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带有充电约束的多AGV柔性作业车间调度 被引量:1
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作者 李晓辉 资湖海 +3 位作者 徐坷鑫 牛樱清 赵毅 董媛 《计算机工程》 北大核心 2025年第4期314-326,共13页
在制造单元不再唯一且加工时间不确定的柔性作业车间调度中,多自动导向小车(AGV)发挥着重要作用。然而当AGV执行任务时间过长、消耗电量较多时,充电事件成为必须考虑的因素。该研究旨在解决考虑电池约束条件下的多AGV的柔性车间作业调... 在制造单元不再唯一且加工时间不确定的柔性作业车间调度中,多自动导向小车(AGV)发挥着重要作用。然而当AGV执行任务时间过长、消耗电量较多时,充电事件成为必须考虑的因素。该研究旨在解决考虑电池约束条件下的多AGV的柔性车间作业调度问题。综合考虑制造单元加工时间、AGV小车搬运时间以及AGV小车充电情况等约束条件,以优化最大完工时间为目标。针对此问题建立数学模型,将文化基因算法和自适应变邻域搜索算法相结合提出一种混合文化基因算法。该算法采用文化基因算法作为框架,并引入基于析取图的关键路径方法,以解决制造单元和AGV小车滞空率高的问题。同时,为了提高算法的寻优能力,避免陷入局部最优解,利用自适应变邻域搜索对当前迭代中的最优解进行改进。针对模型特点,设计多种打破重组的邻域结构,以实现算法求解最优值的目标。仿真实验结果表明,该算法具有寻找最优解的能力且整体性能优于所对比的算法,验证了该算法的有效性。 展开更多
关键词 柔性作业车间调度 自动导向小车 充电 基因算法 自适应变邻域搜索算法
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基于AMR的货到人拣选系统的订单分配与排序优化问题研究 被引量:1
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作者 刘志硕 张思睿 郝梦君 《北京交通大学学报》 北大核心 2025年第4期132-141,共10页
针对基于自主移动机器人(Autonomous Mobile Robot,AMR)的货到人拣选系统多拣货台场景,研究订单分配、处理顺序及货架访问顺序的集成优化,提出多拣货台订单分配与排序问题(Order Allocation and Sequencing Problem,OASP),对订单如何分... 针对基于自主移动机器人(Autonomous Mobile Robot,AMR)的货到人拣选系统多拣货台场景,研究订单分配、处理顺序及货架访问顺序的集成优化,提出多拣货台订单分配与排序问题(Order Allocation and Sequencing Problem,OASP),对订单如何分配给拣货台、订单在拣货台的处理顺序及如何安排货架的访问顺序进行集成优化决策,并以最小化订单拣选时间为目标建立混合整数规划模型.设计变邻域搜索算法(the Variable Neighborhood Search Algorithm,VNSA),通过订单相似度进行分批分配并生成贪婪初始解,结合货架置换、订单重分配的抖动算子和订单交换/插入、货架序列调整等4种局部优化邻域,采用动态切换机制实现迭代寻优,并将设计的算法与CPLEX求解器进行比较.研究结果表明:VNSA算法在小规模算例中求解速度与精度优于CPLEX求解器;在大规模算例中对初始解的优化能力显著,验证了联合优化订单分配和排序的有效性;订单拣选时间与拣货台数量、容量呈负相关,与负载平衡系数呈正相关. 展开更多
关键词 自主移动机器人 货到人订单拣选系统 订单分配 订单排序 货架排序 变邻域搜索算法
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双种群混合白鲸算法求解多目标柔性作业车间调度问题
3
作者 孟冠军 王同轩 +1 位作者 黄江涛 张威 《组合机床与自动化加工技术》 北大核心 2025年第7期189-195,共7页
针对考虑负载均衡的多目标柔性作业车间调度问题,以最小化最大完工时间、最小化关键机器负荷和最小化机器总负荷为目标,提出一种双种群混合白鲸优化算法。首先,设计基于Tent混沌映射的种群初始化机制,提高初始化种群质量,应对复杂的多... 针对考虑负载均衡的多目标柔性作业车间调度问题,以最小化最大完工时间、最小化关键机器负荷和最小化机器总负荷为目标,提出一种双种群混合白鲸优化算法。首先,设计基于Tent混沌映射的种群初始化机制,提高初始化种群质量,应对复杂的多目标优化问题;其次,引入快速非支配和V主导双规则机制筛选种群,提高个体多样性;然后,结合混合变邻域搜索,建立基于Pareto优化的外部存档方法,旨在获得优质解方案;最后,通过与其他算法对比,对Brandimarte算例进行仿真分析,验证该算法在求解多目标柔性作业车间调度问题时的有效性。 展开更多
