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A Discrete Multi-Objective Squirrel Search Algorithm for Energy-Efficient Distributed Heterogeneous Permutation Flowshop with Variable Processing Speed
1
作者 Liang Zeng Ziyang Ding +1 位作者 Junyang Shi Shanshan Wang 《Computers, Materials & Continua》 SCIE EI 2024年第10期1757-1787,共31页
In the manufacturing industry,reasonable scheduling can greatly improve production efficiency,while excessive resource consumption highlights the growing significance of energy conservation in production.This paper st... In the manufacturing industry,reasonable scheduling can greatly improve production efficiency,while excessive resource consumption highlights the growing significance of energy conservation in production.This paper studies the problem of energy-efficient distributed heterogeneous permutation flowshop problem with variable processing speed(DHPFSP-VPS),considering both the minimum makespan and total energy consumption(TEC)as objectives.A discrete multi-objective squirrel search algorithm(DMSSA)is proposed to solve the DHPFSPVPS.DMSSA makes four improvements based on the squirrel search algorithm.Firstly,in terms of the population initialization strategy,four hybrid initialization methods targeting different objectives are proposed to enhance the quality of initial solutions.Secondly,enhancements are made to the population hierarchy system and position updating methods of the squirrel search algorithm,making it more suitable for discrete scheduling problems.Additionally,regarding the search strategy,six local searches are designed based on problem characteristics to enhance search capability.Moreover,a dynamic predator strategy based on Q-learning is devised to effectively balance DMSSA’s capability for global exploration and local exploitation.Finally,two speed control energy-efficient strategies are designed to reduce TEC.Extensive comparative experiments are conducted in this paper to validate the effectiveness of the proposed strategies.The results of comparing DMSSA with other algorithms demonstrate its superior performance and its potential for efficient solving of the DHPFSP-VPS problem. 展开更多
