国家自然科学基金(60603007)
- 作品数：5 被引量：10H指数：2
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- 应用重启改进进化算法提高柔性作业解质量被引量：1
- 2011年
- 重启策略有效提高了概率算法性能。为将重启思想引入协同进化算法,改进了涉及多种群的协同进化算法收敛判断条件。以进化过程中相同解码值的重复解码次数衡量协同种群的稳定状态,用于结束或重启搜索过程。引入重启后的协同进化算法用以求解柔性作业调度问题。实验表明,改进后的算法能有效跳出局部最优,提高解质量和搜索效率。从而为应用协同进化算法求解其他组合问题时提高算法性能提供了一条可行有效的新途径。
- 苏兆锋邱洪泽朱大铭
- 关键词：协同进化算法搜索性能
- 柔性作业调度的串并行模型对比与求解被引量：1
- 2008年
- 作业处理中的柔性使得作业调度更为灵活,作业中操作的执行顺序满足拓扑排序是作业调度的前提。是否允许没有优先关系的操作在不同的机器上同时执行是区分串行和并行调度的条件。文中以共生进化算法求解一个复杂的作业调度模型为例,给出了算法实现串行调度和并行调度的具体区别,并给出了串行和并行调度的结果。结果表明,并行相对于串行对算法效率的提高与柔性大小相关,与作业的规模成反比。
- 苏兆锋邱洪泽
- 关键词：作业调度共生进化算法
- 一种有到达时间的多处理器混合流水车间调度的遗传算法(英文)被引量：2
- 2008年
- 有到达时间的多处理器混合流水车间调度问题在实时机器视觉系统等领域有广泛的应用。这一问题是NP-困难的。鉴于以上原因,给出一种遗传算法。对不同的交叉算子和变异算子以及涉及的参数的不同取值进行试验,并对试验的结果进行分析和讨论,从而给出最好的参数组合。
- 卢申朋冯好娣刘宏栾峻峰
- 关键词：混合流水车间遗传算法
- 最小化完成时间和加惩罚值和的批调度问题被引量：6
- 2013年
- 考虑如下单机并行批调度问题:给定一些工件,每个工件有给定的处理时间以及惩罚值(可以拒绝处理某些工件,惩罚值为拒绝处理工件所付出的代价).给定一个可同时处理多个工件的批处理器.同时处理的工件形成一个批.同一批处理的工件具有相同的开始时间和结束时间,即开始时间加上这一批中所有工件的最大给定处理时间.判断如何选择要处理的工件,给这些工件分批以及给批排序使得目标函数值最小.对目标函数是被处理工件的完成时间之和加上被拒绝工件的惩罚值之和的情况,通过给出一个动态规划算法,证明当批容量为常量时问题是多项式时间可解的.
- 李修倩冯好娣孙铮
- 关键词：批调度拒绝动态规划
- 调整协同种群构成提升进化算法搜索性能
- 2011年
- 进化过程中种群多样性降低导致的收敛极大限制了进化算法的求解质量与搜索效率。调整种群元素策略利用进化算法收敛本性,在进化过程中向进化种群加入优势元素和随机元素,调整种群元素构成。经共生进化算法求解复杂柔性作业调度测试,定期大规模加入优势元素和随机元素能有效调整种群结构,既利用了前期种群进化收敛的结果又维持了种群进化全程的多样性。使进化算法可通过扩大搜索规模有效提高求解质量,将促进进化算法在各领域的应用深度和广度。
- 刘新闯邱洪泽叶松苏兆锋
- 关键词：早熟收敛进化算法