关键词 多目标 柔性作业车间调度 白鲸优化算法 Tent混沌映射 混合变邻域搜索
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基于快速通勤需求的地铁列车跨站停车方案优化
4
作者 江志彬 王炳勋 +2 位作者 李洪运 赵源 金晓琴 《同济大学学报(自然科学版)》 北大核心 2025年第3期410-419,共10页
AB跨站停车方案可以满足高峰时段地铁通勤线路场景下的乘客快速出行需求。在充分考虑乘客换乘便利性和候车安全性的基础上,以最小化乘客总旅行时间并兼顾换乘乘客的公平性影响为目标,基于出行过程和换乘类别建立了地铁AB跨站停车0-1整... AB跨站停车方案可以满足高峰时段地铁通勤线路场景下的乘客快速出行需求。在充分考虑乘客换乘便利性和候车安全性的基础上,以最小化乘客总旅行时间并兼顾换乘乘客的公平性影响为目标,基于出行过程和换乘类别建立了地铁AB跨站停车0-1整数规划模型,并设计了高效的变邻域搜索算法,最后以上海地铁11号线为例验证了模型和算法的有效性。结果表明:变邻域搜索算法相较于遗传算法可在短时间内搜索得到较优解,能够很好地适用于AB跨站停车优化模型;AB跨站停车方案人均旅行时间可节省2.91 min,考虑人工经验策略的AB跨站停车方案人均旅行时间可节省2.12 min,且换乘乘客数量可减少41.18%;通过灵敏度分析可以得出,换乘站候车时间惩罚系数、列车始发间隔时间和最大AB类车站间隔是影响优化结果的关键因素。 展开更多
关键词 城市轨道交通 列车停站方案 0-1整数规划 变邻域搜索算法 快速通勤需求 AB跨站停车
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基于麻雀搜索算法的复杂测量任务调度方法
5
作者 许富景 刘强 +2 位作者 张焱婷 李彤 兰洺洋 《电子测量与仪器学报》 北大核心 2025年第7期128-139,共12页
大型复杂机电设备在航空航天、遥感测绘和智能制造行业的应用越来越广。针对复杂机电设备在仓储和运输过程中的状态信息实时测量问题,特别是测量过程中的复杂测量任务调度难题,提出了一种基于改进麻雀搜索算法(improving the sparrow se... 大型复杂机电设备在航空航天、遥感测绘和智能制造行业的应用越来越广。针对复杂机电设备在仓储和运输过程中的状态信息实时测量问题,特别是测量过程中的复杂测量任务调度难题,提出了一种基于改进麻雀搜索算法(improving the sparrow search algorithm,ISSA)的复杂测量任务实时调度方法。该方法首先通过tent混沌映射并结合反向学习初始化麻雀种群,提升算法初始解质量;随后引入灰狼优化算法信息交换机制改进发现者搜索策略,提升算法全局搜索能力;最后将正余弦机制与跟随者位置更新相结合,并在迭代完成后对发现者个体进行变邻域搜索,提高调度算法收敛速度,防止算法陷入局部最优。为验证调度方法的综合调度性能,对其进行了大量对比实验分析。实验结果表明,该方法将系统调度算法的计算时间缩减了14.3%,最大完成时间也较传统方法优化了46.6%,充分验证了其在复杂测量任务调度中的有效性和稳定性。 展开更多
关键词 复杂测量任务调度 麻雀搜索算法 反向学习 信息交换 变邻域搜索
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变邻域搜索算法在低轨卫星广播调度中的优化应用
6
作者 王英伍 耿座学 +4 位作者 李学富 胡健 瞿威均 王斌 杨宜康 《计算机应用》 北大核心 2025年第S1期198-201,共4页
随着低轨(LEO)卫星通信技术的进步,LEO卫星星座通信系统进入高速发展阶段。这些系统可以有效地弥补地面蜂窝网的覆盖盲区,作为地面蜂窝网的补充对实现全球互联具有重要意义。针对LEO卫星通信领域中重要的卫星广播调度问题(SBSP),深入分... 随着低轨(LEO)卫星通信技术的进步,LEO卫星星座通信系统进入高速发展阶段。这些系统可以有效地弥补地面蜂窝网的覆盖盲区,作为地面蜂窝网的补充对实现全球互联具有重要意义。针对LEO卫星通信领域中重要的卫星广播调度问题(SBSP),深入分析并构建一个整数规划模型,并设计用于求解该模型的改进变邻域搜索算法(MVNS-SBS)。MVNS-SBS算法通过随机生成的方式获得初始可行的星地连接方案,然后进入VND(Variable Neighborhood Descent)阶段,并利用add和switch两种邻域结构交替进行局部搜索。当VND阶段陷入局部最优时,算法跳转进入shaking阶段,通过remove操作为方案添加扰动,并返回VND阶段。如果在多次扰动后仍未找到更优方案,则认为算法已收敛并终止运行。实验中,为了模拟实际工程场景,在不同规模的经典算例上,把所提算法与粒子群优化(PSO)、竞争Hopfield神经网络(CHNN)和SDBDE(Stochastic Diffusion Binary Differential Evolution)3种有效算法进行对比。实验结果表明,所提算法可以有效求解SBSP,并展现出良好的鲁棒性和实时性。 展开更多