关键词 Distributed heterogeneous permutation flowshop problem squirrel search algorithm muli-objective optimization ENERGY-EFFICIENT variable processing speed
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Sequencing Mixed-Model Flexible Assembly Lines with Variable Launching Intervals 被引量:1
2
作者 童科娜 徐克林 郑永前 《Journal of Shanghai Jiaotong university(Science)》 EI 2013年第4期460-467,共8页
To solve the sequencing problem in mixed-model flexible assembly lines (MMFALs) with variable launching intervals, a mathematical model aiming to minimize the cost of utility and idle times is developed. To obtain hig... To solve the sequencing problem in mixed-model flexible assembly lines (MMFALs) with variable launching intervals, a mathematical model aiming to minimize the cost of utility and idle times is developed. To obtain high-quality sequences, an advanced scatter search (ASS) algorithm is proposed. A heuristic approach, i.e. launching intervals between products algorithm (LIBPA), is incorporated into the ASS algorithm to solve the launching interval problem for each sequence. Numerical experiments with different scales are conducted to compare the performance of ASS with genetic algorithm (GA). In addition, we compare the cost of variable launching intervals approach with fixed launching intervals approach. The results indicate that the ASS is efficient and effective, and considering variable launching intervals in mixed-model assembly lines (MMALs) sequencing problem can improve the performance of the line. 展开更多
关键词 variable launching intervals mixed-model assembly line (MMAL) FLEXIBLE SEQUENCING scatter search algorithm
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基于改进自适应与禁忌鲸鱼算法的二维多箱型装箱问题研究
3
作者 於熙博 房伟康 管在林 《计算机应用与软件》 北大核心 2026年第1期264-272,共9页
针对二维多箱型装箱问题,以最大装载率为优化目标,提出改进自适应算法(IBF)与禁忌鲸鱼算法(TSWOA)。在算法的搜索过程中,通过禁忌搜索策略帮助鲸鱼算法跳出局部最优解;在确定物品的摆放位置时,基于最小落差原则对自适应算法进行改进,减... 针对二维多箱型装箱问题,以最大装载率为优化目标,提出改进自适应算法(IBF)与禁忌鲸鱼算法(TSWOA)。在算法的搜索过程中,通过禁忌搜索策略帮助鲸鱼算法跳出局部最优解;在确定物品的摆放位置时,基于最小落差原则对自适应算法进行改进,减少浪费空间的生成。算例实验结果表明,TSWOA-IBF算法与现有文献算法相比求解精度更高,与遗传算法、灰狼算法、鲸鱼算法相比收敛性更好,能够有效解决二维多箱型装箱问题。 展开更多
关键词 二维多箱型装箱问题 鲸鱼优化算法 禁忌搜索算法 自适应算法
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异构无人机两级协同配送网络选址-路径联合优化
4
作者 耿劭卿 翟一冰 曹允春 《交通运输系统工程与信息》 北大核心 2026年第1期34-44,共11页
