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Distributed blackboard decision-making framework for collaborative planning based on nested genetic algorithm 被引量:4
1
作者 Yaozhong Zhang Lei Zhang Zhiqiang Du 《Journal of Systems Engineering and Electronics》 SCIE EI CSCD 2015年第6期1236-1243,共8页
A distributed blackboard decision-making framework for collaborative planning based on nested genetic algorithm (NGA) is proposed. By using blackboard-based communication paradigm and shared data structure, multiple... A distributed blackboard decision-making framework for collaborative planning based on nested genetic algorithm (NGA) is proposed. By using blackboard-based communication paradigm and shared data structure, multiple decision-makers (DMs) can collaboratively solve the tasks-platforms allocation scheduling problems dynamically through the coordinator. This methodo- logy combined with NGA maximizes tasks execution accuracy, also minimizes the weighted total workload of the DM which is measured in terms of intra-DM and inter-DM coordination. The intra-DM employs an optimization-based scheduling algorithm to match the tasks-platforms assignment request with its own platforms. The inter-DM coordinates the exchange of collaborative request information and platforms among DMs using the blackboard architecture. The numerical result shows that the proposed black- board DM framework based on NGA can obtain a near-optimal solution for the tasks-platforms collaborative planning problem. The assignment of platforms-tasks and the patterns of coordination can achieve a nice trade-off between intra-DM and inter-DM coordination workload. 展开更多
关键词 distributed collaborative planning BLACKBOARD decision maker (DM) nested genetic algorithm (NGA).
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考虑不确定因素的碳纤维复合材料车门内板区间可靠性优化
2
作者 张东东 张乐迪 +2 位作者 刘正虎 赵礼辉 高大威 《机械设计》 北大核心 2025年第7期36-44,共9页
