基于混合遗传禁忌搜索算法的混流装配线平衡优化研究

针对混流液压泵装配线存在工位闲置或堵塞导致作业负荷不均衡的问题,提出了一种混合遗传禁忌搜索算法求解和计算机仿真验证的方法。以最小化混流装配线的生产节拍、不同工作站间分配的作业负荷和同一工作站内不同产品的作业负荷平滑指数为优化目标,设计了一种具有较强局部搜索能力的混合遗传禁忌搜索算法,算法通过Hamming距离的判断对可行解进行多片段交叉、片段变异操作;采用正交实验法确定了算法最佳参数组合,并在经典案例集和液压泵装配线上验证了混合遗传禁忌搜索算法的有效性和优越性;在Plant Simulation软件中考虑液压泵装配线设备情况,根据实际生产对优化方案进行仿真分析,研究结果表明了该优化方法能有效降低混流液压泵装配线的生产节拍,均衡各工作站间的工序分配和同一工作站内不同型号产品的作业负荷,实现了混流装配线的平衡再优化。

基于禁忌搜索的含异形板件的板式家具码垛优化算法

为了减少含异形板件的板式家具打包的包裹个数,提出基于禁忌搜索的该类板式家具码垛优化算法;分析该类板式家具码垛问题的约束条件,并建立目标函数;采用可以有效确定订单中所有该类板式家具码垛顺序与旋转方向的编码方式,并利用启发式算法生成实时监测包裹质量的较优初始解,以便利用禁忌搜索求解该类板式家具码垛问题;结合临界多边形和最低水平线法,设计将编码转换为对应码垛方案的解码方式,并给出所提出算法的适配值函数及邻域结构;利用禁忌搜索计算该类板式家具订单,确定并优化每个板件的码垛顺序、旋转方向与码垛位置,得到包裹个数较少的码垛方案;选取欧洲排样问题兴趣小组(ESICUP)提供的算例测试所提出的算法,并与已有研究中可复现的板件智能分包方法对比。结果表明,相对于对比方法,所提出算法所得该类板式家具打包的包裹个数减少38.46%,验证了所提出算法的可行性与有效性。

求解无容量设施选址问题的改进禁忌搜索算法

无容量限制设施选址问题(Uncapacitated Facility Location Problem,UFLP)属于经典组合优化NP-Hard问题,为了快速有效地求解UFLP,文章采用禁忌搜索算法来求解无容量设施选址问题。首先,描述了局部搜索中用来求解该问题的三种操作算子,进一步增强其全局搜索性能。其次,禁忌搜索算法在寻优过程中对初始解具有一定的依赖性,运用随机化与贪心算法相结合的方法来生成初始解,通过引入动态禁忌列表的方法,避免搜索到重复表中的解,并对改进后禁忌搜索算法的有效性进行了评估。最后,通过求解经典算例进行测试和其他算法进行比较的方式,验证了该算法用来求解UFLP的可行性和有效性。

城市轨道交通乘务交路方案编制的禁忌搜索优化方法

针对城市轨道交通普遍采用轮乘制、日班和两头班混合等特点,对城市轨道交通乘务交路方案编制问题进行研究,旨在降低乘务成本并提高乘务效率.首先,通过分析城市轨道交通乘务交路方案的构成要素,考虑值乘时长、值乘片段接续时间和接续地点等要求,构建值乘片段、值乘任务构成和乘务规则约束,由此建立以乘务组数量和总接续时间等综合指标最小化为目标函数的多目标0-1整数规划模型.然后,针对该模型设计禁忌搜索(Tabu Search,TS)算法进行求解,以先到先走(First-In-First-Out,FIFO)的就近指派原则得到初始解,并设计4种邻域变换策略,以提高邻域解的多样性,并构建基于多邻域结构的禁忌搜索求解算法,实现对乘务交路方案的优化.最后,以广州地铁7号线的乘务交路方案为例进行实例验证.研究结果表明:优化方案较实际运营方案的乘务作业段数和总接续时间分别降低了20%和4.94%,每个乘务作业段值乘列车数量从8.2列增加到10.3列,有效驾驶时间从5.4 h增加到5.8 h,优化方案的各项指标均得到显著提升.研究成果可以为城市轨道交通乘务计划编制提供理论和方法支持.