针对无人机在复杂地形下进行支线运输与末端配送的瓶颈,本文研究由支线无人机机场与配送中心构成的两级物流网络选址-路径优化问题。现有研究多忽略支线与末端无人机功能与成本异质性。为此,本文构建以设施建设、两级差异化运输和时间... 针对无人机在复杂地形下进行支线运输与末端配送的瓶颈,本文研究由支线无人机机场与配送中心构成的两级物流网络选址-路径优化问题。现有研究多忽略支线与末端无人机功能与成本异质性。为此,本文构建以设施建设、两级差异化运输和时间惩罚成本最小化为目标的混合整数规划模型,联合优化两级设施分布、无人机配送路径和客户服务时效,并设计混合算法,其中,遗传算法用于全局选址与分配,变邻域禁忌搜索用于局部路径优化。通过云南省云龙县实例分析表明,相较于分步决策,所提联合优化方法可使系统总成本降低88.3%;与单级直流网络相比,客户准时送达率提升至91.9%,实现了成本与服务质量平衡。该研究为无人机分布式物流网络规划与运营提供了有效的决策模型与方法。 展开更多
关键词 物流工程 两级选址-路径联合优化 混合整数规划 无人机物流 遗传算法 变邻域搜索
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混合粒子群优化算法求解带时间窗的车辆路径规划问题
5
作者 周璐辉 岳雪芝 《计算机应用》 北大核心 2026年第1期181-187,共7页
为了高效解决带时间窗的车辆路径规划问题(VRPTW),提出一种混合粒子群优化(HPSO)算法。该算法采用部分匹配交叉(PMX)替代传统粒子更新方式,结合最劣近邻粒子选择与轮盘赌机制增强多样性,并通过动态权重调整策略平衡全局探索与局部开发能... 为了高效解决带时间窗的车辆路径规划问题(VRPTW),提出一种混合粒子群优化(HPSO)算法。该算法采用部分匹配交叉(PMX)替代传统粒子更新方式,结合最劣近邻粒子选择与轮盘赌机制增强多样性,并通过动态权重调整策略平衡全局探索与局部开发能力;设计融合2-opt翻转、顺序插入和交换操作的变邻域搜索(VNS)优化解质量,并基于贪婪算法快速生成优质初始解。实验结果表明,在Solomon标准测试集上,HPSO算法在25和50个顾客的数据集中的69%的测试问题上的解与已知最优解差距保持在1%以内,在100个顾客的C类测试问题上几乎接近最优解结果,表明它在求解复杂VRPTW上的有效性和竞争力;在100个顾客的数据集上,相较于邻域综合学习粒子群(NCLPSO)算法,HPSO算法在RC102测试问题上标准差至少降低2.4%,在C101和R101测试问题上的收敛速度平均提升了41%(59%和23%)。HPSO算法通过多策略协同优化,能显著提升复杂VRPTW的求解精度、收敛效率与鲁棒性。 展开更多
关键词 粒子群优化算法 路径规划 时间窗 变邻域搜索 组合优化问题
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双深度多层穿梭车仓储系统倒货策略与作业调度方法
6
作者 周丰旭 刘飞 范国良 《机电工程》 北大核心 2026年第2期370-381,共12页
双深度多层穿梭车仓储系统普遍存在倒货作业,导致出入库作业时间增加,系统作业效率降低。随着货位占用率的上升,倒货作业调度的难度和复杂度持续增加。针对这一问题,提出了一种双深度多层穿梭车仓储系统倒货策略与作业调度方法。首先,... 双深度多层穿梭车仓储系统普遍存在倒货作业,导致出入库作业时间增加,系统作业效率降低。随着货位占用率的上升,倒货作业调度的难度和复杂度持续增加。针对这一问题,提出了一种双深度多层穿梭车仓储系统倒货策略与作业调度方法。首先,分析了倒货作业过程,提出了随机点倒货策略、最近点倒货策略和固定点倒货策略三种倒货作业策略,建立了倒货作业时间模型和任务调度出库作业时间模型;然后,以出库作业时间最小为目标,建立了出库作业调度优化模型;接着,设计了双种群遗传算法对模型进行了求解,引入了变邻域搜索及双种群重组和协作优化策略,增加了算法寻优能力,提升了算法搜索性能;最后,采用案例分析了倒货策略和作业调度方法的有效性,开展了算法对比分析以验证算法的优越性。研究结果表明:调度任务规模从35提高到100时,算法优化效率从13.28%提升到24.26%,双种群遗传算法的优化效率更高,能够有效缩短出库作业时间。集成倒货策略的调度优化方法能够准确评估倒货作业时间,进而提升双深度多层穿梭车仓储系统作业效率。 展开更多
关键词 双深度多层穿梭车仓储系统 倒货作业 变邻域搜索 遗传算法 随机点倒货策略 最近点倒货策略 固定点倒货策略
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四向穿梭车双提升机仓储系统出库任务调度优化研究
7
作者 许丽丽 谢星韡 +2 位作者 彭文明 鲁建厦 许愉航 《机电工程》 北大核心 2026年第1期117-127,共11页
