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带有迭代贪婪算法的分布式无等待
流水车间调度
的makepan优化
带有迭代贪婪算法的分布式无等待
流水车间调度
的makepan优化
2021-09-23 22:17:55
1.37MB
研究论文
1
流水车间调度
问题的拉格朗日松弛中的一种新的概率近似次梯度法
调度在企业制造系统中起着关键作用,因为它大大提高了效率和竞争力,这一点已被广泛接受。
流水车间调度
问题是一种典型的问题,涉及许多实际问题。 由于
流水车间调度
问题是NP难题,因此在大规模情况下,在较短的CPU时间内获得令人满意的解决方案具有实际价值。 拉格朗日松弛(LR)是一种可以处理大规模可分离问题的方法。 通过LR方法,可以将一个复杂的问题分为几个较小的子问题,这些子问题更容易解决。 但是,存在一个关键挑战,即拉格朗日乘数可能会缓慢收敛。 本文提出了一种新的概率近似次梯度法(PASG),其中使用智能优化算法来获取适当的方向以改进拉格朗日乘数。 PASG方法可以合理地分配计算时间,并在有限的计算时间内获得令人满意的进度表。 随着计算时间的延长,获得最佳解的可能性收敛至1。PASG方法的有效性通过对大规模和长期水平问题的数值测试结果得到证明。
2021-08-24 20:50:57
369KB
Scheduling;
Lagrangian
Relaxation;
Subgradient
1
流水车间调度
问题代码(flowshop)
流水车间调度
问题一种方法的源代码,有N个工件M台机器,每个阶段至少有一台机器并且至少有一阶段有不少于一台机器。
2021-08-16 22:32:06
18KB
流水车间
调度
1
论文研究-求解置换
流水车间调度
问题的改进遗传算法.pdf
针对置换
流水车间调度
问题的基本特征和传统遗传算法易早熟的缺陷,设计了改进遗传算法来求解此问题。采用
NEH
和Palmer启发式算法进行种群初始化,以提高初始解的质量;根据Metropolis准则对染色体进行选择操作,避免陷入局部最优;在变异过程中引入禁忌算法,避免迂回搜索;在算法迭代过程中引入了保优机制,避免丢失优秀染色体的基因信息;采用自适应终止准则,以保证解的质量。基于典型Benchmark算例的仿真实验结果表明,算法在求解质量和收敛速度方面明显优于
NEH
算法和种群经过初始优化的传统遗传算法。
2021-07-30 17:12:55
811KB
论文研究
1
行业分类-物理装置-多目标
流水车间调度
方法、装置、计算机设备及存储介质.zip
行业分类-物理装置-多目标
流水车间调度
方法、装置、计算机设备及存储介质.zip
2021-07-22 22:02:39
1.25MB
行业分类-物理装置-多目标流水车
基于双模式PSO算法求解置换
流水车间调度
问题
针对粒子群算法求解置换
流水车间调度
这类NP-hard问题存在的早熟问题,本文提出了一种基于随机键编码的双模式飞行粒子群算法。首先,基于ROV规则对工件加工顺序进行随机键编码。其次,粒子在搜索过程中采用带有自适应惯性权重的双模飞行方式来更新位置和速度,避免粒子群陷入早熟收敛状态。为了提高解的质量,每次迭代过程中对PSO优化得到的种群最优解进行邻域局部搜索。最后,通过对标准测试集的数值仿真及与其他PSO算法的比较,证实了所提算法求解该问题的有效性与可行性。
2021-06-25 10:39:30
695KB
置换流水车间调度;粒子群算法;邻域搜索;随机键
1
求解无闲置置换
流水车间调度
问题的具有差分进化的变量迭代贪婪算法
求解无闲置置换
流水车间调度
问题的具有差分进化的变量迭代贪婪算法
2021-06-23 16:04:39
880KB
研究论文
1
NEH
_Algorithm.pdf
NEH
算法 ppt 转载自 https://www.academia.edu/29253010/
NEH
_Algorithm_
NEH
_Algorithm?auto=download 对应https://blog.csdn.net/sinat_25357975/article/details/51582899#comments上的图片
2021-06-09 21:55:28
263KB
NEH
flowshop
车间调度
流水车间
1
NEH
解决no-wait flowshop makespan问题 (源码)
NEH
解决no-wait flowshop makespan问题 (源码)
2021-05-13 15:03:56
3KB
NEH
no-wait
flowshop
MATLAB
1
基于新邻域结构的Memetic 算法求解
流水车间调度
问题
流水车间调度
是一类典型的生产调度问题, 属于NP-难问题. 针对传统的最优化方法难以求解大规模问题, 提出了一个Memetic 算法, 在算法的局部搜索中使用一种新型的基于
NEH
的邻域结构, 并且其邻域规模随着搜索的 进行能够动态变化, 可以大大提高算法的搜索能力. 通过对标准Benchmark 问题的测试, 所得结果表明提出的基于新 邻域结构的Memetic 算法具有较好的性能, 并且优于已有文献中的粒子群算法.
2021-05-06 21:13:51
408KB
流水车间调度|NEH
邻域|Memetic
算法
1
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