对于汽车轻量化结构设计,各种不确定因素对设计的可靠性产生重要影响。以碳纤维增强复合材料(CFRP)的车门内板作为研究对象,讨论了基于安全因子的确定性优化设计结果的波动性;引入可靠性的区间可能度(RPDI),用以描述不确定因素对车门性... 对于汽车轻量化结构设计,各种不确定因素对设计的可靠性产生重要影响。以碳纤维增强复合材料(CFRP)的车门内板作为研究对象,讨论了基于安全因子的确定性优化设计结果的波动性;引入可靠性的区间可能度(RPDI),用以描述不确定因素对车门性能的影响程度;采用区间数表征材料性能分散、单层CFRP板厚度公差和载荷波动等不确定性,以车门内板的质量最小作为优化目标、单层板厚度作为设计变量、静态工况下车门内板的变形响应及单层板最大失效因子作为约束条件,建立CRFP车门内板的区间可靠性优化模型;最后结合Kriging近似模型和嵌套遗传算法对区间优化模型进行求解,并将优化结果与确定性优化结果进行了比较。结果表明:构建的CRFP车门内板区间可靠性优化方法能够考虑CFRP铺层厚度公差、材料性能及载荷波动等不确定因素对优化设计的影响,保证设计结果可靠性的同时能够充分利用材料,实现轻量化设计。 展开更多
关键词 碳纤维增强复合材料 车门内板 区间可能度 可靠性优化 嵌套遗传算法
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基于嵌套优化的GA-PSO-BP神经网络短期风功率预测方法研究 被引量:3
3
作者 刘翘楚 王杰 +3 位作者 秦文萍 张文博 陈玉梅 刘佳昕 《电网与清洁能源》 北大核心 2025年第2期138-146,共9页
短期风电功率预测对于保障电力系统稳定运行具有重要意义。针对单一BP(back propagation)神经网络预测模型难以满足风电功率的强随机波动特性,结合遗传算法(geneticalgorithm,GA)和粒子群智能算法(particleswarm optimization,PSO),提... 短期风电功率预测对于保障电力系统稳定运行具有重要意义。针对单一BP(back propagation)神经网络预测模型难以满足风电功率的强随机波动特性,结合遗传算法(geneticalgorithm,GA)和粒子群智能算法(particleswarm optimization,PSO),提出嵌套优化的GA-PSO-BP神经网络短期风电功率预测模型。建立内外双层嵌套的优化机制,内层机制中引入GA算法优化PSO算法学习因子,优化后PSO算法作为外层机制实现BP神经网络阈值和权值的优化。模拟风电数据预测结果表明,比起GA-BP、PSO-BP、长短期记忆网络(long short-term memory,LSTM)预测模型,所提嵌套优化模型在平均绝对误差(mean absolute error,MAE)、均方根误差(root mean squared error,RMSE)、决定系数R2 3个评价维度上均取得了最优值;利用山西某风电场不同月份、不同时段、不同波动特征的实际运行数据进行验证,预测结果表明MAE均小于0.02,R2均大于0.99,所提嵌套优化模型具有较高的预测精度和拟合程度。 展开更多
关键词 风电功率预测 BP神经网络 遗传算法 粒子群算法 嵌套优化
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基于NAGA的物流企业自有及外包运力配置鲁棒优化 被引量:1
4
作者 方之茗 何杰 +3 位作者 张长健 叶云涛 龚健 张浩 《东南大学学报(自然科学版)》 EI CAS CSCD 北大核心 2024年第5期1216-1222,共7页
为深入优化物流企业的自有及外包运力配置,综合考虑运输需求不确定性和运输车型异质性,以全年运输利润最大化为目标,构建了多车型参与下运力配置鲁棒优化模型.依据决策变量的层次特性,设计了一种内外双层结构的嵌套式自适应遗传算法(NAG... 为深入优化物流企业的自有及外包运力配置,综合考虑运输需求不确定性和运输车型异质性,以全年运输利润最大化为目标,构建了多车型参与下运力配置鲁棒优化模型.依据决策变量的层次特性,设计了一种内外双层结构的嵌套式自适应遗传算法(NAGA).依托上海某物流企业的实际数据,进行了需求确定及不确定情形下的实例分析.结果表明,所构建的鲁棒优化模型兼顾经济性与鲁棒性,NAGA能对该模型进行高效求解.在需求确定情形下,优化后的运输利润提高了6.2%,且NAGA在求解质量及稳定性方面表现优于典型嵌套式启发算法;在需求不确定情形下,采用所提出的运力配置方法,决策者可根据市场波动水平及风险偏好调整鲁棒优化模型参数取值,以灵活获取合适的自有及外包运力配置方案. 展开更多
关键词 运力配置 鲁棒优化 需求不确定性 车型异质性 嵌套式自适应遗传算法(NAGA)
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众包制造环境下协同产品族设计与延迟决策的主从关联优化 被引量:3
5
作者 吴军 夏一 《计算机集成制造系统》 EI CSCD 北大核心 2024年第2期695-707,共13页