为了解决多提升机对四向穿梭车仓储系统出库效率影响问题,对系统的任务调度问题进行了研究。首先,考虑了双提升机和四向穿梭车在缓存区的作业特点和作业完成时间,以总出库作业时间最短为目标,建立了四向穿梭车双提升机仓储系统出库任务... 为了解决多提升机对四向穿梭车仓储系统出库效率影响问题,对系统的任务调度问题进行了研究。首先,考虑了双提升机和四向穿梭车在缓存区的作业特点和作业完成时间,以总出库作业时间最短为目标,建立了四向穿梭车双提升机仓储系统出库任务调度模型,针对该模型,分别求解了四向穿梭车和提升机的作业时间,结合系统作业方式获得了总的出库作业时间;然后,为避免陷入局部最优,结合变邻域搜索和遗传算法的思想设计变邻域搜索遗传算法(VNSGA),对模型进行了优化求解;最后,分析了种群数量及交叉、变异、逆转、插入概率对算法的影响,获得了最优的参数组合,并在不同规模的任务场景中对该组合进行了验证。研究结果表明:在该参数组合下,针对系统调度优化问题,由四种算法的比较结果可知,VNSGA在优化效果和结果稳定性上均优于其他算法,在实验中其优化效果最高可优于其他算法6.9%;能获得稳定和近似最优解,并得到系统作业的合理出库调度方案,验证了算法和模型的有效性。该研究可为四向穿梭车仓储系统调度问题的深入研究奠定基础,从而有效提升系统的整体作业效率。 展开更多
关键词 调度优化问题 四向穿梭车双提升机仓储系统 任务分配及排序 出库任务调度模型 变邻域搜索遗传算法 模型优化求解
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基于改进非支配鲸鱼算法的双资源约束混合流水车间调度
8
作者 谢春林 王创剑 《组合机床与自动化加工技术》 北大核心 2026年第1期193-200,共8页
针对具有机器和工人两种资源约束的多目标混合流水调度问题(hybrid flow workshop scheduling,HFS),建立以最小化makspen、机器总能耗和工人总负载平衡的多目标优化数学模型。为此,提出一种基于非支配排序的多目标鲸鱼优化算法,首先引入... 针对具有机器和工人两种资源约束的多目标混合流水调度问题(hybrid flow workshop scheduling,HFS),建立以最小化makspen、机器总能耗和工人总负载平衡的多目标优化数学模型。为此,提出一种基于非支配排序的多目标鲸鱼优化算法,首先引入Tent混沌映射产生初始种群,其次利用非支配排序和引进拥挤距离来避免种群过早收敛;针对标准鲸鱼优化算法中固定的收敛因子导致的探索不均匀,提出一种自适应收敛因子策略,并设计基于自学习适应机制的变邻域搜索算法,设计5种局部搜索算子,根据自适应学习机制来合理选择算子,提升算法搜索质量和效率。最后,以某航空制造企业的实际案例生成测试案例进行仿真实验,实验结果表明与现有的多目标优化算法相比,所提的INSWOA算法具有优越性。 展开更多
关键词 双资源约束 非支配排序鲸鱼优化算法 混沌映射 自适应收敛因子 变邻域搜索
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Effective Hybrid Teaching-learning-based Optimization Algorithm for Balancing Two-sided Assembly Lines with Multiple Constraints 被引量:8
9
作者 TANG Qiuhua LI Zixiang +2 位作者 ZHANG Liping FLOUDAS C A CAO Xiaojun 《Chinese Journal of Mechanical Engineering》 SCIE EI CAS CSCD 2015年第5期1067-1079,共13页
Due to the NP-hardness of the two-sided assembly line balancing (TALB) problem, multiple constraints existing in real applications are less studied, especially when one task is involved with several constraints. In ... Due to the NP-hardness of the two-sided assembly line balancing (TALB) problem, multiple constraints existing in real applications are less studied, especially when one task is involved with several constraints. In this paper, an effective hybrid algorithm is proposed to address the TALB problem with multiple constraints (TALB-MC). Considering the discrete attribute of TALB-MC and the continuous attribute of the standard teaching-learning-based optimization (TLBO) algorithm, the random-keys method is hired in task permutation representation, for the purpose of bridging the gap between them. Subsequently, a