关键词 低轨卫星星座 卫星网络 卫星广播调度问题 变邻域搜索
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船载无人机协同搜索海洋垃圾路径优化
7
作者 刘改革 段刚 邱泽阳 《上海海事大学学报》 北大核心 2025年第3期52-59,共8页
为给海洋垃圾清理提供准确的海面信息,使用船载无人机对存在海洋漂浮垃圾但位置和数量未知的区域进行识别定位。由于海洋垃圾的位置会受风和洋流的影响而移动,需为研究区域设置时间窗。考虑到无人机续航时间有限,船舶在协同搜索时为无... 为给海洋垃圾清理提供准确的海面信息,使用船载无人机对存在海洋漂浮垃圾但位置和数量未知的区域进行识别定位。由于海洋垃圾的位置会受风和洋流的影响而移动,需为研究区域设置时间窗。考虑到无人机续航时间有限,船舶在协同搜索时为无人机提供电池更换服务。基于无人机摄像头拍照范围,引入网格划分的方法处理研究区域,生成航路点。为实现在优化船舶和无人机路径的同时总成本最小化,提出一种混合变邻域搜索算法,在设计4种邻域操作的基础上,根据Metropolis准则对新解进行筛选,并通过邻域搜索操作加速寻优。选择东海附近的一片海域进行实例研究,结果验证了算法的有效性。对无人机续航时间分析可得,使用续航时间更久的无人机更有利于降低总成本。 展开更多
关键词 海洋垃圾搜索 船载无人机 无人机续航时间 协同路径优化 混合变邻域搜索算法
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多中心联合配送模式的带时间窗装卸一体化车辆路径问题研究
8
作者 蔡祥 高波 +1 位作者 朱志强 刘建胜 《包装工程》 北大核心 2025年第11期229-242,共14页
目的应对各大制造中心构建完备供应链带给物流配送企业的压力和挑战,研究多中心联合配送模式下的带时间窗装卸一体化车辆路径问题。方法首先,以总成本最小为优化目标,建立考虑多项成本的数学优化模型,提出变邻域萤火虫算法求解。其次,... 目的应对各大制造中心构建完备供应链带给物流配送企业的压力和挑战,研究多中心联合配送模式下的带时间窗装卸一体化车辆路径问题。方法首先,以总成本最小为优化目标,建立考虑多项成本的数学优化模型,提出变邻域萤火虫算法求解。其次,针对萤火虫算法初始种群分布不均、对步长参数依赖较大等问题,引入Lévy flight随机扰动机制进行干预,扩大算法搜索空间;提出随机扩张因子策略,以增加萤火虫位置更新的移动步长,避免发生种群集中现象,突破种群束缚,改善种群在算法搜索空间的分布性,通过3组实验来验证本文模型和算法的有效性。结果无论是求解质量还是求解速度方面,所设计算法均优于对比算法,并分析比较了多中心联合配送与传统配送模式之间的差异和优势,进一步验证了本文所提出模型及算法的优越性和普适性。结论可为多中心联合配送模式下的车辆路径问题提供理论依据及决策参考。 展开更多
关键词 多中心联合配送 装卸一体化 时间窗 萤火虫算法 变邻域搜索
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基于改进樽海鞘群算法的多目标混合流水车间调度优化
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作者 夏兴华 洪铁懿 +1 位作者 金佳呈 韩忠华 《现代制造工程》 北大核心 2025年第8期10-18,共9页
针对混合流水车间调度问题,同时考虑最小化最大完工时间和设备加工能耗,提出了一种基于Q学习(Q-learning)的改进樽海鞘群多目标优化算法。为了提升算法的收敛速度,采用混沌映射与启发式原则相结合的策略生成多样化的初始种群;为了平衡... 针对混合流水车间调度问题,同时考虑最小化最大完工时间和设备加工能耗,提出了一种基于Q学习(Q-learning)的改进樽海鞘群多目标优化算法。为了提升算法的收敛速度,采用混沌映射与启发式原则相结合的策略生成多样化的初始种群;为了平衡算法的全局搜索能力和局部开发能力,在选择领导者占比中引入Q-learning自适应的选择策略;为了提升算法寻优精度,提出一种有效的变邻域搜索策略,加强局部开发能力。在公开的数据集上开展实验验证,实验结果表明,提出的算法能够有效地解决混合流水车间多目标优化问题。 展开更多