基于禁忌搜索的列车运行控制系统测试用例生成方法研究

当采用故障注入方法对高速铁路列车运行控制系统功能进行组合测试时,系统容易受到输入参数之间约束关系的影响,产生无效测试用例。为了应对多个故障间的耦合作用,以临时限速场景为例,提出一种基于禁忌搜索算法的测试用例生成方法。首先,提取临时限速场景的设备故障特征作为故障注入输入参数,分析设备间的约束关系,建立约束满足模型;然后,依据信号设备的特点,改进禁忌搜索算法的初始解生成方式和邻域搜索过程,生成满足约束关系的测试用例;最后,依托京张智能高速铁路列车运行控制系统仿真测试平台,结合现场线路数据和实际设备信息,验证所提算法的有效性。实验结果表明:临时限速场景中加入约束后的测试用例个数比加入约束前在覆盖维度为2、3、4时分别减少了7.7%、7.0%、4.5%;所提算法生成的测试用例个数比IPOG、IPOG-F、mAETG、TS算法分别降低了32%、30.1%、24.5%、3.7%,且组合覆盖率比随机测试和自适应随机测试提高了9.5%和3.7%。该研究成果可为列车运行控制系统优化及安全性验证提供一定的参考。

基于有效限制邻域结构的禁忌搜索求解预算最大覆盖问题

针对预算最大覆盖问题,设计出一种基于有效限制邻域结构的禁忌搜索算法(Effectively Restricted Neighborhood Structure Based Tabu Search,ERNSBTS)对其求解。该算法主要由动态初始化、基于策略限制邻域结构和动态随机扰动重新初始化三部分组成。首先,提出构建剩余利润和剩余价值密度来生成好的初始解。然后,引入计数器G来记录当前解下元素覆盖次数,设计相对置空率和相对增益率两种策略来得到最有期望子集来限制邻域结构。最后,设计扰动程序,将贪婪与启发式思想相结合,考虑全局和局部的凸组合,以增加初始解的多样性。在数值实验中,分析了ERNSBTS算法参数设置,同时将其与近似算法、PLTS和VDLS算法的结果进行比较分析,证实了ERNSBTS算法在求解质量、计算效率和鲁棒性方面的高竞争力。

基于不完全退火的正态云禁忌搜索算法及应用

针对RC电路参数优化应用时的局限性,提出一种基于不完全退火的正态云禁忌搜索算法。该算法对原始禁忌搜索算法在寻优过程中出现的对寻优起点过度依赖、早熟、灵敏度不一致等问题进行了改进,首先通过引入改进的不完全模拟退火Metropolis准则作为算子,使得原始禁忌搜索不再依赖初始可行解,具备了一定逃离局部最优解能力;然后采用正态云模型,提出了一种自适应禁忌表记忆策略及遗忘机制,使得禁忌搜索算法具备更强随机性与模糊性,进一步增强其全局搜索性能;最后针对灵敏度不一致问题,提出串行多维多灵敏度混合编、解码策略,实现在同一算法框架下对不同寻优对象定义不同搜索范围,使得低灵敏度解受忽略程度大大降低。采用8个基准函数及TSP-Oliver30标准测试算例进行性能评估,并与其他6种同类型算法对比,证明该算法对原始禁忌搜索算法优化效果良好。将该算法应用于SiMOSFET加速器磁铁开关电源参数优化后,经仿真与实验,结果表明:所提改进算法能够对工程应用进行实际优化,具备优越性与可行性。

共享资源约束净现值最大化多项目调度及其禁忌搜索启发式算法

研究共享资源约束下的净现值最大化多项目调度问题。介绍了该问题的现实和理论背景并提出研究问题,构建问题优化模型和分析模型特点并提炼问题性质,设计问题求解的禁忌搜索启发式算法,并提出改进措施以提升算法效率。在随机生成的标准算例上进行计算实验,对算法进行验证,以及对关键参数进行敏感性分析。研究表明,禁忌搜索算法优于多重迭代改进和随机抽样算法,且基于改进措施的禁忌搜索算法绩效最佳;净现值随资源强度和项目截止日期增加而增加,而随资源因子呈下降趋势;另外净现值随里程碑数量、预付款比例和支付比例呈单调递增的趋势,而折现率则负向影响净现值。

