企业战略混合遗传模拟退火算法解决多机调度问题
基于混合遗传算法的作业车间调度问题的研究与仿真
种 基 于遗 传 和 模 拟 退 火 的 混合 算 法 ， 算 法将 模 拟 退 火 算 法 赋 予 搜 索 过 程 时 变性 融 入 其 中 ， 有 明 显 的 概 率 跳 跃 性 ， 选 该 具 并 取 了典 型 问题 进 行 分析 和 仿 真 研 究 。仿 真 结 果 表 明 ， 与传 统 的遗 传 算 法 相 比 该 方 法是 行 之 有 效 的。 关 键 词 ： 业 车 间调 度 ， 传 算 法 ， 拟 退 火 算 法 作 遗 模
ห้องสมุดไป่ตู้
ｓ ｏ ｈ ｌｏｉ ｍ ｔ ｒｅ ｒｂ ｂｌ －ｕ ． ａ ｗｈｌ，ｙ ａ ａｙ ｉｇ ｔｐｃ ｌｐｏ ｌｍｓｔｅ ａｇ ｒｈ ｓ ｓｕ ｉ ｈｏ ｇ ｈ ｗ ｔｅ ａｇ ｒｈ ｗｉ ａ ｍａｋ ｄ ｐ ｏ ａ ｉｙ ｊｍｐＭｅ ｎ ｉ ｂ ｎ ｌｚｎ ｙ ｉａ ｒｂｅ ， ｌｏ ｉ ｍ ｉ ｔｄｅ ｔｒｕ ｈ ｔ ｈ ｉ ｔ ｅ ｈ ｔ ｄ
的 ＮＰ问题 ＿。 目前 ， 究 作 业 车 间调 度 问题 的方 法 主 要 有 启 发 １ ］ 研
ｒ ｘ ＝ ｎ ａｘ ｍ≤ ａｘ ｃｒ ｉ ） ｍｉｍ Ｔ
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（） １
Ｓ ｔ设 备 ｈ先 于 设 备 ｋ加 工工 件 ｉ ・： ：
ｃ 一 ≥ｃ ， ， ・ 几 ｋ ， 。 ｍ ｍ 『 ２，・ ，＝７２，・ ＝７ ’ （） ２
《 工业 控 制 计 算 机 ｝ ｏ 第 ２ ２ｌ ２年 ５卷 第 １ Ｏ期
７ １
基于混合遗传算法的作业车间调度问题的研究与仿真
Ｊ ｂ－ ｈ ｐ ｃ ｅ ｕ ｉｇ ｒ ｌｍ ｓ ｄ ｏｎ Ｈｙ ｒ Ｇｅ ｅ ｉ Ａｌｏ ｉ ｍ ｏ ｓ ｏ Ｓ ｈ ｄ ｌ Ｐ ｏｂｅ Ｂａ ｅ ｂ ｉ ｎ ｄ ｎ ｔ ｇ ｒｈ ｃ ｔ
基于模拟退火算法的任务调度策略优化研究
基于模拟退火算法的任务调度策略优化研究随着人工智能技术的发展，任务调度成为企业管理中的重要问题之一。
针对不同的任务类型和资源瓶颈，企业需要制定适合的任务调度策略。
然而，在现实情况下，制定最优的任务调度策略是非常困难的。
因此，基于模拟退火算法的任务调度策略优化研究，成为了一个备受关注的领域。
一、模拟退火算法概述模拟退火算法（Simulated Annealing, SA）是一种基于概率的全局优化算法。
SA模拟了固体物体在加热冷却过程中的行为，将来自统计物理学的理论和方法应用于解决优化问题。
SA算法是一种可以克服局部极小值陷阱的优化算法，适用于解决有很多局部最优解的、复杂的、大规模的优化问题。
二、任务调度优化问题描述在任务调度优化问题中，假设有n个任务需要完成，并且有m个可用资源可以被分配使用。
每个任务的运行需要特定的资源和时间。
各种资源不能同时处理两个任务。
任务调度问题就是确定如何为每个任务分配资源，以便使任务总运行时间最小。
三、基于模拟退火算法的任务调度优化模拟退火算法是一种全局优化算法。
它适用于解决具有多个极小值的复杂问题。
任务调度优化问题在实际应用中为NP难问题。
利用模拟退火算法进行任务调度优化的基本思想是首先将问题转化为一个数学模型，然后通过模拟退火的过程寻求全局最优解。
具体地，任务调度问题可以表示为一个图论优化问题，其中任务和资源之间的约束可以用一个图G表示。
每个任务和每个可用资源在图G中都表示为一个节点。
如果任务i需要资源j，那么在节点i和节点j之间就会有一条边。
任务调度问题就是要找出图G的最小在连通子图，其保证了所有任务都被完成，同时所有可用资源也被尽可能多地用到。
模拟退火算法的具体流程如下：1.初始化温度T和初始解S0；2.产生一组新解Si，计算函数值E(Si)和E(Si-1)；3.如果E(Si)<E(Si-1)，接受Si作为新的现行解；4.如果E(Si)>E(Si-1)，以一定概率接受Si作为新解；5.降温；6.判断终止条件是否达到。
基于遗传退火算法的网格工作流调度研究
这样可以 保证 ∑ ｃ的 ｆ 最小化， 但代价是较长的作业将长期
得不到执行 ；ＪＲ将 最长 的作业 交 给最快 的资 源完 成 ， ＬＦ 这样 可 以保证 Ｃ 的最 小化 ， 代 价是 整 个 流 程 的执 行 时 间较 ～ 但
２ １ 遗传算法与模拟退火算 法 ．
选择 的算 法 ， 并应用到实 际的网格 工作流系统之 中， 在最大程 度上满足上述需求。
遗 传算 法 （ ｅ ｅ ｃＭｇｒｈ Ｇ 是 一种 借 鉴生 物 界 自 Ｇ ｎｔ ｏｉ ｍ， Ａ） ｉ ｔ 然选择 和进 化机 制发展起来的高度并行 、 随机 、 自适应搜索算 法 。该算法 的基本思想如 下 ： 法是 从代 表问题 可能 潜在解 算 集 的一个种群开始的 ， 而一个 种群则 由经过基 因编码 的一定 数 目的染 色体组成 。染 色体作 为遗传 物质 的主要 载体 ， 即多
维普资讯
第２ ７卷
２０ ０ ７年 ６月
文章编号 ： ０ ９８ （ ０ ７ Ｓ ０ ８ １ １— ０ １ ２０ ） １— ０ ９—０ ０ ３
计 算机 应 用
Ｃｏ ｕ ｅ ｐ ｉ ａｉｎｓ ｍｐ ｔ ｒＡｐ ｌｃ ｔｏ
Ｖ０ ． ７ １２
Ｊｎ ０ ７ ｕ ｅ２ ｏ
Hale Waihona Puke 长 。ＳＦ Ｊ Ｒ和 ＬＦ Ｊ Ｒ都不是解决 资源 调度问题 的最好方 法 ｊ 。 上述 资源调度 问题是 典型 的 Ｎ Ｐ完全 问题 ， 这类 问 对 题， 一些启发式算法 ， 如遗传算法 ， 模拟退火算法 ， ｂ ｔ ｕ算法 等 ａ
是 比较 适 用 的 。
模拟退火算法