关键词 多目标混合流水车间调度 樽海鞘群算法 Q学习 混沌映射 变邻域搜索
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混合模因算法求解软集群容量约束弧路径问题
10
作者 寇亚文 周扬名 王喆 《应用科学学报》 北大核心 2025年第2期274-287,共14页
软集群容量约束弧路径问题是经典的容量约束弧路径问题的一种扩展。由于其NP-hard特性,求解它在计算上具有挑战性。针对该问题,本文提出一种有效的混合模因算法(hybrid memetic algorithm,HMA)。该算法集成了3个独特的算法组件:基于组... 软集群容量约束弧路径问题是经典的容量约束弧路径问题的一种扩展。由于其NP-hard特性,求解它在计算上具有挑战性。针对该问题,本文提出一种有效的混合模因算法(hybrid memetic algorithm,HMA)。该算法集成了3个独特的算法组件:基于组匹配的交叉操作来产生有希望的子代解、双层变邻域搜索执行局部优化以及考虑解的质量和距离的种群更新以维持一个高质量的种群。实验结果表明,HMA在求解质量和计算时间上均优于现有精确算法。 展开更多
关键词 弧路径问题 组合优化 进化计算 模因算法 变邻域搜索
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煤炭港口列车调度与船舶配煤的协同优化
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作者 陈浩 赵健亦 +1 位作者 谭哲一 镇璐 《上海大学学报(自然科学版)》 北大核心 2025年第2期370-382,共13页
铁海联运、陆海互补的运输方式逐步发展,但在以铁路为主体的煤炭运输体系下,仍存在衔接机制不完善、信息不畅通等问题,影响了港口的运行效率.通过对铁海联运场景下到港列车与出港船舶协调作业的分析,以最小化船舶延误成本为目标,集成卸... 铁海联运、陆海互补的运输方式逐步发展,但在以铁路为主体的煤炭运输体系下,仍存在衔接机制不完善、信息不畅通等问题,影响了港口的运行效率.通过对铁海联运场景下到港列车与出港船舶协调作业的分析,以最小化船舶延误成本为目标,集成卸煤、配煤、装船等港口关键作业,建立混合整数规划模型,再对列车调度与船舶配煤方案的联合优化问题进行分析,并设计了一种基于变邻域搜索的启发式方法对模型进行求解.最后,以中国北方某煤炭港口为例,利用不同规模的数据通过计算实验验证模型的有效性,以期为未来煤炭港口的运营提供管理启示. 展开更多
关键词 煤炭供应链 铁海联运 港口物流 变邻域搜索算法
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时变路网下同时配集货车辆-无人车协同配送路径问题 被引量:1
12
作者 范厚明 宋彬彬 +1 位作者 王琪 任晓雪 《同济大学学报(自然科学版)》 北大核心 2025年第4期589-599,共11页
针对时变路网下同时配集货车辆-无人车协同配送路径问题,综合考虑配送区域路网交通信息、客户同时配集货需求、客户软时间窗、电池荷电状态等因素,以派遣成本、能耗成本以及时间窗惩罚成本之和最小为目标建立模型。设计了混合遗传变邻... 针对时变路网下同时配集货车辆-无人车协同配送路径问题,综合考虑配送区域路网交通信息、客户同时配集货需求、客户软时间窗、电池荷电状态等因素,以派遣成本、能耗成本以及时间窗惩罚成本之和最小为目标建立模型。设计了混合遗传变邻域搜索算法,采用轮盘赌选择策略,引入自适应邻域搜索次数策略,在算法不同时期设计不同的搜索次数以加快算法收敛速度、提高求解质量。通过多组算例求解验证了模型的正确性和算法的有效性,并对不同车辆-无人车协同配送方式、不同车辆行驶速度以及车辆和无人车电池的不同最低荷电状态组合等场景的变化进行了敏感性分析。结果表明,车辆在停靠点不等待无人车的协同配送方式能够有效降低配送成本;考虑车辆速度时变可以更好地适应不同路况,能够有效降低配送成本并提高配送效率;车辆和无人车的最低荷电状态越低,配送成本越小,这一结果对未来研发更高性能电池具有重要意义。 展开更多
关键词 时变路网 同时配集货 车辆-无人车 混合遗传变邻域搜索算法
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Modeling optimal air traffic rights resource allocation
