基于改进遗传禁忌搜索算法的二维不规则件排样优化

针对二维不规则钣金件排样问题,提出一种融合临界多边形(NFP)定位和改进遗传禁忌搜索算法的排样优化方法。首先,根据零件的几何特征对其进行分类编码,求解零件类间的NFP,避免NFP的重复计算,同时引入以排样高度最小化为目标的启发式规则,给出零件定位策略的综合评价函数,以提高板材利用率。其次,在零件排序优化时,将遗传算法中的精英群体作为禁忌搜索算法的高质量初始解,减少计算资源消耗。最后,利用欧洲切割和包装特别兴趣小组ESICUP提供的标准算例对所提排样方法进行测试。结果表明:相比传统遗传禁忌搜索算法,所提排样方法的计算效率提升了28.32%~80.23%,并且在与两种现有算法的7个基准测试对比中,所提排样方法均取得了最优排样结果。

基于混合遗传禁忌搜索算法的多机器人任务分配

为解决传统遗传算法在求解仓储多机器人任务分配问题时,收敛速度慢且容易陷入局部极值的问题,该文提出一种混合遗传禁忌搜索算法。首先以机器人配送成本最小为目标建立数学模型;然后在传统的遗传算法中引入禁忌搜索算法中的禁忌表和藐视准则,来对遗传算法每次迭代后的种群进行优化调整,使得算法能够跳出局部最优且快速收敛。仿真结果表明,混合遗传禁忌搜索算法能有效地改善遗传算法的全局寻优能力,提升仓储的整体运行效率。

基于改进遗传禁忌搜索混合算法的二维矩形件排样问题研究

矩形件排样问题在实际生产中占据着很大的份额。本文主要针对矩形件排样问题中的零件定序问题进行研究。并基于此提出了自适应遗传禁忌搜索算法的序列优化方法,以此来提高矩形件的板材利用率。此算法以遗传算法为全局搜索算法,并通过自适应确定选择、交叉、变异算子的方式对其进行了改进。同时,采用禁忌搜索算法对已经进入收敛稳定阶段的种群进行局部搜索。通过此种方法来找到排样最优序列。实验结果表明:遗传禁忌搜索混合算法在提高板材利用率方面具有很好的效果。

基于遗传禁忌混合搜索算法的设备布局研究

针对设备布局影响制造系统的总体功效的问题,但同时遗传算法在实际应用中,出现早熟现象,爬山能力弱,等一系列缺点提出遗传禁忌混合搜索算法,该算法将遗传算法和禁忌搜索相结合,遗传算法的交叉算子中增加记忆功能,避免迂回搜索,以禁忌搜索作为遗传算法的变异算子。通过实例计算,证明遗传禁忌混合搜索算法是一种行之有效的算法,对解决设备布局这类组合优化问题具有实用价值。

基于遗传和禁忌搜索算法求解双资源车间调度问题

针对柔性生产环境下的车间调度问题,在考虑遗传算法早熟收敛特性和禁忌搜索法自适应优点的基础上,将遗传算法和禁忌搜索法结合起来,提出了基于遗传算法和禁忌搜索算法的双资源作业车间的调度优化问题算法,即不仅考虑到了每个工件有几条可行的工艺路线,而且考虑到了工件的调度受到机床、工人等资源制约的影响,并用实例对该算法进行了仿真研究.结果表明此算法有很好的收敛精度,是可行的,与传统的调度算法相比较,体现出其明显的优越性.

遗传禁忌搜索算法收敛性和时间复杂度分析

遗传禁忌搜索算法多用于车辆路径优化、旅行商问题等,试验证明:融合遗传算法与禁忌搜索算法的混合算法相比单一算法的性能有较大提升,但缺少理论证明。本文阐述了遗传禁忌搜索算法的混合策略,从理论上对该算法的收敛性进行了证明,对时间复杂度进行了分析。应用马尔科夫链模型证明了遗传禁忌搜索算法是以概率1收敛到全局最优解的,并应用求解随机算法时间复杂度的方法,即求解算法的期望收敛时间,估算了该算法的时间复杂度,结果证明该算法的时间复杂度与所得解的多样性、问题规模以及遗传算法的种群数量有关。

基于遗传-禁忌搜索算法的微网群能量管理

针对微网群能量管理提出了一种优化策略,利用将每小时风机、光伏阵列输出功率的连续概率密度函数划分为多个状态集合的方法定义了状态函数,基于各分布式发电成本定义新的指数W评估能量管理的效果,利用遗传—禁忌搜索算法进行目标函数寻优,解决了微网群能量管理关于各分布式电源出力分配问题。采用PG＆E69节点系统作为微网群算例,应用Matlab平台搭建仿真模型,以经济效益为目标对本文所提能量管理优化算法进行了仿真验证,通过微网群群级能量管理,各子微网成本均有可观降低。通过预测误差敏感性分析,验证了所提方法在预测误差方面的鲁棒性。结果表明所提能量管理策略具有良好的应用前景。

遗传算法与禁忌搜索算法的混合策略

遗传算法与禁忌搜索算法的出现为解决高维组合优化问题提供了强有力工具．二者既有共性，又有个性．通过对遗传算法与禁忌搜索算法的分析，提出了一种遗传算法与禁忌搜索算法的混合策略，把禁忌搜索算法独有的记忆思想引入到遗传算法的搜索过程中，构造了新的重组算子，并把禁忌搜索算法作为遗传算法的变异算子，对旅行商问题的求解表明：混合策略在许多方面优于遗传算法．

