混合离散教与学算法求解复杂并行机调度问题

针对制造行业中广泛存在的一类复杂并行机调度问题,即带到达时间、多工序、加工约束和序相关设置时间的并行机调度问题(Parallel machine scheduling problem with arrival time, multiple operations, process restraints and sequencedependent setup times, PMSP AMPS),建立问题的排序模型并提出一种混合离散教与学优化算法进行求解,优化目标为最小化最大完工时间.首先,根据标准教与学算法(Teaching-learning-based optimization, TLBO)中两阶段个体更新公式的特点,在保留每一阶段个体更新公式框架不变的前提下,对公式中具体改变实数个体或向量的每个核心操作均用所设计的排列操作进行替换,使其可直接在离散问题解空间中执行基于标准教与学算法机理的全局搜索,从而明显提高了原算法的全局搜索效率.其次,采用交换操作和插入操作构造了一种简洁有效地变邻域局部搜索,对全局搜索发现的优质解区域进行细致搜索,从而进一步增强了算法的性能.通过对不同测试问题的仿真实验和算法比较,验证了所提算法可有效求解PMSP AMPS.

一种多班级离散型教与学算法求解路径规划问题

为优化仓储拣货路径,缩短拣货距离,根据仓储布局条件建立了拣货路径优化模型,构造了货位间距离矩阵,基于基本教与学算法步骤设计了一种离散型教与学算法进行模型求解,为提高算法求解效率和搜索能力,在算法中引入优秀插班生策略和自学策略,给出一种多班级离散型教与学算法。为验证本文算法的有效性,对算法进行了实例测试,并与原算法进行对比,测试结果表明本文算法能够解决仓储路径规划问题,对比结果表明引入优秀插班生策略和自学策略后算法的收敛速度和搜索能力得到一定提升。