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作者 LIU Zhishuo CHENG Yi’nan +1 位作者 LI Yanhua SHEN Danyang 《Journal of Systems Engineering and Electronics》 2025年第3期778-790,共13页
International freedom of the air(traffic rights)is a key resource for airlines to carry out international air transport business.An efficient and reasonable traffic right resource allocation within a country between a... International freedom of the air(traffic rights)is a key resource for airlines to carry out international air transport business.An efficient and reasonable traffic right resource allocation within a country between airlines can affect the quality of a country’s participation in international air transport.In this paper,a multi-objective mixed-integer programming model for traffic rights resource allocation is developed to minimize passenger travel mileages and maximize the number of traffic rights resources allocated to hub airports and competitive carriers.A hybrid heuristic algorithm combining the genetic algorithm and the variable neighborhood search is devised to solve the model.The results show that the optimal allocation scheme aligns with the principle of fairness,indicating that the proposed model can play a certain guiding role in and provide an innovative perspective on traffic rights resource allocation in various countries. 展开更多
关键词 air transport air traffic right(ATR) genetic algorithm variable neighborhood search mixed integer programming formulation
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基于IVNS-ASPSO算法激增需求下第四方物流网络设计 被引量:2
14
作者 张宇鑫 黄敏 +1 位作者 蒋松辰 刘杰 《控制工程》 CSCD 北大核心 2021年第11期2252-2260,共9页
近年来各大电商平台的不定期优惠活动导致需求激增的现象出现,激增需求下的网络设计问题成为了第四方物流(4PL)运作模式下一个新的挑战性问题。针对这一问题,基于对激增需求的刻画,建立了激增需求下4PL网络设计的数学模型。由于该问题的... 近年来各大电商平台的不定期优惠活动导致需求激增的现象出现,激增需求下的网络设计问题成为了第四方物流(4PL)运作模式下一个新的挑战性问题。针对这一问题,基于对激增需求的刻画,建立了激增需求下4PL网络设计的数学模型。由于该问题的NPhard特性,采用自适应策略粒子群算法进行求解。并针对粒子群算法后期局部搜索能力不足,提出了迭代变邻域搜索策略,进而提出了嵌入迭代变邻域搜索的自适应策略粒子群算法,最后采用三组不同规模的算例进行仿真实验,验证了所提算法的有效性和优越性。 展开更多
关键词 第四方物流 网络设计 激增需求 迭代变邻域搜索 粒子群算法
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VNS和SA相结合的指挥控制资源部署