special mechanism for handling multiple constraints is developed. In the mechanism, the directions constraint of each task is ensured by the direction check and adjustment. The zoning constraints and the synchronism constraints are satisfied by teasing out the hidden correlations among constraints. The positional constraint is allowed to be violated to some extent in decoding and punished in cost fimction. Finally, with the TLBO seeking for the global optimum, the variable neighborhood search (VNS) is further hybridized to extend the local search space. The experimental results show that the proposed hybrid algorithm outperforms the late acceptance hill-climbing algorithm (LAHC) for TALB-MC in most cases, especially for large-size problems with multiple constraints, and demonstrates well balance between the exploration and the exploitation. This research proposes an effective and efficient algorithm for solving TALB-MC problem by hybridizing the TLBO and VNS. 展开更多
关键词 two-sided assembly line balancing teaching-learning-based optimization algorithm variable neighborhood search positional constraints zoning constraints synchronism constraints
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Motion Planning Method for Obstacle Avoidance of 6-DOF Manipulator Based on Improved A* Algorithm 被引量:9
10
作者 汪首坤 朱磊 《Journal of Donghua University(English Edition)》 EI CAS 2015年第1期79-85,共7页
The conventional A* algorithm may suffer from the infinite loop and a large number of search data in the process of motion planning for manipulator. To solve the problem,an improved A* algorithm is proposed in this pa... The conventional A* algorithm may suffer from the infinite loop and a large number of search data in the process of motion planning for manipulator. To solve the problem,an improved A* algorithm is proposed in this paper by the means of selecting middle points and applying variable step segments searching during the searching process. In addition,a new method is proposed for collision detection in the workspace. In this paper,the MOTOMAN MH6 manipulator with 6-DOF is applied for motion plan. The algorithm is based on the basis of the simplification for the manipulator and obstacles by cylinder enveloping. Based