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双目标无等待流水线调度的加权混合算法被引量：5: 2008年; 针对最小化"总完工时间"和"最大完工时间"的双目标无等待流水线作业调度问题提出了一种粒子群加权混合优化算法,通过随机加权的方式将其转换成单目标问题,并应用基于升序排列的ROV(ranked-order-value)编码规则,将粒子群优化算法应用于无等待流水线作业调度问题。为了提高算法的性能,增强算法的搜索能力,提出的混合算法应用了NEH方法构造初始种群,在一个较好的初始值上进行粒子群优化,为防止种群陷入局部最优造成早熟,在粒子群每次迭代之后对全局最优解加入扰动并进行变邻域搜索。仿真实验结果表明该混合调度算法具有良好的性能。; 谈超李小平; 关键词：粒子群优化变邻域搜索

求解车间作业问题的混合遗传算法: 2007年; 针对遗传算法(GA)求解车间作业问题JSP(job shop problems)的早熟和收敛速度慢等问题,基于算法混合的思想,将改进的瓶颈移动算法MSB(modify shifting bottleneck)所求得的调度方案加入遗传算法解空间,参与遗传算法迭代运算,形成高性能的混合遗传算法HGA(hybrid geneticalgorithm)。由于MSB所获得解的质量较高,依据遗传算法的精英保留策略,可以加快算法的收敛速度。标准实例上进行的仿真实验表明,调度结果的平均质量、最好调度的获取能力和算法稳定性方面,HGA的性能明显优于GA。; 乔佩利张宏芳李小平高祥; 关键词：遗传算法调度

基于逆向分层的网格工作流调度算法被引量：60: 2008年; 有向无环图DAG(Directed Acrylic Graph)描述的工作流时间费用优化问题是计算网格下一个基本的且难以求解的问题.通过分析DAG图中活动的并行和同步完成特征,采取由后向前方法将活动逆向分层(BottomLevel,BL),将工作流截止期转化为层截止时间,提出截止期约束的逆向分层费用优化算法DBL(Deadline BottomLevel).算法中同层活动的开始时间不同于DTL(Deadline Top Level)算法中设置相同的策略,而是分别由其前驱活动确定,时间浮差被平均分配到各分层,以尽量增大活动的费用优化区间.通过大量模拟实验将DBL和MCP(mini mumCritical Path)、DTL两算法比较,结果表明DTL将MCP的平均费用降低15.62%,而DBL将MCP的平均费用降低24.74%.最后讨论了截止期和分组参数对算法性能的影响.; 苑迎春李小平王茜张毅; 关键词：计算网格工作流有向无环图启发式算法

FLOW SHOP调度问题的启发式算法被引量：4: 2008年; 针对以总完工时间最小为目标的Flow Shop调度问题,基于全局插入和任务交换两种方法,提出一个启发式算法RP。RP算法的种子序列采用分组加权规则产生,并在调度改进阶段依据种子序列应用全局插入和任务交换方法对当前调度进行改进,以提高算法的搜索能力。模拟实验表明,在调度结果的平均质量、最好调度的获取能力和算法稳定性方面,RP算法优于目前最好的启发式算法RZ、WY、IX和FL。; 乔佩利张宏芳李小平高祥; 关键词：组合优化调度

服务工作流的混合粒子群调度算法被引量：10: 2008年; 服务工作流的时间—费用优化是一个基本且难以求解的问题。目前求解该问题的分层算法将工作流任务的截止时间限定在固定的时间窗口内,限制了算法的搜索范围,通过引入粒子随机极值扰动、位置回退、交叉繁殖等算子,将搜索范围扩大到整个解空间以大大提高获得最优解的概率;改进适合连续优化问题的有效粒子群算法,提出适合离散优化问题的混合粒子群(HPSO)算法。模拟实验结果表明HPSO将目前最好算法的性能平均提高了12.82%,对120个活动的工作流实例仅需要6.5s的时间。; 张晓东李小平王茜苑迎春; 关键词：服务工作流有向无环图粒子群优化