15
作者 胡诗骏 姚佩阳 +1 位作者 孙昱 李锴 《火力与指挥控制》 CSCD 北大核心 2016年第12期20-24,30,共6页
针对指挥控制资源部署问题,引入任务复杂度来定义决策实体的工作负载,并建立以最小化决策实体工作负载的均方根为目标的优化模型。针对传统的层次聚类法容易陷入局部最优,提出了一种变邻域搜索(Variable Neighborhood Search,VNS)和模... 针对指挥控制资源部署问题,引入任务复杂度来定义决策实体的工作负载,并建立以最小化决策实体工作负载的均方根为目标的优化模型。针对传统的层次聚类法容易陷入局部最优,提出了一种变邻域搜索(Variable Neighborhood Search,VNS)和模拟退火(Simulated Annealing,SA)相结合的具有全局性的求解方法,使用VNS进行全局寻优,使用SA对VNS中的邻域进行局部寻优。最后通过一个联合作战案例的平台调度方案,验证了所提方法的优越性。 展开更多
关键词 资源部署 决策实体 任务复杂度 层次聚类法 变邻域搜索
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改进文化基因算法求解双资源约束柔性作业车间调度问题 被引量:2
16
作者 王玉芳 陈凡 +1 位作者 姚彬彬 曾亚志 《控制工程》 CSCD 北大核心 2024年第6期981-994,共14页
针对具有机器和工人的双资源约束柔性作业车间调度问题,以最小化最大完工时间为目标构建调度模型,并设计一种改进文化基因算法对其进行求解。由于该调度问题需要同时考虑工序排序、机器选择及工人选择3个子问题,故采用三层序列编码。考... 针对具有机器和工人的双资源约束柔性作业车间调度问题,以最小化最大完工时间为目标构建调度模型,并设计一种改进文化基因算法对其进行求解。由于该调度问题需要同时考虑工序排序、机器选择及工人选择3个子问题,故采用三层序列编码。考虑传统解码方式存在收敛速度慢、收敛不完全的弊端,设计一种扩展型插入式主动解码方式,以提高算法的收敛速度;针对进化算法易陷入局部最优的缺陷,设计一种基于负载平衡的机器和工人再分配算子,增强算法的全局搜索能力,对种群中的优秀个体采用改进变邻域搜索以提高算法的局部寻优能力。最后,利用仿真算例及航空设备生产实例进行实验,验证所提算法求解双资源约束调度问题的有效性。 展开更多
关键词 柔性作业车间调度 双资源约束 文化基因算法 负载平衡 变邻域搜索
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混合遗传变邻域搜索算法求解柔性车间调度问题 被引量:2
17
作者 周伟 孙瑜 +1 位作者 李西兴 王林琳 《计算机工程与设计》 北大核心 2024年第7期2041-2049,共9页
针对考虑生产成本的柔性作业车间调度问题(flow job shop scheduling problem, FJSP),以完工时间与加工成本为优化指标,提出一种求解FJSP的混合遗传变邻域搜索算法。根据个体适应度对种群分割,结合自适应交叉概率改进子代种群产生方式;... 针对考虑生产成本的柔性作业车间调度问题(flow job shop scheduling problem, FJSP),以完工时间与加工成本为优化指标,提出一种求解FJSP的混合遗传变邻域搜索算法。根据个体适应度对种群分割,结合自适应交叉概率改进子代种群产生方式;设计两种邻域结构增强算法的局部搜索能力;提出一种基于动态交叉变异概率的优化算法流程提高求解效率。运用提出的算法求解基准实例与实际问题测试,验证了算法的有效性。 展开更多
关键词 柔性作业车间调度 加工成本 遗传算法 变邻域搜索 混合算法 动态概率 优化
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改进遗传算法搜索动态订单下车辆路径最优问题 被引量:4
18
作者 李二超 张智钊 《计算机工程与应用》 CSCD 北大核心 2024年第10期353-364,共12页