Keynote：尤志强
背景
模拟退火算法是Kirkpatrick提出，应组合优化问题而产生的，主要解决的是NP-hard问题。 优化问题可以分为：函数优化问题和组合优化问题两大类
1、函数优化问题： 可以描述为：令S为上的有界子集（即变量的定义域），f：S—>R为n维实值函数，所谓函数f在S域上全局最 小化就是寻求点XminS使得f(Xmin)在S域上全局最小，即X S：f(Xmin)<=f(X)
pr exp[(E j Ei ) / kt]
大于[0,1)区间内的随机数则仍旧接受新状态j为当前状态，若不成立则保留i为当前状态，其中k为 Boltzmann常数。 这种重要性采样过程在高温下可接受与当前状态能量差较大的新状态，而在低温下基本只接受与当 前能量差较小的新状态，而且当温度趋于零时，就不能接受比当前状态能量高的新状态。
背景
计算复杂度
由于某些优化算法所需的计算时间和存储空间难以承受，因此算法可解的问题在实践中不 一定可解。如TSP问题，可能的路径有n！，暴力求解显然是不行的。所以只有了解了研究 问题的复杂性，才能有针对性地设计算法，进而提高优化效率。
算法的时间和空间复杂性对计算机求解非常重要。问题的时间复杂性是指求解该问题的所 有算法中时间复杂性最小的算法的时间复杂性，同理，空间复杂性也有类似定义。这样， 按照计算复杂性理论研究问题求解的难易程度，可把问题分为P类、NP类和NP完全类。
背景
4、基于系统动态演化算法
将优化过程转化为系统动态的演化过程，基于系统动态的演化来实现优化，如神经网络和混沌 搜索等。
5、混合型算法 上述算法从结果或者操作上相混合而产生的各类算法
遗传—模拟退火混合算法在配电网检修优化中的应用
开 始
式中 ： Ｄ为第冶 设备 检 修 的持续 时 间 。
（） ３ 检修资源约束 ： 检修的设备 总数应该少于
等 于拥 有 的资 源数 。 （ ） 流 约束 ： ？。 ４ 潮 Ｓ≤ｓ
产 生 初 始 解 群 ， 计 算 各 个 染 色 体 的 适 应 函 数 值
好为 目标 的优化模型。针对该模 型的特 点， 采用１ 种新型混合遗传一 模拟退火算法（ Ｇ Ａ 对配 电网检修 计划进行 Ｈ Ｓ）
优化调整。 该算法综合 了遗传 算法和模拟退火算法的优 点， 其既具有遗传算法 的全局性和并行性 ， 使 又具有模拟 退火算法的局部搜 索能力和退火特征。 通过遗传算法、 模拟退火算法对 实际检修计划优化结果 的比较 ， 证明了所
收稿 日期 ：０ １ ０ — ０ ２ １— ４ ２
约束条 件包 括协 同约束 和互 斥约 束 ， 主要体 现 在 目标 函数 的第 ｔ 时间段 的 中。 个
（） １协同约束 ： 当停运某 台设备 ， 其他设备将跟
着停运时 ， 这些设备应该同时检修。
＝
式 中： 为第ｉ 备的开始检修 Ｂｌ； 为第 个设 ￣ｈ ， ，ｑ 个设
进行 复制 、交 叉、变异 等 遗传操作 ，并保 留优 良个体
式 中： 为通过设备 Ｌ ｓ 的潮流值 ； 为设备ｉ 允许通过 的潮流 限制 。
（ ）电压 约束 ： ≤ ≤ ５ 。 式 中 ： 为 第 个节 点 电压 ； 和 为 节 点 ｉ 许 的 允 最 低及 最高 电压 。 由上 述数 学 模 型可 见 ，配 电 网检 修 优化 是 １ 个 复 杂 的离 散 非线 性 优化 问题 ， 可 以 看作 是 大 规模 也 的组 合 优 化 问题 ｌ 若 用传 统 的优 化 方 法求 解 存 在 ８ Ｊ ， 很 大 的困难 。研究 人 员大 多数 都开 始采 用现 代 的智
基于混合遗传模拟退火算法的航空货物装运策略
基于混合遗传模拟退火算法的航空货物装运策略摘要：民航货机的配载环节是航班运行的重要组成部分，装载的安全性和高效性逐渐成为航空公司为提高竞争力要实现的目标。
基于此，在考虑民航货机配载工作的基本原则和现实约束的基础上，本文建立了基于模拟退火算法的民航货机装载优化模型，旨在实现航空货机空间利用率最大化的目标。
关键字：混合遗传模拟退火算法、三空间分割启发式算法、货物装运、空间利用率1问题背景进出口公司经常需要将销售的货物通过货运飞机进行运输。
货运飞机有大、中、小三种类型，每一种飞机均有前、中、后三个货舱，每个货舱有最大容积、最大载重量的限制。
每种货物可以在一个或多个货舱中任意分布，多种货物可以混装。
销售的货物有HW1-HW10等10种，每件货物均为长方体，货物尺寸、体积（立方米）、重量（吨）已知。
某进出口公司为了精确营销，收集了前50个周期的每种货物的销售量，但下一个周期货物的销售量是随机的，现要求大、中、小型飞机各一架，根据前50个周期各种货物销售量的平均值组织货源，在使货运飞机尽量不留空隙的前提下，确定装运策略，从而使得空间利用率达到最大。
2 模型建立（1）目标函数将大、中、小型飞机共9个货舱的体积利用率最优作为目标函数，货舱侧视图以及目标函数如下：图2-1货舱侧视图其中，i为序号（i=1,2,3……，n）,第i个集装箱（货舱）的体积利用率，为第i件货物的体积，为第i个集装箱（货舱）体积。
（2）货物重量约束其中，i为序号（i=1,2,3……，n），为第i件货物的重量，为第i种货物个数，为第i个集装箱的最大载重量。
（3）货物体积约束其中，i为序号（i=1,2,3……，n），为第i种货物的体积，为第i种货舱的最大体积限制，为第i种货物的个数。
（4）货物装载尺寸约束其中，i为序号（i=1,2,3……，n），、、为参考坐标、、为第i种货物的长、宽、高，、、为第i种货舱的长、宽、高。
（5）重心约束其中，i为序号（i=1,2,3……，n），、、为重心坐标，［0，］,［0，］，［0，］为重心安全区间。
混合智能计算方法及其应用
