针对生产装配车间广泛存在的一类带不同工序的柔性装配流水车间调度问题(Flexible Assembly Flow Shop Scheduling Problem with Different Process,FAFSSP_DP),提出了一种混合分布估计算法(Hybrid Estimation of Distribution Algorith...针对生产装配车间广泛存在的一类带不同工序的柔性装配流水车间调度问题(Flexible Assembly Flow Shop Scheduling Problem with Different Process,FAFSSP_DP),提出了一种混合分布估计算法(Hybrid Estimation of Distribution Algorithm,HEDA),用于优化最大完工时间(makespan)。首先,以2维概率矩阵作为概率模型,进而构造一种基于变量相关性的概率模型更新机制,用于学习优良解对应变量间的相关关系信息和序关系信息,并以此对概率模型进行更新,使得算法的全局搜索具有较好的引导性;其次,引入带首次改进跳出策略的Insert邻域搜索来加强算法的局部搜索能力,从而有助于算法在全局和局部搜索之间达到合理平衡。仿真实验和算法的比较验证了HEDA的有效性。展开更多
提出基因重要度的概念,通过实验证明基因重要度对于单变量边缘分布算法(Unvaried Marginal Distribution Algo-rithm,UMDA)收敛的重要性.由此提出一种基于基因重要度的进化算法.该算法首先对组成染色体的各基因进行重要度排序,随后对重...提出基因重要度的概念,通过实验证明基因重要度对于单变量边缘分布算法(Unvaried Marginal Distribution Algo-rithm,UMDA)收敛的重要性.由此提出一种基于基因重要度的进化算法.该算法首先对组成染色体的各基因进行重要度排序,随后对重要度大的基因先进行收敛操作,每次收敛当前重要度最大的基因,直到所有基因全部收敛.实验数据表明,本算法的收敛速度更快,而且更容易求出满意解.展开更多
文摘针对生产装配车间广泛存在的一类带不同工序的柔性装配流水车间调度问题(Flexible Assembly Flow Shop Scheduling Problem with Different Process,FAFSSP_DP),提出了一种混合分布估计算法(Hybrid Estimation of Distribution Algorithm,HEDA),用于优化最大完工时间(makespan)。首先,以2维概率矩阵作为概率模型,进而构造一种基于变量相关性的概率模型更新机制,用于学习优良解对应变量间的相关关系信息和序关系信息,并以此对概率模型进行更新,使得算法的全局搜索具有较好的引导性;其次,引入带首次改进跳出策略的Insert邻域搜索来加强算法的局部搜索能力,从而有助于算法在全局和局部搜索之间达到合理平衡。仿真实验和算法的比较验证了HEDA的有效性。
文摘提出基因重要度的概念,通过实验证明基因重要度对于单变量边缘分布算法(Unvaried Marginal Distribution Algo-rithm,UMDA)收敛的重要性.由此提出一种基于基因重要度的进化算法.该算法首先对组成染色体的各基因进行重要度排序,随后对重要度大的基因先进行收敛操作,每次收敛当前重要度最大的基因,直到所有基因全部收敛.实验数据表明,本算法的收敛速度更快,而且更容易求出满意解.
