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[期刊] 工业工程与管理
[作者]
柳寅 马良 黄钰
针对传统人工蜂群算法早熟收敛问题,基于模糊化处理和蜂群寻优的特点,提出一种模糊人工蜂群算法。将模糊输入输出机制引入到算法中来保持蜜源访问概率的动态更新。根据算法计算过程中的不同阶段对蜜源访问概率有效调整,避免算法陷入局部极值。通过对置换流水车间调度问题的仿真实验和与其他算法的比较,表明本算法可行有效,有良好的鲁棒性。
[期刊] 运筹与管理
[作者]
刘勇 马良
目前求解置换流水车间调度问题的智能优化算法都是随机型优化方法,存在的一个问题是解的稳定性较差。针对该问题,本文给出一种确定型智能优化算法——中心引力优化算法的求解方法。为处理基本中心引力优化算法对初始解选择要求高的问题,利用低偏差序列生成初始解,提高初始解质量;利用加速度和位置迭代方程更新解的状态;利用两位置交换排序法进行局部搜索,提高算法的优化性能。采用置换流水车间调度问题标准测试算例进行数值实验,并和基本中心引力优化算法、NEH启发式算法、微粒群优化算法和萤火虫算法进行比较。结果表明该算法不仅具有更好
[期刊] 运筹与管理
[作者]
刘勇 马良
目前求解置换流水车间调度问题的智能优化算法都是随机型优化方法,存在的一个问题是解的稳定性较差。针对该问题,本文给出一种确定型智能优化算法——中心引力优化算法的求解方法。为处理基本中心引力优化算法对初始解选择要求高的问题,利用低偏差序列生成初始解,提高初始解质量;利用加速度和位置迭代方程更新解的状态;利用两位置交换排序法进行局部搜索,提高算法的优化性能。采用置换流水车间调度问题标准测试算例进行数值实验,并和基本中心引力优化算法、NEH启发式算法、微粒群优化算法和萤火虫算法进行比较。结果表明该算法不仅具有更好的解的稳定性,而且具有更高的计算精度,为置换流水车间调度问题的求解提供了一种可行有效的方法。
[期刊] 工业工程与管理
[作者]
刘长平 叶春明
作为新兴的仿生群智能优化算法,分析了萤火虫算法的仿生原理,对算法实现优化过程进行了定义。针对最小化最大完工时间的置换流水车间调度问题,采用基于ROV规则的随机键编码方式和互换操作的局部搜索策略,应用萤火虫算法进行求解。通过典型实例对算法进行了仿真测试,调度结果表明了萤火虫算法求解置换流水车间调度问题的可行性和有效性,优于NEH启发式算法和粒子群算法,是解决流水线生产调度问题的一种有效方法。
[期刊] 运筹与管理
[作者]
陈可嘉 段瑞明 刘碧玉 周晓敏
为了求解同时考虑模糊加工时间和模糊交货期的多目标置换流水车间调度问题,提出一种模糊多目标调度模型。针对目标之一的最大化满意度,考虑决策者偏好,建立基于悲观准则的偏好满意度模型,并在此基础上,兼顾考虑可信度,对满意度模型进行改进;针对Pareto最优解的选取,引入模糊集理论和概率论,运用面积补偿法将最大模糊完工时间去模糊化,便于可行解之间进行比较。最后,采用随机系列算例以及典型算例进行优化计算,计算结果验证了模型的有效性。
[期刊] 运筹与管理
[作者]
裴小兵 赵衡
针对置换流水车间调度这类组合最优化问题的求解,提出了一种改进二元分布估计算法(Improved binary estimation distribution algorithm,I-EDA)。算法以二元分布估计算法为架构,使用NEH(Nawaz-Enscore-Ham)启发式算法生成初始解,提高了初始解的质量;通过对优势解的统计采样构建位置矩阵模型和链接矩阵模型,依照两个矩阵模型的合并概率组合链接区块产生子代。提出了NEH插入式重组策略和基于位置概率的交换策略和两种全新局部搜索机制替代原二元分布估计算法的相邻交换法,以进一步筛选优势解。最后通过对Reeves标准测试集的仿真实验和算法比较验证了所提出算法的有效性。