混合智能计算方法及其应用混合智能计算方法及其应用智能计算是计算机科学领域中的一种重要研究方向，旨在模仿人类智能的思维能力，以解决复杂问题。
近年来，随着人工智能和机器学习的快速发展，混合智能计算方法也应运而生。
混合智能计算方法将多个智能计算技术相结合，形成一种更加高效和精确的解决方案。
本文将介绍几种常见的混合智能计算方法，并着重探讨其在实际应用中的优势和局限性。
一、遗传算法与模拟退火算法的混合方法遗传算法是一种模拟自然进化过程的计算方法，它使用选择、交叉和变异等操作来搜索全局最优解。
模拟退火算法则是一种利用物理的退火过程来寻找最优解的方法，通过温度控制和随机搜索来避免陷入局部最优。
将这两种方法相结合，可以充分利用遗传算法的种群搜索和模拟退火算法的全局搜索能力，提高求解问题的效率和准确度。
在实际应用中，遗传算法与模拟退火算法的混合方法被广泛应用于优化问题，如机器学习中的参数优化、图像处理中的图像重建、物流中的路径规划等。
通过将两种算法相互补充，可以克服各自单一算法的弱点，得到更好的优化结果。
然而，这种混合方法也存在一些局限性。
首先，遗传算法与模拟退火算法都需要大量的计算资源和时间，因此对于计算资源有限的问题可能不适用。
其次，混合方法需要调整两种算法的参数，参数的选择不当可能会导致性能下降或局部最优解的出现。
二、神经网络与模糊逻辑的混合方法神经网络是一种模仿生物神经系统行为的计算模型，具有学习和推理能力。
而模糊逻辑则是一种模糊推理与模糊控制的方法，能够处理不确定性与模糊性的问题。
将神经网络与模糊逻辑相结合，可以通过神经网络的学习能力获取输入输出的映射关系，并通过模糊逻辑的推理能力处理输入输出之间的不确定性。
在实际应用中，神经网络与模糊逻辑的混合方法被广泛应用于模式识别、控制系统、决策支持系统等领域。
通过神经网络的学习能力和模糊逻辑的模糊推理能力，可以处理具有不确定性和模糊性的问题，提高系统的鲁棒性和适应性。
基于遗传算法和模拟退火算法的混合算法
基于遗传算法和模拟退火算法的混合算法基于遗传算法和模拟退火算法的混合算法是一种将两种优化算法结合起来的方法，旨在克服两种算法各自的缺点，并发挥它们的优势，以获得更好的优化结果。
该混合算法可以分为两个阶段：遗传算法阶段和模拟退火算法阶段。
在遗传算法阶段，通过模拟生物进化的过程来最优解。
首先，需要定义问题的适应度函数，作为解决方案的评价指标。
然后，随机生成一组初始解作为种群，并通过适应度函数计算每个解的适应度值。
根据适应度值，进行选择、交叉和变异操作，生成新的解，并更新种群。
通过多轮迭代，逐步优化解的适应度值，直到达到停止条件。
然而，遗传算法在过程中会陷入局部最优解，并且速度相对较慢。
为了克服这些缺点，需要引入模拟退火算法阶段。
在模拟退火算法阶段，通过模拟物质的退火过程来最优解。
首先，需要定义初始解和问题的目标函数。
然后，定义一种温度下解的邻域结构，并通过目标函数计算解的值。
采用Metropolis准则来接受或拒绝新解，以便在空间中充分探索各个解。
逐渐降低温度，逐步缩小解的邻域范围，并最终收敛到最优解。
通过将遗传算法和模拟退火算法结合起来，可以克服两种算法各自的缺点，发挥它们的优势。
遗传算法具有全局能力和并行能力，可以大范围的解空间；而模拟退火算法可以在局部中跳出局部最优解，并且速度相对较快。
混合算法的核心思想是通过遗传算法来进行全局，找到一个较好的解，然后使用模拟退火算法在该解附近进行局部，进一步优化解。
混合算法的主要步骤如下：1.基于遗传算法生成初始种群，并计算适应度值。
2.通过选择、交叉和变异操作生成新的解，并更新种群。
3.迭代执行遗传算法阶段，直到达到停止条件。
4.使用遗传算法得到的最优解作为模拟退火算法的初始解。
5.基于模拟退火算法进行局部，使用目标函数进行评价。
6.逐渐降低温度，缩小解的邻域范围，并最终收敛到最优解。
通过混合遗传算法和模拟退火算法，可以充分利用遗传算法的全局和并行能力，同时利用模拟退火算法的快速优化能力和局部能力，从而获得更好的优化结果。
求解多机协同任务规划的改进遗传算法
兵 工 自 Байду номын сангаас 化
・２ ・ ８ Ｏｒ ｎ ｎ ｅ Ｉ ｄ ｓ ｒ ｕ ｏ ａ ｉ ｄ ａ ｃ ｎ ｕ ｔ ｙ Ａ ｔ ｍ ｔｏｎ
２０１ ． ９ ＯＯ
２ （） ９９
ｄ ｉ１ ．９ ９ ．ｓ ．０ ６１７ ．０００ ．０ ｏ： ０３ ６／ ｉ ｎ１０ －５６２ １ ．９０ ９ ｊｓ
体 的航 迹 规 划 。
协 同 任 务 规 划 问题 本 质 上 属 于 复 杂 的 组 合 优 化 问 题 ， 就 是确 定 各 飞机 所 需执 行 的任 务 集 合 、执 行 任 务 的 先后 顺 序 以及 执 行 时 间 ，使 飞机 以尽 可 能低 的 代 价 实现 尽 可 能 高 的任 务 效 能 。 目前 主 要 使 用 确 定 性 算 法 和 不 确 定 性 算 法 来 解 决 多 机 协 同任 务 规 划 问题 。 国 麻 省 理 工 学 院 的 美
０ 引言
随着 无 人 机 在 军 事 领 域 的应 用 越 来 越 广 泛 ， 多 无 人机 协 同控 制 问题 也 受 到越 来 越 多 的关 注 。 多机
１ 问题 描述 及模 型建 立
依 据 分 层 递 阶 的 思想 ， 多机 协 同任 务 规 划 可 以 分 为任 务 分 配 、路 径 规 划 、航 迹 规 划 ３个 层 次 【 ｌ ４ ， 一 文 中所 指 的 多机 协 同任 务 规 划 问题 均 不 包 括 飞 机 具
柔性作业车间调度方法研究
柔性作业车间调度方法研究一、本文概述随着制造业的快速发展和智能制造的深入推进，作业车间调度问题已成为制约生产效率提升的关键因素之一。