滚动周期策略是当前学者利用优化算法解决动态车辆路径规划(dynamic vehicle routing planning,DVRP)问题的主要研究策略。预优化算法是基于遗传算法(genetic algorithm,GA)进行改进。GA易早熟和易陷入局部最优的特点,使解的质量往往不... 滚动周期策略是当前学者利用优化算法解决动态车辆路径规划(dynamic vehicle routing planning,DVRP)问题的主要研究策略。预优化算法是基于遗传算法(genetic algorithm,GA)进行改进。GA易早熟和易陷入局部最优的特点,使解的质量往往不能达到最好。针对此问题,在GA算法上提出了贪婪重构策略进行改进。贪婪重构遗传算法(greedy reconstruction genetic algorithm,GRGA)随机剔除每条路径固定数量的客户点,利用贪婪重构策略依次将剔除点插入到各个路径,保留成本最低的解,摒弃了完全随机的策略原则,使解可以跳出局部最优。在每次迭代之后利用变邻域下降搜索算法(variable neighborhood descent,VND)进行深度搜索,完成一次迭代。最后进行三组测试,第一组是在统一平台上采用Solomon数据集测试算法效果,第二组是把预优化改进算法与对比算法得到的数据分别进行保存,利用控制变量法在动态调度周期使用一种动态调度优化算法,分别对每个预优化算法形成的初始路径进行调度,测试改进算法的有效性,第三组是采用实际案例测试预优化算法的效果。 展开更多
关键词 时间窗 遗传算法 变邻域下降搜索算法 贪婪重构策略 滚动周期
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混合白鲸优化算法求解柔性作业车间调度问题 被引量:9
19
作者 孟冠军 黄江涛 魏亚博 《计算机工程与应用》 CSCD 北大核心 2024年第12期325-333,共9页
针对柔性作业车间调度问题(flexible job-shop scheduling problem,FJSP),提出一种混合白鲸优化算法(hybrid beluga whale optimization,HBWO)对其求解,旨在最小最大化完工时间。采用既定策略改进标准白鲸优化算法(beluga whale optimiz... 针对柔性作业车间调度问题(flexible job-shop scheduling problem,FJSP),提出一种混合白鲸优化算法(hybrid beluga whale optimization,HBWO)对其求解,旨在最小最大化完工时间。采用既定策略改进标准白鲸优化算法(beluga whale optimization,BWO),加快其收敛速度;基于机器选择和工序排序问题设计双层编码方案,解决FJSP离散化问题;采用主动编码及种群初始化策略,提高求解质量;基于工序的开始和结束时间确定关键路径和关键块,注重各工序时间维度;引入贪心思想至基于关键路径的混合变邻域搜索策略中,加大勘测搜索空间及减少无效搜索;此外,引入遗传算子防止算法陷入局部最优;通过35个标准算例的仿真实验与分析,证明了算法在求解FJSP问题中具有有效性。 展开更多
关键词 柔性作业车间 白鲸优化算法 最大完工时间 离散位置转化 混合变邻域策略 贪心思想
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基于改进粒子群算法的木材板材下料方法 被引量:2
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作者 黄秀玲 陶泽 +2 位作者 尤华政 李宸 刘俊 《林业工程学报》 CSCD 北大核心 2024年第1期125-131,共7页
木材板材在家具行业应用广泛,以绿色环保、节约能源为目的的木材板材优化下料已经成为研究的热点。木材板材下料优化问题属于二维矩形下料问题,是一种具有高度计算复杂性的问题。本研究主要针对单规格木材板材进行矩形零件下料问题,在... 木材板材在家具行业应用广泛,以绿色环保、节约能源为目的的木材板材优化下料已经成为研究的热点。木材板材下料优化问题属于二维矩形下料问题,是一种具有高度计算复杂性的问题。本研究主要针对单规格木材板材进行矩形零件下料问题,在木材板材长和宽都大于零件长和宽的情况下,通过建立二维下料的数学模型,采用标准粒子群算法、变邻域搜索算法、粒子群混合变邻域搜索算法分别进行求解,并以某企业的下料实例进行分析计算。首先,利用标准粒子群算法求解单规格板材下料问题;其次,利用变邻域搜索算法求解单规格板材下料问题。在获得局部最优解的基础上改变其邻域结构再进行局部搜索,找到另一个局部最优解,如此不断迭代,直到满足算法的终止条件,获得全局最优解;最后,利用粒子群变邻域搜索混合算法求解单规格板材下料问题。针对粒子群算法局部搜索能力较差、容易过早收敛的问题和具有较好包容性的特点,将变邻域搜索的思想融入粒子群算法中,使结果更加趋向全局最优。结果表明:粒子群变邻域搜索混合算法相比粒子群算法和变邻域算法效率都有显著提升,能显著提高该木材板材的利用率,增加企业经济效益。 展开更多
关键词 木材板材 二维矩形下料问题 粒子群算法 变邻域搜索算法 粒子群混合变邻域搜索算法
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