on the analysis of collision detection,the free space can be achieved which makes it possible for the entire body to avoid collisions with obstacles. Compared with the Conventional A*,the improved algorithm deals with less searching points and performs more efficiently. The simulation developed in VC + + with OpenGL and the actual system experiments prove effectiveness and feasibility of this improved method. 展开更多
关键词 MANIPULATOR collision detection A* algorithm variable step segments searching OPENGL
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带有充电约束的多AGV柔性作业车间调度 被引量:3
11
作者 李晓辉 资湖海 +3 位作者 徐坷鑫 牛樱清 赵毅 董媛 《计算机工程》 北大核心 2025年第4期314-326,共13页
在制造单元不再唯一且加工时间不确定的柔性作业车间调度中,多自动导向小车(AGV)发挥着重要作用。然而当AGV执行任务时间过长、消耗电量较多时,充电事件成为必须考虑的因素。该研究旨在解决考虑电池约束条件下的多AGV的柔性车间作业调... 在制造单元不再唯一且加工时间不确定的柔性作业车间调度中,多自动导向小车(AGV)发挥着重要作用。然而当AGV执行任务时间过长、消耗电量较多时,充电事件成为必须考虑的因素。该研究旨在解决考虑电池约束条件下的多AGV的柔性车间作业调度问题。综合考虑制造单元加工时间、AGV小车搬运时间以及AGV小车充电情况等约束条件,以优化最大完工时间为目标。针对此问题建立数学模型,将文化基因算法和自适应变邻域搜索算法相结合提出一种混合文化基因算法。该算法采用文化基因算法作为框架,并引入基于析取图的关键路径方法,以解决制造单元和AGV小车滞空率高的问题。同时,为了提高算法的寻优能力,避免陷入局部最优解,利用自适应变邻域搜索对当前迭代中的最优解进行改进。针对模型特点,设计多种打破重组的邻域结构,以实现算法求解最优值的目标。仿真实验结果表明,该算法具有寻找最优解的能力且整体性能优于所对比的算法,验证了该算法的有效性。 展开更多
关键词 柔性作业车间调度 自动导向小车 充电 基因算法 自适应变邻域搜索算法
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无人机监控巡检路径规划及ACO-AVNS求解算法 被引量:2
12
作者 陈群 孙乐天 余帆 《控制与决策》 北大核心 2025年第11期3253-3262,共10页
无人机作为一种新兴的数据采集工具,正在治安巡逻、森林防火和设施检查等监控巡检领域迅速普及.针对此类问题,提出一个混合整数规划模型,通过将监控资源的分配类比为库存管理问题,量化因过度频繁地监控而产生的成本,以优化资源分配.所... 无人机作为一种新兴的数据采集工具,正在治安巡逻、森林防火和设施检查等监控巡检领域迅速普及.针对此类问题,提出一个混合整数规划模型,通过将监控资源的分配类比为库存管理问题,量化因过度频繁地监控而产生的成本,以优化资源分配.所提出模型考虑无人机的续航限制以及监控需求拆分机制,综合优化巡检点的分配、无人机的服务路径以及每条路径的巡检周期,以最小化系统的总运营成本.为求解该模型,提出一种基于蚁群优化算法(ACO)和自适应变邻域搜索(AVNS)的混合启发式算法.在算法的每次迭代中,首先由ACO构建初始解,然后基于AVNS的6种邻域结构持续优化解的质量.在23个小规模实例中,该算法均可获得与求解器质量相当的解.对于采集自长沙市的121节点大规模实例,求解器在10 h内无法找到任何可行解,而所提出算法在较短时间内可得出质量较高的解决方案,并通过消融实验验证了所提出算法的有效性和良好的求解稳定性. 展开更多
关键词 监控巡检 无人机 路径规划 需求拆分 蚁群优化算法 变邻域搜索
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多目标约束下绿色柔性车间机器与AGV集成调度优化 被引量:1
13
作者 张天瑞 朱广豪 《组合机床与自动化加工技术》 北大核心 2025年第3期232-240,共9页
为降低柔性制造车间加工过程和运输过程的综合能耗,建立了绿色柔性作业车间集成调度问题的双目标优化模型。提出了一种改进型多目标樽海鞘群算法求解,该算法基于工序、机器和AGV三层编码并采用反向学习的初始化策略提高初始种群的质量,... 为降低柔性制造车间加工过程和运输过程的综合能耗,建立了绿色柔性作业车间集成调度问题的双目标优化模型。提出了一种改进型多目标樽海鞘群算法求解,该算法基于工序、机器和AGV三层编码并采用反向学习的初始化策略提高初始种群的质量,采用基于快速非支配排序和外部存储库的选择操作结合改进的交叉变异算子进行非支配解集更新,保证非劣解均匀分布;设置了3种领域结构,基于变领域搜索算法作对存储库中非支配解执行变邻域搜索,提高了局部搜索能力。通过测试算例仿真实验和案例应用,证明了所提算法在解决柔性制造车间机器与AGV集成调度多目标优化问题的有效性。 展开更多