柔性作业车间调度问题，作为作业车间调度的一种拓展，其特点在于允许工序在多个机器上加工，这使得问题更加复杂，同时也为求解提供了更多的可能性。
本文旨在深入研究柔性作业车间调度方法，探讨其优化策略与应用实践，以期为制造业的智能化发展提供理论支持和实践指导。
本文将首先介绍柔性作业车间调度的基本概念和特点，明确研究的重要性和意义。
接着，将综述国内外在柔性作业车间调度方法方面的研究成果和进展，分析现有方法的优缺点和适用场景。
在此基础上，本文将重点研究基于智能优化算法的柔性作业车间调度方法，如遗传算法、粒子群优化算法等，并通过仿真实验验证所提方法的有效性和优越性。
本文还将关注柔性作业车间调度在实际应用中的挑战和问题，如不确定性、动态性等因素对调度方案的影响。
针对这些问题，本文将探讨相应的应对策略和解决方案，以期提高调度方案的鲁棒性和适应性。
本文将总结研究成果，展望未来的研究方向和应用前景，为柔性作业车间调度领域的深入研究提供有益参考。
通过本文的研究，期望能够为制造业的智能化发展提供新的思路和方法，推动作业车间调度问题的优化和解决。
二、柔性作业车间调度问题的特点与分类柔性作业车间调度问题（Flexible Job Shop Scheduling Problem, FJSP）是经典作业车间调度问题（Job Shop Scheduling Problem, JSP）的一种扩展，其主要特点在于机器设备的柔性，即一道工序可以在多台不同的机器上完成。
这一特性使得FJSP在实际生产环境中具有更高的适应性和灵活性，但同时也增加了问题的复杂性和求解难度。
机器柔性：工序可以在不同的机器上加工，这增加了调度的灵活性，但同时也需要考虑不同机器的加工效率和成本。
工序顺序：与JSP相同，FJSP中的每道工序都有严格的前后顺序要求，即一道工序必须在其前序工序完成后才能开始。
遗传算法模拟退火技术介绍
ABCD
机器学习
模拟退火算法在神经网络训练、支持向量机分类、 聚类分析等领域也有广泛应用。
其他领域
模拟退火算法还应用于金融、物流、工程等领域， 解决各种复杂的优化问题。
03
遗传算法与模拟退火的 结合
结合方式与原理
结合方式
遗传算法和模拟退火算法通过一定的方式进行结合，通常是将模拟退火算法作为遗传算 法中的一个变异算子，用于在搜索过程中引入随机性，以增强算法的全局搜索能力。
遗传算法模拟退火技 术介绍
目 录
• 遗传算法概述 • 模拟退火算法概述 • 遗传算法与模拟退火的结合 • 技术挑战与发展趋势
01
遗传算法概述
定义与特点
Hale Waihona Puke 定义遗传算法是一种基于生物进化原 理的优化算法，通过模拟自然选 择和遗传机制来寻找最优解。
特点
遗传算法具有全局搜索能力、对 问题规模不敏感、能处理多峰问 题、鲁棒性强等优点。
传算法模拟退火技术的发展。
持续研究与创新
鼓励科研人员不断探索新的算法和技 术，以提高遗传算法模拟退火技术的 性能。
实际应用验证
将遗传算法模拟退火技术应用于实际 问题，通过实践验证其效果和价值， 促进技术的实际应用和推广。
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感谢您的观看
混合遗传算法
结合多种搜索策略，如遗传算法和模拟退火算法，以提高搜索效率。
并行化处理
通过并行计算，将问题分解为多个子问题，同时进行搜索，以加快处 理速度。
动态调整参数
根据搜索进程动态调整遗传算法和模拟退火算法的参数，以避免陷入 局部最优解。
发展趋势与前景
发展趋势
随着计算能力的提高和算法的不断改进，遗传算法模拟退火技术将更加高效和精确，能够处理更复杂 的问题。
遗传算法与模拟退火算法的混合优化策略
遗传算法与模拟退火算法的混合优化策略遗传算法与模拟退火算法是两种常用的优化算法，它们在不同的问题领域中都有广泛的应用。
本文将探讨遗传算法与模拟退火算法的混合优化策略，以及它们在解决实际问题中的优势和应用案例。
1. 遗传算法的基本原理遗传算法是受到生物进化理论启发而发展起来的一种优化算法。
它模拟了自然界中的进化过程，通过遗传操作（选择、交叉和变异）来搜索最优解。
遗传算法的基本原理是通过不断迭代的过程，利用适应度函数对候选解进行评估和选择，从而逐步逼近最优解。
2. 模拟退火算法的基本原理模拟退火算法是一种基于物理退火过程的优化算法。
它模拟了固体物质在高温下冷却的过程，通过接受一定概率的次优解，从而避免陷入局部最优解。
模拟退火算法的基本原理是通过不断迭代的过程，通过随机扰动和接受准则来搜索最优解。
3. 遗传算法与模拟退火算法的混合优化策略遗传算法和模拟退火算法有着不同的搜索策略和特点，它们在解决问题时各有优势。
因此，将两种算法进行混合优化可以充分利用它们的优点，提高搜索效率和结果质量。
在混合优化策略中，可以将遗传算法和模拟退火算法结合起来，形成一个交替迭代的过程。
具体而言，可以先使用遗传算法进行初步的全局搜索，然后将得到的一组较好的解作为初始解输入到模拟退火算法中进行进一步的局部搜索。
通过这种方式，可以在全局和局部两个层次上进行搜索，充分利用两种算法的优点。
4. 混合优化策略的优势和应用案例混合优化策略的优势在于可以充分利用遗传算法的全局搜索能力和模拟退火算法的局部搜索能力，从而在解决复杂问题时取得更好的结果。
此外，混合优化策略还可以提高算法的鲁棒性和收敛速度，使得优化过程更加高效。
混合优化策略在实际问题中有着广泛的应用。
例如，在工程设计中，可以利用遗传算法进行参数优化，然后使用模拟退火算法进行进一步的优化，以得到更优的设计方案。
在机器学习中，可以使用遗传算法进行特征选择，然后使用模拟退火算法进行模型参数优化，以提高模型的性能和泛化能力。