基于遗传和禁忌搜索算法求解车间调度优化问题

针对柔性生产环境下的车间调度问题,在考虑遗传算法早熟收敛问题和禁忌搜索法自适应优点的基础上,将遗传算法和禁忌搜索法结合起来,提出了基于遗传和禁忌搜索的混合动态优化调度算法,并用实例对该算法进行了仿真研究。结果表明,此算法有很好收敛精度,是可行的,并且能够在扰动发生后提供新的调度计划,与传统的调度算法相比较,体现了明显的优越性。

基于遗传禁忌搜索算法的PMU布点配置

将遗传算法GA(Genetic Algorithm)和禁忌搜索算法TS(Tabu search)相结合,提出一种遗传禁忌搜索算法GATS(Genetic Algorithm & Tabu search)用于相量测量单元优化配置。GATS算法结合了遗传算法的随机搜索能力、并行性和禁忌搜索算法的记忆功能,有效地解决了遗传算法的爬山能力差、早熟的问题,提高了收敛速度及优化质量;同时遗传算法的种群操作,保留了遗传算法的多出发点的优势,弥补了禁忌搜索的单一单操作缺乏并行性的弱点。在约束条件处理时,采用了不可行解启发性修复方法,提高了算法的优化效果。基于图论的深度优先方法用于系统可观性分析。将GATS算法应用于优化相量测量装置安装地点选择,实现了安装地点最少,而整个系统可观的目标。通过算例证明了算法的有效可靠。

基于遗传禁忌搜索算法的公交调度研究

通过对公交运营调度的分析,建立了以乘客等车时间和公交公司运营费用为优化目标的调度模型;然后对遗传算法和禁忌搜索算法进行了分析,并将禁忌搜索算法引入遗传算法组成混合遗传禁忌搜索算法(GATS);最后针对所建立的公交调度模型进行了GATS算法设计和仿真,结果表明混合遗传禁忌搜索算法比标准遗传算法具有更好的效率,是解决公交调度问题的一个有效方法。

遗传算法与禁忌搜索算法的混合策略在VRPTM问题上的应用

该文探讨了如何将基于遗传算法和禁忌搜索算法的混合策略应用于求解有时间窗的车辆路径(VRPTM)问题,给出了相应的应用算法。实验结果表明,这种将禁忌搜索作为变异操作的混合策略对VRPTM问题是行之有效的,其优化性能优于简单的遗传算法。

基于遗传禁忌搜索算法的AGV物料输送调度问题研究

研究AGV物料输送工作过程,建立多复杂、多约束条件的AGV物料输送多参数调度问题数学模型。将禁忌搜索算法引入遗传算法组成混合遗传禁忌搜索算法。通过所建立的数学模型进行算法设计和仿真,结果表明该算法比较单纯的遗传算法的计算结果有一定的改进,使AGV完成物料输运任务时耗用时间最短。

遗传算法和禁忌搜索算法在车间调度中的研究进展

遗传算法与禁忌搜索算法的出现为解决高维组合优化问题提供了强有力工具。二者既有共性,又有个性。本文综述了遗传算法和禁忌搜索算法及它们的混合策略在车间调度优化问题中的应用现状。

遗传和禁忌搜索算法在多车物流配送问题中的应用

多车物流配送策略属于物流的统筹配给范畴,应用十分广泛。考虑到遗传算法存在早熟收敛和盲目搜索问题,把禁忌搜索算法独有的记忆思想引入到遗传算法的搜索过程中,将禁忌搜索算法作为遗传算法的变异算子,提出了基于遗传和禁忌搜索的组合算法,并通过与纯遗传算法的比较证实该算法的有效性。

基于遗传禁忌搜索算法优化的CMAC-PID液压弯辊复合控制

针对液压伺服系统存在时滞、饱和等非线性特点,提出一种基于遗传禁忌搜索算法的CMAC-PID复合控制的板形控制策略,用遗传禁忌搜索算法优化PID控制器的初始参数,然后结合CMAC网络有效控制板形控制系统中弯辊力。仿真证明,该复合控制算法提高了系统的精度,加快了系统的响应速度,并且具备较强的抗干扰能力。

基于遗传禁忌搜索算法的自动组卷问题研究

研究了自动组卷的多目标数学模型,采用权重系数法将多目标转化为单目标,解决了多目标的冲突问题。对该模型的各个约束条件进行了详细的讨论,将禁忌搜索算法引入到遗传算法中,设计了求解组卷问题的一种新的通用混合算法。

基于改进和声搜索算法的车间布局优化

针对车间布局优化问题,通过建立以最小物料搬运费用和最大非物流关系密切度为目标的优化模型,利用改进和声搜索-遗传算法进行求解,在标准和声搜索算法的基础上,引入遗传算法,克服和声搜索算法对和声库过度依赖的缺点,遗传算法交叉、逆序变异算子的加入丰富了和声库的多样性,增强了和声搜索算法全局寻优能力,加快了收敛速度。最后,利用6个算例验证了该方法可以有效降低车间物料搬运成本,增加车间非物流关系密切程度。

基于改进禁忌搜索算法的单机成组作业调度

提出了单机成组作业调度的改进禁忌搜索算法。以总流程时间最短为优化目标的具有作业分类与机器设置时间的单机成组作业调度问题是NP难问题,此问题的多项式求解方法不能保证求取最优解。基于改进禁忌搜索算法,建立了具有提交时间与分类设置时间的单机成组作业调度模型,可搜索到该问题的最优解。仿真实验表明,改进禁忌搜索算法能够搜索到最优解,其性能优于WSPT启发式算法,并且运行时间短,可应用于大规模调度问题。

基于混合遗传禁忌搜索算法的多目标柔性作业车间调度

针对柔性作业车间调度问题,考虑到遗传算法易早熟收敛和禁忌搜索算法初始解依赖性强等缺陷,提出一种混合遗传禁忌搜索算法,采用分目标相乘的方式引导算法进化,建立多目标优化模型,并用MATLAB仿真实现,结果验证了算法的有效性。