改进遗传变邻域算法求解飞机装配线调度问题

针对飞机装配调度过程中受到空间限制的问题,建立了以最小化装配作业总工期为目标并考虑空间约束的飞机装配线分部段作业调度数学模型,提出了一种求解此模型的改进遗传变邻域算法。该算法采用优先级规则进行种群初始化以缩减解空间,并设计了一种结合接受阈值的变邻域局部搜索方式,采用考虑紧前紧后关系三种邻域结构来确保搜索过程中产生合法解,以提高搜索能力,避免传统遗传算法陷入局部最优,最后通过标准算例库PSPLIB中的算例验证了算法的有效性和优越性。

一种有效混合量子进化算法求解带容量约束的车辆路径优化问题

针对带容量约束的车辆路径优化问题,提出一种有效混合量子进化算法。设计了基于二维量子位观测模型和可见度的解生成方式,实现了由该模型引导的全局搜索,将其用于发现解空间中的优质解区域;构造了一种基于客户间距离相近度的交换操作来提高解的质量;提出基于问题性质的交换和逆转操作来构造两阶段混合变邻域局部搜索,可对优质解区域进行快速细致的搜索,使算法的全局和局部搜索能力得到平衡。通过不同规模经典测试问题上的仿真实验和算法比较,验证了所提算法的有效性和鲁棒性。

考虑客户分类的随机时间车辆路径优化模型与算法

针对一类考虑客户分类、随机旅行时间、随机服务时间及时间窗约束的车辆路径问题构建了机会约束规划模型,该模型考虑两类客户(普通客户与优质客户),并通过添加机会约束条件确保优质客户获得准时服务的概率。同时,设计了变邻域迭代局部搜索算法,并给出了一种基于最小等待时间的初始解生成启发式规则。基于Solomon算例进行了多组仿真实验。仿真实验结果表明,所设计生成初始解的启发式规则是有效的;所给算法能够在短时间内找到确定问题和随机问题的近似最优解;客户比与车辆使用数目呈正相关关系。研究结果对解决资源有限条件下克服随机不确定性因素带来的不利影响、保证客户服务水平等问题有一定的参考意义。