作业车间调度问题的几种模型
作业车间调度问题是指如何合理地安排工件在不同工序间的加工顺序，以达到最优的生产效率和成本控制。
针对这一主题，我将从几种常见的模型出发，深入探讨作业车间调度问题，旨在为您提供一篇有价值的文章。
一、传统作业车间调度模型1.1 单机调度模型在单机调度模型中，工件依次经过一个加工机器的加工过程。
我们需要考虑如何安排加工顺序、加工时间等因素，以最大程度地减少工件的等待时间和加工时间，提高生产效率。
1.2 流水车间调度模型流水车间调度模型是指在多台加工机器之间，工件按照特定的加工顺序依次进行加工。
我们需要考虑如何合理安排工件的加工顺序，以减少生产中的瓶颈和待机时间，提高整个流水线的生产效率。
1.3 作业车间调度的经典排序问题这种模型主要关注如何将待加工的工件按照特定的规则进行排序，以便在加工过程中最大程度地降低总加工时间和成本。
以上是传统作业车间调度问题的一些经典模型，它们都是针对不同的生产场景和加工流程所提出的解决方案。
接下来，我将对每种模型进行更深入的探讨，以便更好地理解作业车间调度问题。
二、作业车间调度问题的多种解决方法2.1 基于启发式算法的调度方法启发式算法是一种基于经验和规则的算法，它能够快速、高效地求解作业车间调度问题。
常见的启发式算法包括遗传算法、模拟退火算法等，它们能够在短时间内找到较优的解，并且适用于各种不同规模和复杂度的生产场景。
2.2 基于数学规划的调度方法数学规划方法是指利用数学建模和优化理论，对作业车间调度问题进行严格的数学求解。
通过建立数学模型，我们可以利用线性规划、整数规划等方法，对作业车间调度问题进行最优化求解，得到最优的生产调度方案。
2.3 基于仿真的调度方法仿真方法是指利用计算机模拟生产场景，通过模拟实际的生产过程，找到最优的调度方案。
通过仿真，我们可以更加真实地模拟生产现场的情况，找到最优的生产调度策略，提高生产效率和降低成本。
以上是作业车间调度问题的多种解决方法，它们都能够根据不同的生产场景和需求，找到最优的调度方案。
混合遗传算法在任务调度中的应用
第２卷 ２
第 ６期
郑 州 轻 工 业 学 院 学 报 （自 然 科 学 版 ）
Ｊ Ｕ Ｎ Ｌ ＦＺ Ｅ Ｇ Ｈ ＵＵ ＩＥ Ｓ ＹＯ ＩＨ Ｄ ＳＲ ｛ ａ ｒ ｉ ｃ） Ｏ Ｒ Ａ Ｈ Ｎ Ｚ Ｏ ＮＶ Ｒ Ｉ ＦＬ ＴＩ Ｕ Ｔ Ｙ Ｎ ｔａ Ｓ ｅ ｅ Ｏ Ｔ Ｇ Ｎ ｕｌｃｎ
收 稿 日期 ：０ ７— ６— ８ ２０ ０ ０
法与遗传算法相结合而组成 的混合遗传 一模拟退
基 金项 目： 黑龙江省 自然科学基金 项 目（０ ５ ３７ ０ ） ２ ０ Ｇ ６ ４— ０
作者简介 ： 刘雪松 （ ９７ ） 男， １７ 一 ， 黑龙 江省大庆市人 ， 大庆 油田有 限责任公 司工程 师，主要研 究方向： 计算机 网络与通信．
Ｌ Ｕ ｅ ｓ ｎ ， Ｉ Ｘｕ —ｏ ｇ Ｌ Ｕ ｎ ， ＺＨＡＯ ｎ．ｉ ｇ Ｉ Ｙａ ｇ Ｙａ １ｎ
（ ． ａｉｇＯｌｅ ｏ ， ｔ． ｏ６Ｏｌ ｅｏｅ ｌｎ， ａｉｇ１３ ｌ Ｃ ｉ １Ｄ ｑｎ ｉ ｌ Ｃ ． Ｌ Ｎ 、 ｉＲ ｃｖ ｙＰａ ｔ Ｄ ｑｎ ６ １４， ｈｎ ｉ ｆ ｄ ｄ ｒ ａ； ２ Ｃｌｇ ｏ ｐ ｎ ｆ ｒＴｃ． Ｄ ｑｎ ｅｏｅｍ Ｉｓ ， ａ ｉ ６ ３ ８ ｈｎ ） ． ｏｌ ｅ ｆＣ ｍ ．ａｄＩ ｏ． ｅｈ ， ａ ｉ Ｐ ｔ ｌ ｔ Ｄ ｑｎ １３ １ ，Ｃ ｉ ｅ ｏ ｎ ｇ ｒ ｕ ｎ． ｇ ａ
０ 引 言
随着计 算机信 息技 术 的发展 ， 据保 护 备 受 企 数 业 关 注． 在存 储 备 份 过 程 中 ， 要 根 据 任 务 之 间 的 需 关系 ， 安排 备 份 任 务 的执 行 顺 序 ， 计 出一 个 较 好 设
许多新的优化方法 ， 比如神经网络法 、 遗传算法、 模
一种基于改进遗传算法的车间调度问题研究
ｌ
Ｍ
Ｊ
５
（） ２
工件 ｉ 先于工件 在设备 ｋ上加工 ：
０ ≥ ｌ １２ … ，，＝ ，， ， ，， ｎｋ ｌ２ … ｍ ： （） ３
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其 中，／ ０ ｉ ＝ ， ， ， ｋ ｌ２３ …， ｃ－ ，√ １２ … ，＝ ，， ， ｍ ｋ ＞
１１ ８
应不 同的设备 ， 已知各个工序的加工时间和各工件在设备上加 长度可以变得更短。 且 工次序的约束条件 ， 目标函数是确定 ｎ个工件在每 台设备 上的最 （ ｋｓａ ） Ｍａｅｐ ｎ 最小作为优化 目标 ， 对问题进行假设 ： （） １一个工件不能两次被同一设备加工 ； （ ） 同工件的加工工序之 间没有先后约束 ； ２不
ｌ ｎｅ ｉ ｇ ｉｍｉ ｉｎ ｉａｉｅｖ ｙｇ ｈｒ ｔｉｉ ｔｒｅｎ ａ ｈ ｇ ｒ ｅ ， ｉ ｏ ｎａｎ ａｏｔ ｇｅ ｔ －ａ ｉ ａ ｃｒｔａｔｉｅ ａ ｓ ｒ ｉ ｐ ｃ ｓ ｈ ｈｈｗ； ａ ｌ ｇ ｌｒｈ ｓ ｖ ｗ ｈ ｔ －ｒｎｃ ａｅｓｃ ｏｎ ｇ ｉｅ ｃ ｎ ｏ ｓ ｗ ｃ ｓ ｍ ｌ ｔ
较， 有较 明显 的优越 性 。
关键词 ： 遗传算法； 车间调度； 模拟退火 【 ｂｔａｔ Ａ ｏ ｎｗ ｏ ｏ ｈｄ ｌｇ ｒ ｌ ｅ ｆｈ Ｐ ｃｍ ｌｅ ｏ ｂ ａ ｒ ｌｐｉａ Ａ ｓ ｃ】 ｓ ｕ ｏ ｊｂ ｈｐｓ ｅｕ ｎ ｐｏ ｅ ｉｏ ｔ Ｎ －ｏ ｐ ｔ ｃｍ ｉ ｔ ｉ ｔ ｌ ｒ ｙ ｋ ｓ ｃ ｉ ｂｍ ｓｎ ｏ ｅ ｅ ｎ ｏａｏ ｍ