针对众包制造环境下产品族设计与延迟决策之间的协同优化问题,建立了以产品族设计为主、延迟决策为从的混合整数非线性双层规划模型。模型上层由制造商设计产品族架构以最大化自身的期望利润,下层由多个分销商优化延迟产品模块的类型以... 针对众包制造环境下产品族设计与延迟决策之间的协同优化问题,建立了以产品族设计为主、延迟决策为从的混合整数非线性双层规划模型。模型上层由制造商设计产品族架构以最大化自身的期望利润,下层由多个分销商优化延迟产品模块的类型以最大化各自的期望利润,且各分销商之间的决策具有相互独立性。考虑到延迟产品模块事先不确定,提出虚拟延迟结构将该优化问题具体化,并证明需要被延迟的产品模块。开发了一个双层嵌套遗传算法对模型进行求解。用智能冰箱产品族延迟案例验证了所提模型和算法的有效性,并对所提延迟偏好参数进行了灵敏度分析。 展开更多
关键词 众包制造 产品族设计 延迟决策 主从关联优化 嵌套遗传算法
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产品族架构设计与供应链延迟决策的主从交互优化 被引量:1
6
作者 吴军 张雷 《计算机集成制造系统》 EI CSCD 北大核心 2024年第10期3719-3729,共11页
鉴于延迟策略的研究较少关注到产品族架构设计与整条供应链延迟决策之间存在的内在交互影响,提出对产品族架构设计与供应链延迟决策的一种主从交互优化方法。通过构建在其之间的主从交互决策机制,建立了一个以产品族架构设计为主、供应... 鉴于延迟策略的研究较少关注到产品族架构设计与整条供应链延迟决策之间存在的内在交互影响,提出对产品族架构设计与供应链延迟决策的一种主从交互优化方法。通过构建在其之间的主从交互决策机制,建立了一个以产品族架构设计为主、供应链延迟决策为从的非线性双层规划模型。模型上层是开发商设计产品族架构和决策其中的延迟产品模块类型,从而最大化单位成本的顾客效用;下层的决策主体包括多个供应商、多个制造商、多个延迟承包商及多个分销商,它们分别通过优化产品族的延迟制造过程来最小化各自的运营成本。针对模型求解的复杂性,设计了一种嵌套遗传算法进行求解。以智能冰箱产品族延迟生产案例验证所提优化模型和求解算法的可行性,并通过对多项式分对数选择规则中的参数θ进行灵敏度分析实验得出了一些管理启示。 展开更多
关键词 产品族架构 供应链延迟 主从交互优化 非线性双层规划模型 嵌套遗传算法
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基于遗传模拟退火算法的不规则多边形排样 被引量:36
7
作者 陈勇 唐敏 +1 位作者 童若锋 董金祥 《计算机辅助设计与图形学学报》 EI CSCD 北大核心 2003年第5期598-603,609,共7页
将遗传模拟退火算法应用于计算机辅助排样领域 ,设计了一种基于遗传模拟退火技术的启发式排样算法 该算法能够处理不规则多边形的排样问题 ;同时 ,给出一种对象的几何表达方式 ,可以忽略高度不规则形状带来的复杂性影响 该算法通过基... 将遗传模拟退火算法应用于计算机辅助排样领域 ,设计了一种基于遗传模拟退火技术的启发式排样算法 该算法能够处理不规则多边形的排样问题 ;同时 ,给出一种对象的几何表达方式 ,可以忽略高度不规则形状带来的复杂性影响 该算法通过基于遗传模拟退火算法的全局优化概率搜索 ,寻找排样件在排样时的最优次序及各自的旋转角度 ,然后采用基于左下角 (BL) 展开更多
关键词 计算机辅助排样 模拟退火算法 不规则多边形排样 启发式算法 遗传算法
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皮料优化排样的有效方法 被引量:17
8
作者 张玉萍 张春丽 蒋寿伟 《软件学报》 EI CSCD 北大核心 2005年第2期316-323,共8页
根据汽车内饰等行业需求,对皮制品加工的优化排样问题进行了研究.创新地采用离散化处理方式,同时引进边界约束,使排样过程与皮料和样片的几何信息无关,使用基于顺序的启发式底左布局将样片顺次布置到皮料上,样片的最优布置顺序和角度依... 根据汽车内饰等行业需求,对皮制品加工的优化排样问题进行了研究.创新地采用离散化处理方式,同时引进边界约束,使排样过程与皮料和样片的几何信息无关,使用基于顺序的启发式底左布局将样片顺次布置到皮料上,样片的最优布置顺序和角度依靠随机优化算法来实现.设计了简洁、实用的操作算子,并提出了基于模拟退火技术的遗传算法(simulated annealing based genetic algorithm,简称 SABGA),该算法在优化搜索中能自适应地控制变异率,使得优化高效地逼近全局最优解.实验及对比结果表明,提出的优化排样方式特别适用于二维不规则形体在多个二维不规则平面上的优化排样. 展开更多
关键词 优化排样 遗传算法 模拟退火 不规则皮料 二维几何