最小化最长完工时间和总完工时间的无等待流水调度混合进化算法(英文)被引量：2: 2008年; 针对NP难的最小化最长完工时间和总完工时间无等待流水双目标调度优化问题,分析相应的目标增量性质,提出用非支配划分方法将种群划分为具有不同优先级的Pareto面以提高搜索解的效率.除建立拥挤距离的概念和最优解策略外,提出2个基于目标增量的双目标局部搜索过程,以提高搜索解的性能.根据得到的性质和方法,构建一个求解所考虑问题的混合进化算法,并与目前最好的算法比较.实验结果表明所提出的算法在性能上优于所比较算法,并具有较高的效率.; 廖小平刘有根李小平; 关键词：无等待流水调度总完工时间进化算法

基于串归约的网格工作流费用优化方法被引量：24: 2008年; 针对截止期限约束下有向无环图DAG(directed acyclic graph)表示的工作流费用优化问题,提出两个新的费用优化算法:时间约束的前向串归约算法FSRD(forward serial reduction within deadline)和时间约束的后向串归约算法BSRD(backward serial reduction within deadline).算法利用DAG图中串行活动特征给出串归约概念;基于分层算法对串归约组的时间窗口重定义,并提出动态规划的求解策略实现组内费用的最优化.两种归约算法综合考虑DAG图中活动的串并特征,改变分层算法中仅对单一活动的费用优化策略,实现了串归约组的时间收集和最优利用.模拟实验结果表明:BSRD和FSRD能够显著改进相应分层算法的平均性能,且BSRD优于FSRD.; 苑迎春李小平王茜; 关键词：服务网格有向无环图工作流启发式算法

基于总空闲时间增量的无等待流水作业计划优化算法被引量：1: 2008年; 将NP难的最小化最长完工时间无等待流水作业计划问题等价转化为最小化总空闲时间的问题.分析任务之间的独立性,给出算法基本算子的目标增量性质,通过计算目标增量而不是整个目标函数值来判断新作业计划的优劣,可将算法的时间复杂度降低1阶.提出生成初始作业计划算法,实验分析出迭代构造解和再改进解的有效方法;构造出有效的快速迭代启发式算法FCH(fast composite heuristic).FCH和目前求解该问题的有效算法比较,实验结果表明,FCH接近目前的最好性能,需要最少的计算时间.FCH可为大规模无等待作业计划、实时调度和重调度等问题提供有效方法.; 李小平吴澄; 关键词：启发式算法禁忌搜索

最小化最大延误无等待流水车间调度问题的禁忌搜索算法(英文): 2010年; 为求解最小化最大延误无等待流水车间调度问题,提出了3个基于任务块交换的邻域,其中块交换邻域的规模为O(n4),块对换和简化块交换邻域的规模为O(n3).所提邻域的规模均大于现有邻域,因此可提高局部搜索算法的解质量.给出了3个邻域的加速性质,使一个相邻解的评估时间为常量,邻域的评估时间与其规模成正比.同基于支配规则的加速方法相比,所提出的加速性质适用于任何机器数.在禁忌搜索中比较了3个邻域,以及块对换和简化块交换邻域的并集.标准实例集上的计算结果表明:3个基于O(n3)邻域的禁忌搜索算法均好于现有算法;在所有的测试算法中,采用邻域并集的禁忌搜索算法的性能最好.; 王初阳李小平王茜; 关键词：禁忌搜索无等待流水车间调度

基于目标增量的最小化总完工时间无等待流水调度智能算法(英文)被引量：1: 2008年; 针对NP-完全的无等待流水作业调度问题,改变传统求解调度序列目标函数的模式,分析并证明启发式算法基本算子的目标增量性质,通过目标函数变化量判断新解的优劣,大大降低算法所需计算时间.提出将变化邻域搜索(VNS)作为一种局部搜索机制混合入遗传算法的智能算法IGA求解所考虑的问题,根据问题特点构造ISG算法产生初始种群中的一个个体,设计基于期望值的个体选择机制和进化过程交叉算子ILCS.采用110个经典Benchmark实例,将所提出的IGA算法与传统遗传算法以及求解该问题目前最好的2种算法进行比较,实验结果表明IGA算法在略有耗时的情况下,性能上明显优于其他3种算法.; 朱夏李小平王茜; 关键词：无等待流水调度总完工时间混合遗传算法

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