带瓶颈移动法的混合遗传算法求解柔性作业车间调度

柔性作业车间调度问题是对传统车间调度问题的扩充,它更接近于现实的生产调度问题。针对柔性作业车间调度问题,提出了带局域搜索(瓶颈移动法)的混合遗传算法。区别于传统的遗传算法,本文算法用两个向量来表达解,并采用了适应问题特征和染色体结构的交叉和变异算子。基于关键路径的思想,瓶颈移动法使用两种有效的邻域结构:改变关键路径上相邻两工序的加工顺序和为关键路径上的工序分配新设备。为了提高搜索能力,邻域结构可以动态调整。我们在3个代表性标准测试问题上检验了该算法的求解性能。

一种基于模拟退火算法的作业车间调度算法

通过对传统模拟退火算法(SA)和移动瓶颈法(SB)各自算法流程的分析,提出了一种改进的模拟退火算法。算法以模拟退火算法为主体流程,在主体流程过程中融入改进的移动瓶颈技术,在满足接受概率下,优化待接受的解,加快算法的收敛速度。通过对JSP优化问题的仿真试验,改进后的模拟退火算法对大规模组合优化问题求解效率有很大提高。

作业车间调度问题的一种混合式算法

通过对传统模拟退火算法和移动瓶颈法各自算法流程的分析,提出了一种改进的模拟退火算法.该算法以模拟退火算法为主体流程,在主体流程中融入移动瓶颈技术,及记忆功能和倒转技术.通过对JSP优化问题的仿真试验,验证了改进后的模拟退火算法对大规模组合优化问题可以得到好的优化效果.