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题名改进并行蚁群算法求解置换流水线调度问题
被引量：5
- 1
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作者
黄华
肖菁
张军
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机构
中山大学软件学院
中山大学计算机科学系
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出处
《计算机工程与设计》
CSCD
北大核心
2010年第3期582-585,共4页
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基金
国家自然科学基金项目(60573066)
国家自然科学基金-广东省联合基金重点项目(U0835002)
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文摘
为了解决置换流水线的调度问题,提出了改进的并行蚁群算法。针对置换流水线问题本身的特性,在蚂蚁系统算法(ACS)的基础上,设计出了新的启发式信息算法。在计算大数据量的情况下,通过设计的新规律对数据进行分组,并对分组进行并行计算,然后合并各组最优解来问题的最优解。实验结果表明,该改进方法行之有效,新的启发式信息提高了解的质量,而按数据规律的分组并行不仅缩小查找最优值时间,相比于随机分组的并行算法,更加提高了解的质量。
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关键词
置换流水线调度
蚁群系统
信息素
启发式算法
并行实现
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Keywords
permutation flow-shop scheduling problem（PFSP）
ant colony system（ACS）
pheromone
heuristic algorithm
parallel implement
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分类号
TP18
[自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]
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题名求解置换流水线调度问题的改进萤火虫优化算法
被引量：3
- 2
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作者
张丽红
余世明
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机构
浙江工业大学信息工程学院
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出处
《计算机科学》
CSCD
北大核心
2016年第8期240-243,266,共5页
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文摘
针对最小化最大完成时间的置换流水线调度问题,提出了一种改进的离散萤火虫优化算法。在传统萤火虫优化算法的基础上,采用基于升序排序的随机键编码方式对萤火虫种群进行离散化处理,使用NEH算法对萤火虫种群进行初始化处理,结合遗传算法的交叉变异思想改进位置更新策略,采用个体变异方式解决孤立个体问题,提高算法的寻优能力。最后通过典型算例对改进算法进行仿真测试,实验结果表明该算法求解置换流水线调度问题时具备很强的寻优能力和鲁棒性,明显优于传统萤火虫优化算法和遗传算法,是解决置换流水线调度问题的一种有效算法。
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关键词
置换流水线调度
萤火虫优化算法
NEH算法
位置更新策略
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Keywords
Permutation flow shop scheduling problem, Glowworm swarm optimization algorithm, NEH algorithm,Location updating strategy
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分类号
TP301
[自动化与计算机技术—计算机系统结构]
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题名置换流水线车间调度问题的研究
被引量：9
- 3
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作者
刘莹
谷文祥
李向涛
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机构
东北师范大学人文学院
东北师范大学计算机科学与信息技术学院
长春建筑学院基础教学部
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出处
《计算机科学》
CSCD
北大核心
2013年第11期1-7,22,共8页
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基金
国家自然科学基金面上项目(61070084
60473042)
吉林省教育厅"十二五"科学技术研究项目(556)资助
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文摘
随着科学技术的发展和生产规模的不断扩大,置换流水线车间调度问题已经越来越受到广大学者的关注。目前,该领域已经出现了许多优化算法,其大大提高了生产的效率。尽管有一些文献已经进行了比较和综述,但是它们没有包括最新的求解方法和研究结果。因此,文中从一个崭新的视角对该问题进行综述,并详细地对比各种算法,使广大学者对其有一个更新、更全面的了解。
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关键词
调度
置换流水线调度
元启发式
最大完成时间
延迟时间
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Keywords
Scheduling, Permutation flow-shop, Meta-heuristics, Makespan, Tardiness
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分类号
TP18
[自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]
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题名应用萤火虫算法求解置换流水线问题
被引量：16
- 4
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作者
周季华
叶春明
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机构
上海理工大学管理学院
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出处
《计算机应用研究》
CSCD
北大核心
2013年第1期152-154,共3页