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C2组织鲁棒性信息交互结构设计及分析 被引量:8
9
作者 刘忠 杨杉 +1 位作者 修保新 黄金才 《国防科技大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2010年第5期110-117,共8页
介绍了C2组织的信息交互结构及其设计约束,讨论了C2组织鲁棒性信息交互结构的设计问题。提出了基于启发式嵌套遗传算法的鲁棒性信息交互结构设计方法:外层遗传算法对信息交互结构的拓扑及链路容量进行优化搜索;内层嵌套遗传算法依据对... 介绍了C2组织的信息交互结构及其设计约束,讨论了C2组织鲁棒性信息交互结构的设计问题。提出了基于启发式嵌套遗传算法的鲁棒性信息交互结构设计方法:外层遗传算法对信息交互结构的拓扑及链路容量进行优化搜索;内层嵌套遗传算法依据对路由的搜索优化出多个使命邻域下最小延时集合,将其依概率平均化后返回外层来对链路容量的鲁棒性进行评价。案例分析和对比试验表明该方法可以实现鲁棒性较强的组织信息交互结构。 展开更多
关键词 C2组织 信息交互结构优化 鲁棒性设计 嵌套遗传算法
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设备带有恶化特性的作业车间调度模型与算法 被引量:9
10
作者 黄敏 付亚平 +2 位作者 王洪峰 朱兵虎 王兴伟 《自动化学报》 EI CSCD 北大核心 2015年第3期551-558,共8页
考虑到现实作业车间调度中设备具有恶化特性,针对作业的处理时间是开始时间的线性递增函数的作业车间调度问题,建立了以最小化最迟完成时间为目标的优化模型,进而设计了嵌套分割算法进行求解.该算法在抽样阶段嵌入单亲遗传算法以提高抽... 考虑到现实作业车间调度中设备具有恶化特性,针对作业的处理时间是开始时间的线性递增函数的作业车间调度问题,建立了以最小化最迟完成时间为目标的优化模型,进而设计了嵌套分割算法进行求解.该算法在抽样阶段嵌入单亲遗传算法以提高抽样的多样性和质量.实例结果表明,所提出的算法在解决该问题上可以获得较高质量的解,并且具有很好的鲁棒性. 展开更多
关键词 嵌套分割算法 单亲遗传算法 作业车间 设备恶化 调度问题
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配电网综合规划模型与算法的研究 被引量:58
11
作者 张李盈 范明天 《中国电机工程学报》 EI CSCD 北大核心 2004年第6期59-64,共6页
该文建立了综合考虑变电站规划和配电网线路规划的数学模型,该模型以总体负荷矩最小为目标函数,以各种可能的电力约束为约束条件。针对模型,提出了两层改进的遗传算法与一层最短路算法相互嵌套的新算法。该算法可以灵活地用于配电网综... 该文建立了综合考虑变电站规划和配电网线路规划的数学模型,该模型以总体负荷矩最小为目标函数,以各种可能的电力约束为约束条件。针对模型,提出了两层改进的遗传算法与一层最短路算法相互嵌套的新算法。该算法可以灵活地用于配电网综合规划问题的求解,其子算法也可用于馈线路径规划问题及配电网网络重构问题的求解。经过实例应用,证明该算法能够有效地兼顾求解可接受的最优解与求解时间之间的要求。该文提出的规划模型及相应的求解方法,对实际的配电网规划项目以及配电网规划软件的编制都有一定的指导意义。 展开更多
关键词 配电网 综合规划模型 算法 数学模型 电力系统
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基于混合优化算法的遗传算法参数设定研究 被引量:8
12
作者 闫利军 李宗斌 杨晓春 《系统工程与电子技术》 EI CSCD 北大核心 2007年第10期1753-1756,共4页
有限计算量条件下遗传算法的理论收敛条件难以完全满足,参数选择的恰当与否直接影响到算法性能的发挥。针对这一情况,在分析现有参数设定方法的基础上,将遗传算法参数设定问题描述为随机优化问题,并提出一种解决该问题的新的混合优化算... 有限计算量条件下遗传算法的理论收敛条件难以完全满足,参数选择的恰当与否直接影响到算法性能的发挥。针对这一情况,在分析现有参数设定方法的基础上,将遗传算法参数设定问题描述为随机优化问题,并提出一种解决该问题的新的混合优化算法,即基于序优化的巢分区算法。该算法将序优化思想融入巢分区算法的局部搜索过程,大大提高了局部搜索效率,而巢分区的算法框架则保证了算法的全局收敛性。以典型旅行商问题为算例的仿真结果验证了该方法的高效性与可靠性。 展开更多
关键词 遗传算法 参数设定 随机优化 序优化 巢分区