关键词 绿色柔性车间 集成调度 多目标优化 樽海鞘群算法 变领域搜索
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基于AMR的货到人拣选系统的订单分配与排序优化问题研究 被引量:1
14
作者 刘志硕 张思睿 郝梦君 《北京交通大学学报》 北大核心 2025年第4期132-141,共10页
针对基于自主移动机器人(Autonomous Mobile Robot,AMR)的货到人拣选系统多拣货台场景,研究订单分配、处理顺序及货架访问顺序的集成优化,提出多拣货台订单分配与排序问题(Order Allocation and Sequencing Problem,OASP),对订单如何分... 针对基于自主移动机器人(Autonomous Mobile Robot,AMR)的货到人拣选系统多拣货台场景,研究订单分配、处理顺序及货架访问顺序的集成优化,提出多拣货台订单分配与排序问题(Order Allocation and Sequencing Problem,OASP),对订单如何分配给拣货台、订单在拣货台的处理顺序及如何安排货架的访问顺序进行集成优化决策,并以最小化订单拣选时间为目标建立混合整数规划模型.设计变邻域搜索算法(the Variable Neighborhood Search Algorithm,VNSA),通过订单相似度进行分批分配并生成贪婪初始解,结合货架置换、订单重分配的抖动算子和订单交换/插入、货架序列调整等4种局部优化邻域,采用动态切换机制实现迭代寻优,并将设计的算法与CPLEX求解器进行比较.研究结果表明:VNSA算法在小规模算例中求解速度与精度优于CPLEX求解器;在大规模算例中对初始解的优化能力显著,验证了联合优化订单分配和排序的有效性;订单拣选时间与拣货台数量、容量呈负相关,与负载平衡系数呈正相关. 展开更多
关键词 自主移动机器人 货到人订单拣选系统 订单分配 订单排序 货架排序 变邻域搜索算法
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“货到人”系统订单拣选和分拣协同优化问题
15
作者 任亮 周泽榕 马云峰 《系统仿真学报》 北大核心 2025年第12期3128-3139,共12页
针对“货到人”系统中带时间窗的订单拣选和分拣协同问题,建立以分拣批次数量最小为目标的数学模型,结合问题特点提出基于“分类装载”策略的混合变邻域搜索算法(hybrid variable neighborhood search,HVNS)进行求解。数值实验结果表明:... 针对“货到人”系统中带时间窗的订单拣选和分拣协同问题,建立以分拣批次数量最小为目标的数学模型,结合问题特点提出基于“分类装载”策略的混合变邻域搜索算法(hybrid variable neighborhood search,HVNS)进行求解。数值实验结果表明:HVNS算法能够在缩短求解时间的前提下获得高质量的解;不同订单结构对分拣AGV装载能力的利用效果不同;在测试的实验环境下,通过与先拣选后分拣的传统作业模式相比,协同作业模式在完工时间上可以缩短约31%,在订单满足率上可以提升约38%。 展开更多
关键词 “货到人”系统 拣选分拣协同 自动导引小车 变邻域搜索算法 时间窗
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双种群混合白鲸算法求解多目标柔性作业车间调度问题
16
作者 孟冠军 王同轩 +1 位作者 黄江涛 张威 《组合机床与自动化加工技术》 北大核心 2025年第7期189-195,共7页
针对考虑负载均衡的多目标柔性作业车间调度问题,以最小化最大完工时间、最小化关键机器负荷和最小化机器总负荷为目标,提出一种双种群混合白鲸优化算法。首先,设计基于Tent混沌映射的种群初始化机制,提高初始化种群质量,应对复杂的多... 针对考虑负载均衡的多目标柔性作业车间调度问题,以最小化最大完工时间、最小化关键机器负荷和最小化机器总负荷为目标,提出一种双种群混合白鲸优化算法。首先,设计基于Tent混沌映射的种群初始化机制,提高初始化种群质量,应对复杂的多目标优化问题;其次,引入快速非支配和V主导双规则机制筛选种群,提高个体多样性;然后,结合混合变邻域搜索,建立基于Pareto优化的外部存档方法,旨在获得优质解方案;最后,通过与其他算法对比,对Brandimarte算例进行仿真分析,验证该算法在求解多目标柔性作业车间调度问题时的有效性。 展开更多
关键词 多目标 柔性作业车间调度 白鲸优化算法 Tent混沌映射 混合变邻域搜索
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基于快速通勤需求的地铁列车跨站停车方案优化
17