基于改进禁忌搜索算法的药房批量取药路径规划研究

针对药房批量取药这一现实问题,在设计药房整体环境布局和引入路径规划算法的基础上,提出以重量加权的距离为目标的旅行商问题TSP(Traveling Salesman Problem)。建立一个混合整数规划模型,使用禁忌搜索算法进行模型求解,使用曼哈顿距离作为两点之间距离,在禁忌长度等参数设置上使用动态自适应方法,并在算法中加入扰动方法,避免算法陷入局部最优,增加搜索目标的多样性。最后使用JAVA进行了仿真模拟实验,可视化结果验证了算法的可行性和有效性。

基于改进的禁忌搜索算法在有序用电中的应用

国家电力系统负荷与日俱增,用户用电数据海量增长,需要高性能优化算法来解决此类复杂的有序用电问题.为了填补有序用电系统调度中的负荷缺口,提高供电效能并合理选择用户,本文提出了一种改进的禁忌搜索算法来求解电力供需平衡的多目标优化调度问题.使用融入了莱维飞行的野狗优化算法对禁忌搜索算法中的初始化阶段进行优化,得到一种改进的禁忌搜索算法.该方案增强了原始算法的搜索能力,加快了算法的收敛速度,提供了一种更优的解决方案.最后通过消融实验以及与5个经典的启发式算法进行对比实验来验证所提出的算法的性能.

改进的禁忌搜索算法在无人驾驶汽车路径规划中的研究

针对复杂的无人驾驶交通环境,这里在无人驾驶汽车系统架构的基础上,提出了一种无人驾驶汽车路径规划方法,该方法结合了改进的禁忌搜索算法和改进的人工势场法。全局路径规划应用改进的禁忌搜索算法进行,局部路径规划应用改进的人工势场法进行。通过仿真对路径规划方法进行分析,验证该方法的优越性。结果表明,提出的全局路径规划方法实现了最优的时间效率和路径选择,在加入局部路径规划改善后,该方法的搜索范围变小,路径规划将更安全且更具适应性。该研究为无人驾驶技术的发展提供了一定的参考。

一种求解旅行商问题的交叉禁忌搜索(英文)

提出一种改进的禁忌搜索(TS)—交叉禁忌搜索(CTS),并用于混合优化问题旅行商问题(TSP)的求解。CTS主要包括集中策略和分散策略。采用选择规律的改变促进移动的混合,集中策略增强了算法的局部搜索能力;分散策略是用于开辟新的搜索空间。在CTS中,采用遗传算法中的交叉算子作为分散策略,优解选择法作为集中策略。CTS、标准TS、带集中策略的TS和蚁群算法用于求解相同的TSP例子,所用例子都是来自TSPLIB例子库和Fogel路径。求解结果显示了CTS的性能优于其它算法。

基于禁忌搜索的聚类簇数目估算算法

本文提出一种基于禁忌搜索的聚类算法,能自动估计数据集的正确的聚类簇数目,其数据对象既可是紧凑球型分布,也可是非紧凑球型分布,或皆具两者。该算法包括三个阶段:最小生成树聚类、聚类簇重组和禁忌搜素优化。实验结果表明,所提出的算法可行、有效。

量子禁忌搜索算法的研究

针对量子智能算法对高维函数的优化时存在容易陷入局部最优的问题,提出了量子禁忌搜索算法.在量子比特相位增量空间方面,提出了一种按指数级别下降并可动态循环调整的策略;在候选解相位邻域空间方面,提出了一种与禁忌表中最优解有关的可动态调整的划分方法,并增加了候选解局部优化处理方法.为了验证算法的有效性,在高维函数极值问题和多维背包问题进行了仿真,结果表明本文算法收敛速度快,求解精度高.