[期刊] 运筹与管理
[作者]
赵衡 刘颖艳 付礼鹏
针对置换流水车间调度问题的特性，提出了一种基于链接学习的生物地理学算法(Biogeography-based optimization based on linkage learning, LLBBO)来对其求解。算法以生物地理学算法为架构，使用反向学习方法(Opposition-based learning, OBL)生成初始解，依据群体适应度值将群体分为优秀群体和劣势群体，使用信息熵的概念以及数理统计方法通过对这两个群体进行统计，分别建立概率矩阵模型以构建一种链接学习模型称为链接区块，使用链接区块依照算法迁移率对群体进行迁移操作实现群体更新。为进一步改善算法的搜寻性，提出一种NEH序列重组法对解序列执行局部搜索以进一步提高适应度。最后运用所提的LLBBO算法通过对基准例题的仿真测试和算法比较验证了所提算法的有效性。
[期刊] 运筹与管理
[作者]
柳寅 马良 黄钰
针对传统人工蜂群算法早熟收敛问题,基于模糊化处理和蜂群寻优的特点,提出一种模糊人工蜂群算法。将模糊输入输出机制引入到算法中来保持蜜源访问概率的动态更新。根据算法计算过程中的不同阶段对蜜源访问概率有效调整,避免算法陷入局部极值。通过对多选择多维背包问题的仿真实验和与其他算法的比较,表明本算法可行有效,有良好的鲁棒性。
[期刊] 运筹与管理
[作者]
李俊青 潘全科 王法涛
本文给出了一种离散的人工蜂群算法(HDABC)用于求解混合流水车间调度(HFS)问题。采用工件排序的编码方式,并设计了四种邻域结构。雇佣蜂依次分派到解集中每个解,采用结合问题特征的局部搜索策略完成挖掘搜索工作。跟随蜂随机选择两个解并挑选较优者作为当前解,完成进一步的探优过程。侦察蜂采用三种策略跳出局部极小。通过34个同构并行机HFS问题和2个异构并行机HFS实际调度问题的实验,并与当前文献中的典型算法对比,验证了本文提出的算法无论在算法时间还是在求解质量上,都具备良好的性能。
[期刊] 工业工程与管理
[作者]
唐红涛 刘歆 张伟 雷德明 汪开普
针对分布式制造环境下先加工后装配的两阶段生产模式，研究考虑机器加工/装配功率和空闲功率的分布式装配柔性作业车间绿色调度问题。以最大完工时间和总碳排放为优化目标，建立混合整数规划模型，并提出一种基于Q-learning的改进人工蜂群算法进行求解。首先，针对两阶段调度问题特点，设计了一种基于工序、工厂、机器和产品的四层编码策略。其次，提出了一种混合种群初始化方法来提高初始解的质量以及算法的收敛性能。接着设计了基于9种状态和8个动作的Q-learning算法及奖励函数，将Q-learning算法融入整个蜂群算法框架中，使其在雇佣蜂阶段自适应选择搜索方式。在观察蜂阶段，设计了四种基于关键工厂和工序的邻域结构，同时在侦查蜂阶段与精英个体进行交互来更新个体，提高了算法的局部搜索能力。最后设计拓展算例，并以不同的算法进行对比实验，证明了本文提出的基于Q-learning的改进人工蜂群算法求解分布式装配柔性作业车间绿色调度问题的有效性。
[期刊] 工业工程与管理
[作者]
轩华 付鑫博 李冰