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基金
国家自然科学基金资助项目(71271138)
教育部人文社会科学规划基金资助项目(10YJA630187)
上海教育委员会科研创新资助项目(12ZS133)
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文摘
为了更好地研究生产调度问题,针对置换流水线调度问题,提出了一种新颖的群智能优化算法,即萤火虫算法。萤火虫算法模拟了萤火虫通过发光进行信息交流的这种行为特征从而发展演变为一种启发式算法;并分析了萤火虫算法的仿生原理和数学模型。应用MATLAB软件,对CAR1问题在不同的扰动下对算法进行了仿真测试,并将萤火虫算法和微粒群算法相比较,仿真结果表明了萤火虫算法优化生产调度问题的可行性和有效性。该算法有待进一步的深入研究。
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关键词
置换流水线调度问题
群智能优化
萤火虫算法
仿生原理
数学模型
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Keywords
permutation flow-shop scheduling problem（PFSP）
swarm intelligence optimization
firefly algorithm（FA）
bionic principle
mathematical model
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分类号
TP301.6
[自动化与计算机技术—计算机系统结构]
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题名基于自适应控制参数的改进水波优化算法
被引量：6
- 5
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作者
刘翱
邓旭东
李维刚
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机构
武汉科技大学管理学院
智能信息处理与实时工业系统湖北省重点实验室
武汉科技大学信息科学与工程学院
冶金工业过程系统科学湖北省重点实验室
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出处
《计算机科学》
CSCD
北大核心
2017年第7期203-209,250,共8页
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基金
国家自然科学基金(11271356)
教育部人文社会科学研究青年基金项目(16YJCZH056)
+3 种基金
湖北省教育厅人文社会科学研究青年项目(17Q034)
智能信息处理与实时工业系统湖北省重点实验室开放基金(2016znss18B)
冶金工业过程系统科学湖北省重点实验室(武汉科技大学)开放基金(Z201501)
武汉科技大学青年科技骨干培育计划项目(2016xz017)资助
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文摘
水波优化算法(Water Wave Optimization,WWO)是最近被提出的一种新型的群智能优化算法。它尽管具有控制参数少、操作简单、容易实现等优点,但是也存在收敛较慢、搜索精度低等不足。针对水波优化算法的不足,首先,从理论上分析并揭示算法收敛时控制参数应满足的条件;然后,提出满足上述条件的改进水波优化算法,改进算法采取自适应机制来调节算法参数,进一步增强了全局探索和局部开发的平衡能力;最后,对4种算法(ApWWO,WWO,FA,MVO)在10个标准测试函数上的寻优性能进行仿真实验和统计比较。结果表明,ApWWO在搜索精度、速度和鲁棒性等方面均显著优于WWO和FA,在5个测试函数上优于MVO;与PSO和GA的对比结果表明,ApWWO具有较好的寻优性能。进一步分析了维数和种群规模对ApWWO的影响,并使用ApWWO来求解置换流水线调度问题,结果表明ApWWO能够取得较好的求解效果。
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关键词
进化算法
水波优化算法
自适应控制参数
置换流水线调度
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Keywords
Evolutionary algorithm
Water wave optimization algorithm
Adaptive controlling parameter
Permutation flow shop scheduling
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分类号
TP183
[自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]
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题名混合和声搜索算法求解基于学习效应的PFSP问题
- 6
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作者
马邦雄
叶春明
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机构
上海理工大学管理学院
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出处
《计算机工程与应用》
CSCD
北大核心
2015年第11期261-265,共5页
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基金
国家自然科学基金(No.71271138)
教育部人文社会科学规划基金项目(No.10YJA630187)
+1 种基金
上海市教育委员会科研创新项目(No.12ZS133)
上海市一流学科项目(No.S1201YLXK)
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文摘
置换流水线调度问题(Permutation Flow-shop Scheduling Problem,PFSP)作为流水线调度问题的子问题,实质是一个著名的组合优化问题,其已被证明了是NP完全问题中最困难的问题之一。带学习效应的PFSP问题是一种更符合实际问题的模型,为了更好地解决此问题,在此提出了一种混合遗传算法和粒子群算法的改进和声搜索算法。对CAR1问题及其学习型调度进行了仿真实验,结果表明所提算法的可行性和有效性。
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关键词
改进和声搜索算法
置换流水线调度
学习效应
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Keywords
improved harmony search algorithm
Permutation Flow-shop Scheduling Problem（PFSP）
learning effect
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分类号
TP18
[自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]
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