动的局部搜索来获取ISP_DPAVD的高质量解.通过在不同规模测试问题上的仿真实验和算法比较,验证了H3DEDA求解ISP_DPAVD的有效性.展开更多
针对一类广泛存在的分布式流水线和车辆运输集成调度问题(Distributed Permutation Flow-shop and Vehicle Transportation Integrated Scheduling Problem,DPFVTISP),本文建立问题模型,并提出一种超启发式三维分布估计算法(Hyper-Heuri...针对一类广泛存在的分布式流水线和车辆运输集成调度问题(Distributed Permutation Flow-shop and Vehicle Transportation Integrated Scheduling Problem,DPFVTISP),本文建立问题模型,并提出一种超启发式三维分布估计算法(Hyper-Heuristic three-Dimensional Estimation of Distribution Algorithm,HH3DEDA)进行求解.首先,根据DPFVTISP的问题特性,采用贪婪策略设计一种新颖的编解码规则.其次,为实现对DPFVTISP问题解空间中不同区域的深入搜索,设计10种低层启发式操作(即10种有效的邻域操作),并将其所构成的排列作为高层个体;同时在高层采用三维分布估计算法(three-Dimensional Estimation of Distribution Algorithm,3DEDA)学习和积累优质高层个体中块结构及其位置信息,再通过采样3DEDA中的概率模型生成新的高层个体或排列;进而在低层将高层所生成的每个新个体所表征的一系列有序的启发式操作作为一种新的启发式算法,对问题解空间执行较深入的邻域搜索.最后,通过仿真实验与算法对比验证HH3DEDA可有效求解DPFVTISP.展开更多
文摘本文针对一类广泛存在的分布式加工装配和车辆配送集成调度问题(Integrated Scheduling Problem of Distributed Production Assembly and Vehicle Delivery,ISP_DPAVD),以最小化运输和延迟惩罚总成本为优化目标,提出一种混合三维分布估计算法(Hybrid three-Dimensional Estimation of Distribution Algorithm,H3DEDA)进行求解.ISP_DPAVD包含两个耦合的子问题,即加工装配阶段子问题(子问题1)和车辆配送阶段子问题(子问题2).由于每个子问题1的解(部分解1)均会确定1个具体的子问题2,故ISP_DPAVD的解空间非常庞大.根据这一特点,在H3DEDA中,先设计结合邻域变换的启发式规则来快速获取子问题2的优良解,以实现子问题间的部分解耦并明显缩减搜索空间,再设计三维EDA引导的全局搜索和变邻域驱动的局部搜索来获取ISP_DPAVD的高质量解.通过在不同规模测试问题上的仿真实验和算法比较,验证了H3DEDA求解ISP_DPAVD的有效性.
文摘针对一类广泛存在的分布式流水线和车辆运输集成调度问题(Distributed Permutation Flow-shop and Vehicle Transportation Integrated Scheduling Problem,DPFVTISP),本文建立问题模型,并提出一种超启发式三维分布估计算法(Hyper-Heuristic three-Dimensional Estimation of Distribution Algorithm,HH3DEDA)进行求解.首先,根据DPFVTISP的问题特性,采用贪婪策略设计一种新颖的编解码规则.其次,为实现对DPFVTISP问题解空间中不同区域的深入搜索,设计10种低层启发式操作(即10种有效的邻域操作),并将其所构成的排列作为高层个体;同时在高层采用三维分布估计算法(three-Dimensional Estimation of Distribution Algorithm,3DEDA)学习和积累优质高层个体中块结构及其位置信息,再通过采样3DEDA中的概率模型生成新的高层个体或排列;进而在低层将高层所生成的每个新个体所表征的一系列有序的启发式操作作为一种新的启发式算法,对问题解空间执行较深入的邻域搜索.最后,通过仿真实验与算法对比验证HH3DEDA可有效求解DPFVTISP.