基于优化的禁忌搜索算法的无人终端配送路径研究

随着无人技术的不断发展,无人终端配送在物流领域的应用逐渐成为研究热点。配送路径优化是无人终端配送系统中的关键问题,目的是在满足特定约束条件的前提下,寻找最优的配送路径,以提高配送效率,降低配送成本。文章针对无人终端配送的路径优化问题,提出一种基于优化的禁忌搜索算法,通过实验验证了算法的有效性,并对实验结果进行分析。

融合A^(*)和禁忌搜索的药房批量取药路径规划算法研究

考虑药房取药场景的实际复杂情况,综合批量取药、多趟取药、药品重量限制等因素,将药房批量取药路径规划问题转换为一个带最大容量约束和多循环约束、以重量加权距离为目标的车辆路径问题,设计了一种融合A^(*)和改进禁忌搜索的混合算法,并在算法设计和工程实现两个角度上进行优化,提高算法性能。最后使用JAVA语言进行仿真实验和可视化展示,验证了算法对于构造的不同规模的所有算例,均能在合理时间内给出可行有效的取药路径,具有较好的路径规划效果。

基于禁忌搜索算法的含分布式电源配电网电压无功自动控制方法

当前电压无功控制的控制效果不佳,电压偏差较大,配电网有功网损较高,为此提出基于禁忌搜索算法的含分布式电源配电网电压无功自动控制方法。该方法旨在实现配电网的经济成本最小化、节点电压波动最小化、配电网有功损耗最小化,以及节点电压标幺值与额定电压值偏差绝对值的最小化。通过构建相应的多目标函数,并考虑电网潮流约束和运行电压约束,利用禁忌搜索算法对目标函数进行求解,从而得到最优的电网电压无功控制策略。实验结果表明,应用该方法后,配电网电压幅值基本稳定在1p.u.左右,有功网损不超过0.1MW,具有良好的控制效果。

基于禁忌搜索算法的计算机网络通信覆盖范围优化方法

尽管网络通信覆盖范围已经得到了大幅提升,但仍然存在一定的地理限制。在某些偏远地区,由于地理环境复杂或其他因素,网络信号可能无法覆盖到这些地区,为此,现提出基于禁忌搜索算法的计算机网络通信覆盖范围优化方法。首先,构建网络通信节点覆盖模型,每个需要通信的目标均需要被多个通信传感器的节点进行感知,其次,部署计算机网络通信感知节点,通过一定的覆盖控制手段和启动休眠顺序控制可以有效提高监测效率,最后,基于禁忌搜索算法优化网络通信覆盖范围,高效优化服务区覆盖率。实验结果表明:该文章提出的基于禁忌搜索算法的计算机网络通信覆盖范围优化方法的覆盖能力要明显由于传统方法,说明通过禁忌搜索算法对计算机网络通信覆盖范围进行优化,可以有效地提高网络覆盖范围,减少通信盲区,提高网络的使用性能。

自适应遗传-禁忌搜索混合算法在PMU最优配置中的应用

针对PMU最优配置问题,提出一种结合自适应遗传算法与禁忌搜索算法的混合算法。通过初始配置原则,缩小了算法的寻优范围。充分利用两种算法各自的特点,结合自适应遗传算法并行计算特性与禁忌搜索算法跳出局部最优解的能力,使得该混合算法寻得全局最优解的同时,提高了算法的优化效率,增强了算法的鲁棒性。最后利用IEEE14、IEEE39、IEEE57节点系统对该混合算法与其他两种遗传算法进行了对比验证。

用群智能改进禁忌搜索算法在多用户检测中的应用

在码分多址(CDMA)通信中, 多用户检测是抑制多用户干扰的有效方法. 结合群智能和禁忌搜索算法的优点, 提出了一种新的群禁忌搜索(S TS)多用户检测方法, 通过粒子群的并行禁忌搜索, 使算法具有很强的全局寻优能力. 仿真实验证明, 该方法具有较好的误比特性能、抗远近效应能力和多项式计算复杂度.