作者 江志彬 王炳勋 +2 位作者 李洪运 赵源 金晓琴 《同济大学学报(自然科学版)》 北大核心 2025年第3期410-419,共10页
AB跨站停车方案可以满足高峰时段地铁通勤线路场景下的乘客快速出行需求。在充分考虑乘客换乘便利性和候车安全性的基础上,以最小化乘客总旅行时间并兼顾换乘乘客的公平性影响为目标,基于出行过程和换乘类别建立了地铁AB跨站停车0-1整... AB跨站停车方案可以满足高峰时段地铁通勤线路场景下的乘客快速出行需求。在充分考虑乘客换乘便利性和候车安全性的基础上,以最小化乘客总旅行时间并兼顾换乘乘客的公平性影响为目标,基于出行过程和换乘类别建立了地铁AB跨站停车0-1整数规划模型,并设计了高效的变邻域搜索算法,最后以上海地铁11号线为例验证了模型和算法的有效性。结果表明:变邻域搜索算法相较于遗传算法可在短时间内搜索得到较优解,能够很好地适用于AB跨站停车优化模型;AB跨站停车方案人均旅行时间可节省2.91 min,考虑人工经验策略的AB跨站停车方案人均旅行时间可节省2.12 min,且换乘乘客数量可减少41.18%;通过灵敏度分析可以得出,换乘站候车时间惩罚系数、列车始发间隔时间和最大AB类车站间隔是影响优化结果的关键因素。 展开更多
关键词 城市轨道交通 列车停站方案 0-1整数规划 变邻域搜索算法 快速通勤需求 AB跨站停车
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基于改进GWO算法的柔性作业车间调度问题求解
18
作者 龚立雄 肖杪铃 +2 位作者 王圆圆 梁嘉乐 范岩淼 《湖北工业大学学报》 2025年第4期11-15,49,共6页
以最小化最大完工时间为目标,提出一种改进灰狼优化(IGWO)算法,用于求解柔性作业车间调度问题。首先,采用机器选择和工序排序分开编码;其次,运用GLR的初始化方法,提升解的质量并保证狼群多样化;接着,融合交叉与变异算子,有效抑制算法早... 以最小化最大完工时间为目标,提出一种改进灰狼优化(IGWO)算法,用于求解柔性作业车间调度问题。首先,采用机器选择和工序排序分开编码;其次,运用GLR的初始化方法,提升解的质量并保证狼群多样化;接着,融合交叉与变异算子,有效抑制算法早熟收敛现象;最后,引入改进变邻域搜索策略,强化算法的局部搜索性能。通过对MK标准数据集的求解,以及与其他算法进行对比分析,结果表明IGWO算法在求解柔性作业车间调度问题具备显著优势。 展开更多
关键词 柔性作业车间调度 最大完工时间 灰狼优化算法 改进变邻域搜索
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考虑工人疲劳的双资源柔性作业车间调度研究
19
作者 郭晨 仝肖燚 彭勤牧 《武汉理工大学学报(信息与管理工程版)》 2025年第4期471-476,共6页
为探究工人疲劳限制条件下双资源柔性问题在作业车间调度中的优化,以缩短最长完成时间和降低总成本为目标,提出了基于混合差分进化人工蜂群算法(IABC)的优化模型。该算法设计了三层编码方式,结合基于不同编码层的交叉和变异规则,同时引... 为探究工人疲劳限制条件下双资源柔性问题在作业车间调度中的优化,以缩短最长完成时间和降低总成本为目标,提出了基于混合差分进化人工蜂群算法(IABC)的优化模型。该算法设计了三层编码方式,结合基于不同编码层的交叉和变异规则,同时引入自适应调整机制和精英保留策略以增强全局搜索与局部优化能力。通过仿真实验与算例对比,验证了该算法的有效性。结果表明:该算法能够在兼顾工人疲劳约束的同时,有效优化调度效率和成本,具有良好的鲁棒性和适应性。 展开更多
关键词 工人疲劳 双资源柔性作业车间调度 IABC算法 精英保留策略 VNS自适应变邻域搜索
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船载无人机协同搜索海洋垃圾路径优化 被引量:1
20
作者 刘改革 段刚 邱泽阳 《上海海事大学学报》 北大核心 2025年第3期52-59,共8页
为给海洋垃圾清理提供准确的海面信息,使用船载无人机对存在海洋漂浮垃圾但位置和数量未知的区域进行识别定位。由于海洋垃圾的位置会受风和洋流的影响而移动,需为研究区域设置时间窗。考虑到无人机续航时间有限,船舶在协同搜索时为无... 为给海洋垃圾清理提供准确的海面信息,使用船载无人机对存在海洋漂浮垃圾但位置和数量未知的区域进行识别定位。由于海洋垃圾的位置会受风和洋流的影响而移动,需为研究区域设置时间窗。考虑到无人机续航时间有限,船舶在协同搜索时为无人机提供电池更换服务。基于无人机摄像头拍照范围,引入网格划分的方法处理研究区域,生成航路点。为实现在优化船舶和无人机路径的同时总成本最小化,提出一种混合变邻域搜索算法,在设计4种邻域操作的基础上,根据Metropolis准则对新解进行筛选,并通过邻域搜索操作加速寻优。选择东海附近的一片海域进行实例研究,结果验证了算法的有效性。对无人机续航时间分析可得,使用续航时间更久的无人机更有利于降低总成本。 展开更多
关键词 海洋垃圾搜索 船载无人机 无人机续航时间 协同路径优化 混合变邻域搜索算法
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