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混合遗传算法及其在运载火箭最优上升轨道设计中的应用 被引量:14
13
作者 罗亚中 唐国金 周黎妮 《国防科技大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2004年第2期5-8,共4页
运载火箭最优上升轨道设计问题是一类终端时刻未定、终端约束苛刻的最优控制问题,经典算法求解这类问题时收敛性差、局部收敛等问题表现得比较突出。针对上述问题,将具有良好全局收敛性的遗传算法应用到运载火箭最优上升段设计问题求解... 运载火箭最优上升轨道设计问题是一类终端时刻未定、终端约束苛刻的最优控制问题,经典算法求解这类问题时收敛性差、局部收敛等问题表现得比较突出。针对上述问题,将具有良好全局收敛性的遗传算法应用到运载火箭最优上升段设计问题求解中,为了提高遗传算法的收敛速度和克服早熟问题,结合遗传算法和单纯型算法的优点,设计了两种混合遗传算法。计算结果表明,所设计的混合遗传算法是求解复杂问题的有效全局优化方法,可以成功地解决一类终端时刻可变飞行器最优控制问题。 展开更多
关键词 最优上升轨道设计 混合遗传算法 全局优化 串行和嵌套混合
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基于重心NFP的二维不规则形状排样算法 被引量:13
14
作者 刘胡瑶 何援军 《中国机械工程》 EI CAS CSCD 北大核心 2007年第6期723-726,731,共5页
提出了一种基于重心NFP的二维不规则多边形排样算法,算法主要包括临界多边形计算和排样定位选优等内容。该算法以多边形来表示板材和待排零件,通过求解临界多边形NFP来得到多边形之间的所有靠接(排放)位置。为了在NFP中进一步得到优化... 提出了一种基于重心NFP的二维不规则多边形排样算法,算法主要包括临界多边形计算和排样定位选优等内容。该算法以多边形来表示板材和待排零件,通过求解临界多边形NFP来得到多边形之间的所有靠接(排放)位置。为了在NFP中进一步得到优化的靠接位置,在NFP的基础上提出了重心NFP的概念,通过选择重心NFP中的最低重心位置来确定零件的排放位置。在零件的排样次序算法上,提出了顺序递归排样算法和遗传算法,以降低排样过程中形成的空腔所造成的浪费。该算法可处理板材和零件均为不规则形状的排样问题,允许零件在全角度范围内进行旋转,并可处理板材内部带孔洞或者边界形成空腔等特殊情况。 展开更多
关键词 不规则排样 临界多边形 重心NFP 递归排样 遗传算法
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一种不规则零件排样的快速解码算法 被引量:11
15
作者 洪灵 王耘 《计算机辅助设计与图形学学报》 EI CSCD 北大核心 2005年第11期2465-2470,共6页
设计了一种应用于不规则零件排样的快速解码算法,首先平行线化零件和板料,然后采用左下角(Bottom-Left-condition,BL)策略驱动零件在板料上向x和y2个方向移动,引入零件之间的顶点碰撞特性,以加快获得零件在x方向上的定位坐标;提出板料... 设计了一种应用于不规则零件排样的快速解码算法,首先平行线化零件和板料,然后采用左下角(Bottom-Left-condition,BL)策略驱动零件在板料上向x和y2个方向移动,引入零件之间的顶点碰撞特性,以加快获得零件在x方向上的定位坐标;提出板料基线提高策略,以加快获得零件在y方向上的定位坐标.实验表明,该算法解码速度快,易于实现. 展开更多
关键词 排样 解码 遗传算法
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大规模零件优化排样研究 被引量:3
16
作者 张志强 吴庆鸣 +1 位作者 周俊杰 杨威 《机械科学与技术》 CSCD 北大核心 2009年第6期783-786,794,共5页
优化排样研究是为提高排样效率及材料利用率以增强企业市场竞争力而进行的研究。针对大规模零件优化排样问题,研究了一种混合排样策略和排样解码算法及相应的智能排样算法。该策略对图形处理、同型排样、解码算法、智能算法进行研究,采... 优化排样研究是为提高排样效率及材料利用率以增强企业市场竞争力而进行的研究。针对大规模零件优化排样问题,研究了一种混合排样策略和排样解码算法及相应的智能排样算法。该策略对图形处理、同型排样、解码算法、智能算法进行研究,采用在最低水平线法排样解码算法基础上加入分列思想的排样解码算法和在改进遗传算法基础上加入元算法和禁忌搜索算法的方法提高了大规模零件的排样效率。最后给出了混合排样系统的流程与计算实例,验证了算法的可行性。 展开更多
关键词 大规模零件优化排样 混合排样策略 排样解码算法 改进遗传算法