（Ｋ ｙＬ ｂ ｒｔｒ ｏ ｖｙ ｎ ｅ ｎ ｑ ｉｍｅ ｔＭｉｉｒ ｆ ｄ ｃｔ ｎ Ｅ ｓ Ｃ ｉａ ｉｏ ｎ ｅ ａｏａ ｙ ｏ Ｃ ｎ ｅａ ｃ ｄＥ ｕｐ ｎ ， ｎｓ ｏ ｕ ａ ｏ ， ａｔ ｈｎ ａ ｔ ｇ ｏ ｆ ａ ｔ ｙ Ｅ ｉ Ｊ ｏ Ｕ ｉ ｒｉ ， ａ ｃａ ｇ３ ０ ， ｈｎ ） ｎｖ ｓｙ Ｎ ｎｈ ｎ ３ ０ Ｃ ｉａ ｅ ｔ １ ３
基于遗传算法求解作业车间调度问题本科毕业设计论文
基于遗传算法求解作业车间调度问题摘要作业车间调度问题(JSP)简单来说就是设备资源优化配置问题。
作业车间调度问题是计算机集成制造系统(CIMS)工程中的一个重要组成部分，它对企业的生产管理和控制系统有着重要的影响。
在当今的竞争环境下，如何利用计算机技术实现生产调度计划优化，快速调整资源配置，统筹安排生产进度，提高设备利用率已成为许多加工企业面临的重大课题。
近年来遗传算法得到了很大的发展，应用遗传算法来解决车间调度问题早有研究。
本文在已有算法基础上详细讨论了染色体编码方法并对其进行了改进。
在研究了作业车间调度问题数学模型和优化算法的基础上，将一种改进的自适应遗传算法应用在作业车间调度中。
该算法是将sigmoid函数的变形函数应用到自适应遗传算法中，并将作业车间调度问题中的完工时间大小作为算法的评价指标，实现了交叉率和变异率随着完工时间的非线性自适应调整，较好地克服了标准遗传算法在解决作业车间调度问题时的“早熟”和稳定性差的缺点，以及传统的线性自适应遗传算法收敛速度慢的缺点。
以改进的自适应遗传算法和混合遗传算法为调度算法，设计并实现了作业车间调度系统，详细介绍了各个模块的功能与操作。
最后根据改进的编码进行遗传算法的设计，本文提出了一种求解车间作业调度问题的改进的遗传算法，并给出仿真算例表明了该算法的有效性。
关键词：作业车间调度；遗传算法；改进染色体编码；生产周期Solving jopshop scheduling problem based ongenetic algorithmAbstractSimply speaking, the job shop scheduling problem(JSP) is the equipment resources optimization question. Job Shop Scheduling Problem as an important part of Computer IntegratedManufacturing System (CIMS) engineering is indispensable, and has vital effect onproduction management and control system. In the competion ecvironment nowadays, how touse the assignments quickly and to plan production with due consideration for all concernedhas become a great subject for many manufactory.In recent years,the genetic algorithms obtained great development it was used to solve the job shop scheduling problem early.This paper discusses the chromosome code method in detail based on the genetic algorithms and make the improvement on it. Through the research on mathematics model of JSP and optimized algorithm, theimproved adaptive genetic algorithm (IAGA) obtained by applying the improved sigmoidfunction to adaptive genetic algorithm is proposed. And in IAGA for JSP, the fitness ofalgorithm is represented by completion time of jobs. Therefore, this algorithm making thecrossover and mutation probability adjusted adaptively and nonlinearly with the completiontime, can avoid such disadvantages as premature convergence, low convergence speed andlow stability. Experimental results demonstrate that the proposed genetic algorithm does notget stuck at a local optimum easily, and it is fast in convergence, simple to be implemented. the job shop scheduling system based on IAGA and GASH is designed andrealized, and the functions and operations of the system modules are introduced detailedly. In the end ,according