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[期刊] 工业工程与管理
[作者]
李国昊 李文超
两台机器以上的Ｆｌｏｗ ｓｈｏｐ调度问题是一个强Ｎｐ难的问题，目前为止尚未出现求解该类问题的有效算法。本文结合针此类问题的邻域操作特征，基于强化学习思想提出一种具备学习能力的调度算法。算法以Ｑ学习作为训练方法，通过持续的离线训练学习该类问题寻优搜索知识，从而提高其调度寻优能力。算法采用高斯核函数支持向量机对Ｑ函数进行拟合，以此克服在Ｑ学习过程中遇到状态过多难题。数值仿真结果显示所提算法对Ｆｌｏｗ ｓｈｏｐ问题具有很好调度寻优能力。
[期刊] 物流技术
[作者]
刘林 黄洋
半ｆｌｏｗ ｓｈｏｐ生产调度问题是一种类似于ｆｌｏｗ ｓｈｏｐ但又与之有本质区别的特殊调度问题，根据工件的工艺和客户要求，同一生产线上以批为单位的工件的加工可以跳过其中的某些工序。基于企业实际生产情况，建立了目标为产品的所有工件完工时间最小、拖期时间最少和设备的空闲时间最短的多目标优化模型。针对该问题，设计了一种自适应多目标和声搜索算法，算法中引入了信息熵的概念，使种群中个体的多样性的评价更加准确。通过对该算法与其他算法进行对比分析，说明该算法具有一定的优越性，在解决多目标优化问题上具有良好的应用前景。
[期刊] 统计与决策
[作者]
孙玲 李铁克 刘瑞伟
一、问题的指出Flow shop流水作业调度问题是一类重要的组合最优化问题,也是很多实际流水线生产调度问题的简化模型,但除少数问题外,均没有多项式求解算法,因此对此类问题的研究具有极高的理论价值和实用价值。Flow shop调度问题研究的是M台机器上n个工件的流水加工过程,要满足以下约束:
[期刊] 工业工程
[作者]
林汉华 陈新度 吴立华 李黎明
由于模具制造属于非重复性单件订货生产,模具加工的任务工期具有较强的不确定性,导致生产调度混乱。为制定合理可行的生产调度方案,建立了任务工期离散概率模型,以最大完工时间的期望值最小为目标,建立不确定工期柔性Flow-shop调度模型;在遗传算法交叉、变异等操作中融入模拟退火操作,将遗传算法的全局搜索能力与模拟退火算法的良好局部搜索能力相结合,设计了不确定工期的柔性Flow-shop调度问题混合遗传模拟退火算法。利用混合遗传模拟退火算法对调度模型进行求解,通过仿真实验表明,该研究对于解决工期不确定的模具车间柔性Flow-shop调度问题是行之有效的。
[期刊] 工业工程与管理
[作者]
李国昊 李文超
通过对Job-shop问题分析,在逐步添加约束到有向图模型来获取可行调度方案基础上,提出一种具备自动学习功能智能算法。设计了可互换工序对4种选取函数,并以此作为网络输入构建了基于RBF的神经网络以实现对可互换工序对选取。利用最小均方算法对网络权重进行训练,经过对更新过的样本进行再学习后,网络选取可互换工序对的准确度得以提高,使算法具备自学习能力。数值仿真结果表明所提算法对于大规模Job-shop问题求解存在较好效果,具较好的应用价值。
[期刊] 中国农业大学学报
[作者]
王兆智 邓乃扬
利用牛顿法和不精确牛顿法构造了1维代化问题的混合算法。用该算法连续2次迭代只计算1次2阶导数值。在一合理的假设下证明了该算法具有Q-2阶收敛速率。
关键词：
1维优化 不精确牛顿法 Q-2阶收敛性
[期刊] 工业工程
[作者]
陈祥 朱传军 张超勇
针对开放车间调度问题,运用了文化基因算法进行优化求解。在文化基因算法的框架中,既有种群中的全局搜索,又包含针对问题自身特点的局部搜索,为解决开放车间调度问题提供了一种新的算法。按照文化基因算法的思想和特点,将爬山法作为局部搜索策略加入到全局搜索策略所用到的遗传算法中,通过对开放车间调度问题的邻域结构进行研究,加入爬山搜索法进行优化求解。基于40个标准算例,通过与下界值的比较,验证了所提算法在解决具有较大搜索空间的调度问题时,其拥有更出色的算法性能。
[期刊] 管理评论
[作者]
王庆 黄慧霞 刘敏
蚁群算法是一种适合知识员工任务指派及调度优化求解的优秀算法。以知识员工任务指派及调度为研究范畴,明确了研究假定,构建了问题的数学模型。设计了一种改进的蚁群算法来进行知识员工任务指派及调度优化求解:提出了解的复合路径构析图思路,设计了减少蚂蚁数量,以及自适应地改变蚂蚁路径选择行为的信息启发式参数和期望启发式参数的迭代策略。此外,在算法迭代中,采用了精英解保留策略,使各代精英解都保留下来。在设计仿真程序时,采用了一种直观的双染色体编码技术,在生成任务序列的同时产生相对应的知识员工序列。通过对算例进行多次仿真实验和比较,结果表明:改进后的蚁群算法是求解知识员工任务指派及调度优化的有效解法,该算法收敛...