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轴向冲击作用下嵌套式薄壁球壳结构吸能性能研究及优化设计 被引量:5
17
作者 戎翔 邓安仲 +1 位作者 李飞 陈晨 《振动与冲击》 EI CSCD 北大核心 2017年第10期237-242,共6页
针对单个小直径薄壁球壳吸能能力有限的问题,提出了一种嵌套式薄壁球壳结构,并通过有限元软件模拟其在轴向冲击下的动态响应过程,分析了外球壳厚度、内球壳高度和内球壳厚度对结构在轴向冲击下力学性能和变形模式的影响;建立了以比吸能... 针对单个小直径薄壁球壳吸能能力有限的问题,提出了一种嵌套式薄壁球壳结构,并通过有限元软件模拟其在轴向冲击下的动态响应过程,分析了外球壳厚度、内球壳高度和内球壳厚度对结构在轴向冲击下力学性能和变形模式的影响;建立了以比吸能、冲击荷载峰值为吸能性能的评价指标,以外球壳厚度、内球壳高度和内球壳为试验变量的响应表面模型;基于响应表面模型,通过非支配遗传算法(NSGA-Ⅱ)对试验变量进行优化,提出了不同工况下结构几何参数选取方案。结果表明,结构几何参数对其吸能特性影响显著,建立的响应表面模型准确可靠,优化方法得到了有限元模拟验证,有利于工程实际应用。 展开更多
关键词 吸能 嵌套式薄壁球壳 响应表面 遗传算法
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成本约束下工作流时间最小化的资源配置优化 被引量:4
18
作者 肖志娇 常会友 衣杨 《系统仿真学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2006年第11期3320-3323,共4页
时间是衡量工作流性能的重要指标。通过对工作流的资源配置的优化,可以改善工作流的时间性能。资源配置优化可以从资源专业化/一般化程度和资源数量两个方面来进行。为了优化资源的这两个方面,提出了一种基于分层嵌套遗传算法的资源优... 时间是衡量工作流性能的重要指标。通过对工作流的资源配置的优化,可以改善工作流的时间性能。资源配置优化可以从资源专业化/一般化程度和资源数量两个方面来进行。为了优化资源的这两个方面,提出了一种基于分层嵌套遗传算法的资源优化方法。它采用工作流实例平均响应时间作为评价指标,在成本的约束下,正确配置各类资源专业化/一般化的程度及资源数量,从而最优化工作流时间性能。并通过实例,说明了该方法的可行性和有效性。 展开更多
关键词 工作流优化 时间性能 资源配置 分层嵌套遗传算法
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分布式并行遗传算法在板材套料优化中的应用 被引量:4
19
作者 方辉 罗阳 《四川大学学报(工程科学版)》 EI CAS CSCD 2003年第1期85-88,共4页
讨论如何利用企业的分布式计算环境将分布式并行遗传算法用于矩形零件优化套排的问题。建立了利用企业分布式计算环境进行板材套料优化的组成模型,分析其计算过程、计算环境及其技术支撑系统,并通过算例说明相对于标准遗传算法,分布式... 讨论如何利用企业的分布式计算环境将分布式并行遗传算法用于矩形零件优化套排的问题。建立了利用企业分布式计算环境进行板材套料优化的组成模型,分析其计算过程、计算环境及其技术支撑系统,并通过算例说明相对于标准遗传算法,分布式并行遗传算法可以实现更高的效率和更好的优化结果之间的平衡。 展开更多
关键词 分布式并行遗传算法 分布式计算 板材套料优化 组成模型 矩形零件 生产管理 企业管理 材料利用率
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提箱作业优化问题的嵌套启发式算法 被引量:5
20
作者 高鹏 金淳 韩庆平 《系统管理学报》 北大核心 2008年第2期203-209,共7页
针对集装箱堆场进口集装箱的提箱作业计划问题,建立了以作业总成本最小为目标的多阶段决策优化模型,构造了内外嵌套两层结构的优化算法,内层算法实现最短路径搜索子模型,外层算法实现倒箱策略优化子模型。对内外层优化算法,设计了基于... 针对集装箱堆场进口集装箱的提箱作业计划问题,建立了以作业总成本最小为目标的多阶段决策优化模型,构造了内外嵌套两层结构的优化算法,内层算法实现最短路径搜索子模型,外层算法实现倒箱策略优化子模型。对内外层优化算法,设计了基于启发式A*与GA算法分别组合的4种方案。实例分析表明:各算法组合方案具有相同的有效性,当问题规模较小时,A*+A*较好,但问题规模增大时,GA+GA较好。 展开更多
关键词 提箱作业 作业调度 遗传算法 A^* 算法 嵌套算法
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