to the code with improved carries on the genetic algorithms desing, this paper offer one improved genetic algorithms about soloving to the job shop scheduling problem, and the simulated example has indicated that this algorithm is valid.Keywords: jop shop scheduling; genetic algorithm; improvement chromosome code; production cycl毕业设计（论文）原创性声明和使用授权说明原创性声明本人郑重承诺：所呈交的毕业设计（论文），是我个人在指导教师的指导下进行的研究工作及取得的成果。
模拟退火算法
在机器学习中的应用
总结词
模拟退火算法在机器学习中用于优化神经网 络结构和超参数调整。
详细描述
在机器学习中，神经网络结构和超参数的选 择对于模型性能至关重要。模拟退火算法可 以用于优化神经网络的结构，如神经元的数 量、层数等，以及调整超参数，如学习率、 正则化参数等。通过模拟退火算法，可以找 到一组最优的神经网络结构和超参数配置，
自适应调整策略
研究自适应调整策略，根据搜索过程 动态调整参数，以更好地适应问题变 化。
感谢您的观看
THANKS
局部搜索
在生成初始解之后，可以对初始解进行局部搜索，以改进其质量。局部搜索可以通过迭代更新当前解 的邻域来寻找更好的解。这种方法可以帮助模拟退火算法更快地收敛到全局最优解。
05
模拟退火算法应用实例
在旅行商问题中的应用
要点一
总结词
模拟退火算法在旅行商问题中表现出色，能够有效求解大 规模问题。
要点二
初始温度
初始温度的选择对算法的搜索效果有重要影响。初始温度太高可能导致算法陷入局部最优 解，而初始温度太低则可能使算法搜索不到全局最优解。通常，初始温度应根据问题的特 性进行设定。
最小温度
最小温度是算法终止时的温度，其选择同样重要。如果最小温度设置得太高，算法可能无 法收敛；如果设置得太低，则可能无法跳出局部最优解。最小温度通常根据问题的复杂度 和算法的迭代次数来设定。
模拟退火算法的相似性
通过模拟物理退火过程，模拟退火算法在搜索解空间时能够跳出局部最优解，寻找全局最优解。
Metropolis准则
Metropolis准则定义
对于当前解的任何小扰动，如果扰动后的解能量低于当前解，则接受该扰动；否则以一 定概率接受该扰动。
混合遗传算法求解航班延误恢复调度
中型机
Ｍ
７ １ ３ ６
中型尾流 ２ ９ １ ６
轻 型机
Ｌ
≤７
轻型尾流 ２ ０ ８
则飞机延误运 营成本 ｃ 为 ： ｃ ＝ ａ ｐ ｔ 式中ｔ 为延 误时 间。 个航 班的—个 全排列 ， 然后重复生成 需要 的种群 数 目。 延误航班 的盈 利损失 （ ２ ） Ｋ ４ ｔ ￣ ｊ ｆ度函数 中国目 前航 空公 司的平 均净 利润率 ｒ 约为 ２ ． ９ ８ ％， 假设航班 客座率 在遗传算法里面，适应度函数是用来度量群体中各个个体的适应 ｓ 为８ ０ ％， 平均 票价 ｂ 为８ ０ ０ 元， 平 均飞行 时 间 ｆ 为１ ． ５ ｈ ， ｍ表示最 大载 能力的， 在群体 中适应度大的个体遗传到下一代的概率较大， 否则容易 客人数， 则飞机每小时赚取的利润 ａ 为 被淘汰。 遗传算法的适应值必须是非负数， 因此本文适应度函数的计算 ａ ￣ － ｍｓ ｂ ｆ ｆ ｆ ２ ） 公式 如下 ： 延误航班的赢利损失 ｃ 为 Ｆ （ ｘ ） ＝ Ｃ ｆ （ ｘ ） ｆ ７ ）
国外 就延误 对旅 客造成 的经 济损失做 过系统的分析如 表 ２ ， 旅 客的 引言 航班 延误 恢复调 度 （ Ｒ ｅ ｃ ｏ ｖ ｅ ｒ ｙ Ｓ ｃ ｈ ｅ ｄ ｕ ｌ ｉ ｎ ｇ ｏ ｆ Ｆ ｌ ｉ ｇ ｈ ｔ Ｄ ｅ ｌ ａ ｙ ｓ ， Ｒ Ｓ Ｆ Ｄ ） 平均时间价值为 ２ ８ ． ６ ５ ． ｈ 一 １ ， 其中最低时间价值为 ２ ３ ． ８ ５ ． ｈ ～， 最高时 ５ ６ ￥ ． ｈ ～。 是 指 由于某 些原 因造成 了大面积 的航班延误 ， 当恢 复起飞 时 ， 需要 重新 间价 值为 ３ 调度延误航 班 。航 班恢复调 度 问题 是—个 多 目标 的优化 问题 ，目前 国 表 ２国外旅客 延误 时间价 值 ￥ ｈ 际、 国 内在理 论与实际应用 上都没有很好 的解决方法 。国内机场 的普 遍 旅 客 类 型 平 均 时 间价 值 最 低 时 间 价 值 最 高 时 间价 值
一种基于混合遗传算法的车间调度算法
我们 主要 通过 以下 方式 实现 遗传 算法 的改进 ： ① 把启 发式嵌入 到初 始化 中， 产生一 个适 应性好 的初始解群 。按这 种方 式 ， 混合 式遗传算 法能够优于启 发式 算法 。 ② 将 启发 式嵌入 到评估 函数 中 ， 将染 色体解 码为 作 业调 度 。 ③ 自适应设 计个体 的交叉 率与变异 率 。 其 中， 遗传 算法 被用 于个 体 中 的全 局搜 索 ， 而启 发 式算 法在 染色 体 中施行 局 部探 寻 。 由于遗 传算 法和 启 发式 算法 的互 补性 能 ， 混合 遗 传算 法将 优 于 两种 单 独
资源分配 问题 ， 是最 困难的组合优 化 问题 之一【 ， ¨ 由于该 问题 计算 复杂性 过高 ， 因此在 工程 实践 中 ， 多 采用启 大
结合 ， 高 了求解 质量 。 提
２ 混 合 遗 传 算 法