关键词：
蚁群算法 知识员工 任务指派 调度
[期刊] 图书情报工作
[作者]
罗毅辉 熊曙初
尽管目前存在许多文本特征选择方法,但是它们都有着一定的局限性。提出一种新的基于群体增量学习(Population Based Incremental Learning)算法的文本特征选择方法,其特点是无需特征集的先验知识和容易实现,并且由于使用了简单分类器性能作为评价准则,计算复杂度很低。对Reuters-21578文本集的分类实验结果表明,该方法平均分类性能要优于卡方统计量、信息增益和简单遗传算法三种常用的特征选择方法。
[期刊] 工业工程与管理
[作者]
罗亚波 王洲旭
现阶段中药提取车间生产周期长、物料浪费严重，实际生产时其生产相关时间和物料损失之间存在着复杂的制约关系，导致调度难度高，排产效率低下。针对此紧密耦合关系，以最小化完工时间和物料总损失量为优化目标，建立了混合整数规划模型，提出了一种改进的进化算法。算法在初始化种群阶段提出了一种基于概率矩阵的初始化策略以减少算法搜索范围；在进化阶段引入精英保留策略以优化种群质量；在变异阶段设计了一种邻域搜索策略来保证算法全域搜索能力。通过田口实验设计方法确定算法参数组合，利用策略有效性实验验证算法有效性。与NSGAⅡ和SPEA2进行实验对比，验证了算法的优越性、稳定性与更优的求解效率。最后与实际生产方案比对，结果表明利用改进算法所得调度结果在完工时间与物料损失量方面均明显优于现有方案。
关键词：
批调度 多目标优化 进化算法 药物提取
[期刊] 沈阳农业大学学报
[作者]
黄少荣
为解决多模式资源约束项目调度问题(MRCPSP),在建立数学模型基础上,提出一种改进的Memetic算法对模型进行求解。该算法利用遗传算法进行全局搜索,采用针对活动执行模式的整数编码方式,基因的值表示活动的优先权和执行模式,每条染色体对应一个满足资源约束的项目调度方案,种群在交叉和变异后采用模拟退火算法进行局部优化。实例仿真结果表明了该算法的有效性和高效性。
[期刊] 物流技术
[作者]
张国辉 党世杰
物流运输调度问题是一类求解难度较高的运输问题，在制定合理的调度方案时，实现物流运输成本最低以及物流企业利润最大是调度方案决策者迫切需要解决的问题。分析了物流运输调度问题的特点，建立了以物流运输成本最小为目标函数的物流运输调度模型，并使用匈牙利算法求解该模型，得到物流运输成本最低的调度方案，验证了模型的可行性和算法的有效性。
关键词：
匈牙利算法 物流运输调度 MATLAB
[期刊] 全球教育展望
[作者]
姜美玲
基于问题的学习是近年来受到广泛重视的一种教学模式,它集中体现了建构主义学习和教学理念。这种模式以问题为核心,让学生围绕问题展开知识建构过程,藉此过程促进学生掌握灵活的知识基础和发展高层次的思维技能、解决问题能力及自主学习能力。PBL 教学模式与我国当前基础教育课程改革的趋势比较一致,对革新我国的教学改革思路具有重要借鉴意义。
[期刊] 物流技术
[作者]
袁博 张长弓 付朋飞 张丛磊 张玉峰 于惠玲
针对物流装备制造企业对外服务业务的工具箱在客户间流转进行研究,提出了一种新的调度方法。首先描述了工具箱调度的重要性,分析了现有工具箱调度的现状和需求,建立了对外服务业务对象模型,在客户需求、工具箱内容、时间状态、就近原则、工具箱使用频度等约束条件下,筛选出适合具体任务的工具箱,在此基础上应用深度学习算法,选出符合任务要求的工具箱,进行工具组合,从而实现多目标决策。实验设计四种对象,采用特征值归一化方法,并将训练后的网络模型分配属性权重,进一步,当推荐的案例未能满足给定的相似度阈值时,引入属性优先级的概念,通过多隐层的数据采样,将局部优化结果组合,并在原有的逐层预训练和整体精调之间进行额外的预训练,有效地提高了学习精度。最后进行算例分析,证明了这种调度算法的可行性。
文献操作()
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