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种群进化+邻域搜索的混合算法求解作业车间调度问题...2

表b的OS String和MS String代表染色体编码。在这里插入图片描述OS String中有N个数字(N代表总工序数),每一位数字代表一道工序对应的工件。简单的说,在decode的过程中,优先安排靠左的工件到对应机器上。同一数字出现的次数代表工件的第k道工序,例如第一个“1”代表O11,也就是J1T1。第二个“3”代表O31,J3T1。第三个“1”代表O12,J1T2。MS String中也有N个数字,代表每个工件选择的机器。MS的顺序按照工件顺序排列,如图,J1、J2、J3都有2道工序,那么第一位数字“2”则代表O11,J1T1,需要安排在第二个可以加工的机器上。注意这里的数字不代表机器序号,代表的是可加工的机器。例如最后一位数字“2”,代表的不是machine2,因为J3T3无法在machine2上加工;它代表的是J3T3第二个可加工的机器,也就是machine3。表c用甘特图表示了表b中编码......阅读全文

种群进化+邻域搜索的混合算法求解作业车间调度问题...-2

表b的OS String和MS String代表染色体编码。 在这里插入图片描述 OS String中有N个数字(N代表总工序数),每一位数字代表一道工序对应的工件。简单的说,在decode的过程中,优先安排靠左的工件到对应机器上。同一数字出现的次数代表工件的第k道

种群进化+邻域搜索的混合算法求解作业车间调度问题...-1

种群进化+邻域搜索的混合算法求解作业车间调度问题之算法原理 前言 过去小编简单了解过作业车间调度问题(JSP),这两个月简单接触了柔性车间调度问题(FJSP),但是因为一些原因打算暂时研究到这里。在研究的时候,小编发现网上这方面的中文资源不多,那么秉持着普度众生的原则,

种群进化+邻域搜索的混合算法求解作业车间调度问题...-3

JBX非常类似: 将工件随机分配成两组,Jobset1和Jobset12;将P1中属于JS1的部分插入O1相同位置处,P2中属于JS2的部分插入O2相同位置中;将P2中属于JS2的部分按顺序插入O1的空余位置中(如图所示),P1则插入O2中。MS MS更简单,随机选择两

混合算法(GA+TS)求解作业车间调度问题(JSP):禁忌搜索部分-2

边有两种类型,一种是machine arc(也叫disjunctive arc),由同一机器上的前一道工序指向相邻的后一道工序。图中彩线部分表示machine arc。另一种是job arc(也叫conjunction arc),由同一工件上的前一道工序指向相邻的后一道工序。图

混合算法(GA+TS)求解作业车间调度问题(JSP):禁忌搜索部分-1

大家好,在上一篇文章中,我们介绍了FJSP问题以及HA算法的GA部分。这一篇文章主要介绍嵌套在其中的Tabu Search部分。 种群进化+邻域搜索的混合算法(GA+TS)求解作业车间调度问题(JSP)-算法介绍 Tabu部分原论文没有很详细的描述,因此很多内容是小编收集各方资料,

混合算法(GA+TS)求解作业车间调度问题(JSP):禁忌搜索部分-3

Tabu3-基于甘特图的JSP N1邻域 前面的tabu2是一种FJSP的邻域结构,搜索的是插入不同机器的解空间。如果不插入不同机器呢? 很显然,问题转化为JSP。 因此,小编在咨询了一些专业人士后,打算尝试加入JSP的tabu search。 JSP的tabu邻域比FJSP多一些

混合算法求解作业车间调度问题代码解读+完整JAVA代码

前两篇文章中,我们介绍了FJSP问题,并梳理了一遍HA算法。这一篇文章对小编实现的(很乱很烂的)代码进行简单解读。 往期回顾: 种群进化+邻域搜索的混合算法(GA+TS)求解作业车间调度问题(JSP)-算法介绍 混合算法(GA+TS)求解作业车间调度问题(JSP)-禁忌搜索部分 代码下载请

进化算法可解决风电机选址问题

  据美国物理学家组织网报道,澳大利亚阿德莱德大学的计算机科学家们日前宣称,通过进化算法(Evolutionary Algorithms,EA)可以更高效、精确的完成风力涡轮机的选址工作,这些位置信息都通过精确计算得来,是最优化的结果,可使安置其上的风电场获得更高的发电效率。   负责该项研究

新算法比较分析可搜索癌症基因突变

  桑福德伯翰医学研究所(Sanford Burnham Prebys Medical Discovery Institute,SBP)承担了前所未有的对一个新兴算法类别的比较分析,该算法通过聚焦内部基因结构,在癌症数据库中挖掘遗传信息(即亚基因像素算法),这与专注于基因视其为单个单元的经典方法形

利用拉格朗日松弛法解决SIS中的负荷经济分配问题

  解决负荷经济分配问题,可以给发电公司带来巨大的经济效益,是SIS中需要解决的关键问题之一。市场中发电公司在竞价前需通过多次解决负荷经济分配问题来测算发电公司的成本,竞价后则需将中标电量通过解决负荷经济分配问题分配给各个机组。解决负荷经济分配问题的方法较多,如拉格朗日松弛法和动态规划法,以及混浊