本文将 传统 的启 发 式算法和遗 传算法 结合起 来 ， 应 用该 混 合遗 传算 法解 决作 业 计划 排序 问题 。针对 遗传 算法 的早熟和 收敛性 的问题 ， 加入启 发式算法 的一些规 则， 同时对遗传 算法 的一 些关键参 数 （ 如交叉概 率 、变
控 ￥１ 论 与 应 用 １ 理
Ｃｏ ｔ ｏ ｅｏ ｙ ａｎ ｐｌ ａ ｉ ｓ ｎｒｌ Ｔｈ ｒ ｄ Ａｐ ｉ ｔ ｃ ｏｎ
Байду номын сангаас
《 自动化技术与应用 》２ ０ ０ ８年第 ２ ７卷第 １ 期 １
一
种 基 于 混 合 遗 传算 法 的车 间调 度算 法
顾晓芬 ， 永平 。 郝 唐 健
Ｋｅ ｒ ｓ ｇ ｎ ｔ ｌｏｉ ｍ；ｏ ｈ ｐｓｈ ｄ ｌ ｇ ｈ ｕ ｉ ｉ ａｇ ｒ ｈ ｙｗｏ ｄ ： ｅ ｅｉ ａｇ ｒ ｈ ｊｂｓ ｏ ｃ ｅ ｕｉ ； ｅ ｒ ｔ ｌｏｉ ｍ ｃ ｔ ｎ ｓｃ ｔ
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企业战略混合遗传模拟退火算法解决多机调度问题 Ting Bao was revised on January 6, 20021
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摘要：将模拟退火引入遗传算法，构造混合遗传模拟退火算法。
通过对具体多机调度问题的求解，表明混合遗传模拟退火算法的效率要优于单一的遗传算法和模拟退火算法。
关键词：多机调度；遗传算法；模拟退火算法；混合遗传模拟退火算法
作业调度问题是生产管理与控制的一个基本问题。
按照加工设备数量和加工作业的流动方式，一般可分为单机调度、并行机调度、Flowshop调度、可重入式调度和Jobshop调度等多种类型。
作业调度中的许多问题，不仅具有随机性、约束复杂、规模大及多目标冲突等特点，而且许多都属于NP完全问题，即使在单机情形也是如此。
因此，如何寻求有效可行的调度求解方案，一直是生产管理与控制研究的热点和难点。
一、多机调度问题的数学模型
二、算法分析
自Davis首次将遗传算法（Genetic Algorithms，GA）引入到调度问题的研究中以来，进化算法（包括遗传算法）在制造生产零件和生产调度研究领域获得了广泛的应用，并取得了较好的优化效果。
遗传算法用于求解某些并行多机调度问题也有不少的研究成果。
遗传算法的优点是：不受搜索空间的****性假设的约束，不必要求诸如连续性、导数存在和单峰的假设，并且具有内在的并行性，收敛速度快，能够解决非常困难的寻优问题。
当然，传统的遗传算法也有许多缺点，其中最为严重的是“过早收敛”问题。
所谓“过早收敛”是指在搜索的初期，由于优良个体急剧增加使种群失去多样性，从而造成程序陷入局部，达不到全局最优解的现象。
遗传算法的另一个缺陷是“GA欺骗”问题，即在GA的搜索过程中，有可能搜索到最优解然后又发散出去的现象。
另外，遗传算法还有参数选择未能定量和不能精确定位最优解等缺陷。
模拟退火算法（Simulated Annealing，SA）又称为模拟冷却法、统计冷却法、Monte－Carlo退火法、随机松弛法和概率爬山法等。
模拟退火算法是一种新的统计优化方法，其思想最早是由N．Metropolis等人借鉴统计力学中物质退火方法而提出的。
1983年Kirkpatrick等人开展了一些富有成效的工作，成功地将该思想引入组合优化理论。
模拟退火算法源于对固体退火过程的模拟，采用Meteropolis接受准则，并用一组称为冷却进度表的参数控制算法进程，使算法在多项式时间里给出一个近似最优解。
模拟退火算法的主要优点之一就是能以一定的概率接收目标函数值不太好的状态。
即算法不但往好的方向走也可向差的方向走；这使得算法即便落入局部最优的陷阱中，理论上经过足够长的时间后也可跳出来从而收敛到全局最优解。
模拟退火算法的主要缺点是解的质量与求解时间长短之间的矛盾。
为得到一个好的近似最优解，需要进行反复迭代运算，当问题的规模不可避免地增大时，缺乏可行的解决途径。
三、多机调度问题的混合遗传模拟退火算法
从测试结果来看，混合遗传模拟退火算法在搜优率上较遗传算法和模拟退伙算法有了较大的提高。
从运算过程中的数据可以看出，由于混合遗传模拟退火算法中邻域的选择、变异发生的概率都取自模拟退火的接受概率，再加上它采取了适应度拉伸系数λ，使得遗传算法的“早熟”现象得到很好的解决。
另外本文所采用的混合遗传模拟算法的还具有以下优点：①优化行为的增强。
它具有GA算法的优化时间性能和SA算法可以最终趋于全局最优的优点，克服了GA算法“过早收敛”问题和SA算法优化时间性能较差的缺点。
②优化效率的提高。
它是一种并行而且具有自动保优功能的算法，同时利用GA和SA各自不同的邻域搜索结构相结合，这样使得算法在解空间中的搜索能力所增强，优化效率得到提高。
③鲁棒性的提高。
它的多点搜索消弱了SA算法对初值的依赖性，同时它还利用GA算法不影响平稳分布的特性，提高了整个算法的鲁棒性。
遗传算法和模拟退火两种算法均属于基于概率分布机制的优化算法。
遗传算法是通过概率意义下的“优胜劣汰”思想的群体遗传操作实现优化；模拟退火算法的优化机制是通过赋予搜索过程一种时变和最终趋于零的概率突变性，来避免陷入局部极小而达到全局最优。
本文结合这两种算法的优缺点，将模拟退火的思想引入遗传算法，将模拟退火的接受概率应用于种群的选取以及变异操作，并采用适应值拉伸的方法，极大地缓解了遗传算法的选择压力。
它不但丰富和优化了整个过程，而且增强了全局和局部意义下的搜索能力和效率。
从试验结果可以看出，本文的混合遗传模拟退火算法在解决多机任务调度问题时较单一的遗传算法、模拟退火算法在优化行为与效率上有了很大的提高。