从钢铁业等流程工业提炼出一类混合零等待柔性流水车间问题，其中一些加工阶段要求工件连续不断地经过这些工序，对该问题建立了整数规划模型，提出了一种混合离散人工蜂群算法以最小化最大完工时间。采用二维矩阵编码表述染色体以及工件右移调整策略进行解码以获取调度解，改进NEH启发式规则用于生成初始种群。在雇佣蜂阶段，引入修正粒子群优化算法产生新解；在跟随蜂阶段，设计迭代贪婪算法中的破坏和构造算子，进一步增强算法的搜索能力；在侦查蜂阶段，利用变邻域搜索算子以替换最差解。对不同规模问题进行仿真测试并与现有算法进行对比，结果表明所提算法在求解混合零等待柔性流水车间问题方面更加有效。
[期刊] 工业工程与管理
[作者]
王瑞花
利用混沌的特点设计了一种混沌局部搜索算子,将该算子加入到原始人工蜂群算法中提出了一种混沌蜂群算法(CABC),并用之来优化焊接条的结构设计问题。该问题的目标是在满足约束条件下使得制造焊接条所需的总费用最小,是一个典型多维多约束非线性规划问题。为了不让人工蜂群算法优化该问题时陷入局部最优解,在原始蜂群算法末期的最优值附近进行混沌局部搜索,使其跳出局部最优,有效提高了算法的局部寻优能力。最后对焊接条设计问题进行了仿真计算,并将结果与其他文献中的结果进行了对比,显示了混沌人工蜂群算法优化焊接条设计问题的优越性。
关键词：
系统优化 焊接条设计 混沌 人工蜂群算法
[期刊] 运筹与管理
[作者]
段渊 向毅 陈刚
本文提出了一种新的求解旅行商问题（ＴＳＰ）的离散人工蜂群算法（ＤＡＢＣ）。以基本人工蜂群算法为框架，采用路径编码的方式，综合运用离散交叉算子，逆转算子，免疫算子和单／多步２－ｏＰＴ算子以帮助雇佣蜂，观察蜂和侦察蜂产生新食物源。选择ＴＳＰＬＩＢ中典型的ＴＳＰ实例进行仿真实验，运用多项性能指标对ＤＡＢＣ算法进行评估。实验结果表明本文算法是解决ＴＳＰ问题的一种非常有效的新方法。
[期刊] 工业工程
[作者]
钱伟康 唐红涛
实际生产过程中，机器经长时间运行后性能会有所降低，从而导致后续工件的加工时间延长。对此，本文研究一个考虑恶化效应的非置换流水车间调度问题。首先，建立一个以最大完工时间和总能耗为优化目标的混合整数线性规划模型。然后提出一种两阶段鲸鱼优化算法(two-stage whale optimization algorithm, TWOA)求解该模型。算法采用基于工件序列的编码方式，通过基于NEH启发式算法的初始化方法提高种群质量，设计一种基于“较优且最近”的引导个体和领导个体的两阶段搜索策略，同时，应用禁忌搜索机制提高局部搜索能力。最后通过仿真实验，验证算法的有效性。
[期刊] 工业工程与管理
[作者]
轩华 赵凤娟 李冰
研究了带恶化工件和缓冲区的置换流水车间调度问题，其中工件的加工时间是与开始时间有关的线性函数。假设每个工件在不同机器上有不同的恶化率，相邻机器之间的缓冲区容量有限，目标是最小化最大完成时间。针对该NP-hard问题，提出一种嵌入CDS算法和化学反应优化的混合遗传算法进行求解。首先，结合CDS算法和随机规则产生初始工件加工序列群，以改善初始工件加工序列群质量和提高工件加工序列群多样性；然后，基于工件加工位执行双亲双子单点交叉操作，应用基于反转逆序和交换的两种单点变异操作更新解；为进一步改进遗传算法解，引入化学反应优化的合成反应产生邻域解。仿真实验测试了不同规模的实例，通过与已有算法求解实例的结果进行比较，说明了所提出算法的有效性。
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