变邻域搜索

摘要： 为了减少工业制造中的碳排放,设计以生产过程碳排放最小、最大完工时间最小和总拖期最小为目标的多目标集成工艺规划与调度问题,建立相应目标的优化模型。针对建立的优化模型,提出一种改进的NSGA-Ⅲ算法,使用三段式编码方式解决工艺规划的柔性特征;使用变邻域搜索方法增强算法的局部搜索能力;引入Pareto解集更新策略,保存种群更新过程中的非支配解。在工艺规划阶段,以完工时间、碳排放最小为优化目标,为每个工件生成工艺路线非支配解集,并从中随机挑选非支配解输入到调度阶段;在调度阶段,对优化目标的模型进行优化,生成调度非支配解。使用测试实例对提出方法进行验证,并与现有算法对比,实验结果验证了本文算法找到的非支配解更接近真实的Pareto前沿。

摘要： 针对制造系统中考虑路径冲突的AGV(automated guided vehicles)与机器集成调度问题,提出一种基于时间窗和Dijkstra算法的离散型鲸鱼优化算法。首先,以最小化最大完工时间为目标,建立AGV与机器集成调度的数学模型,并采用一种三段式编码实现AGV和机器的集成编码,建立连续空间与离散空间之间的映射关系;然后,为了保证初始种群的质量和多样性,设计一种结合混沌映射和对立学习的扩展型GLR(global,local,random)种群初始化方法;运用Levy飞行算子和阈值重启操作进一步提高算法的全局搜索能力;最后,为了提高算法的局部搜索能力,引入结合问题特点的变邻域搜索算法。标准算例仿真实验和柔性仿真实验证明了该算法解决AGV和机器集成调度问题的可行性和优越性。

摘要： 以某总装配线生产大纲计划和车间作业计划的编制为例,针对现有排产方法未充分考虑生产效率的问题,提出以数学建模和变邻域搜索算法来探讨新的计划编制方法。以总装配线的生产数据为输入,经过CPLEX和VC++6.0的求解计算,得到新方案,较原方案生产效率提升8.24%,生产任务分配更加公平。

摘要： 针对2+1+1型混合流水车间,研究了多目标不相等批量流混合流水车间调度问题,提出一种基于变邻域搜索的自适应候鸟迁徙优化(AMBO)算法,实现了最小化完工时间与最小平均在制品数量的多目标优化.相比原始候鸟迁徙算法,AMBO算法引入变邻域搜索策略,实现每个算子的权重随迭代次数自适应调整,并提出了时间窗算子,以提升交换算子搜索性能和收敛速度.对随机生成不同规模的订单进行算例研究,结果表明AMBO算法比候鸟迁徙优化算法、遗传算法具有更高的求解质量和收敛性能,从而验证了AMBO算法的有效性.

摘要： 大规模带容量约束车辆路由问题(LSCVRP)是基本车辆路由问题(VRP)在客户数上升至一定程度后形成的具有实际意义的热点问题,其难点在于如何在巨大的解空间中进行有效地搜索。为解决此问题,将一种层次分解策略引入到大规模CVRP的求解,使用变邻域搜索对解进行局部搜索,以进一步提高解的质量。为了验证所设计算法的有效性,在Golden和Li两个标准测试集上进行计算,并与现有优秀算法进行对比。结果表明,该研究所设计的算法在较多算例上更新了问题的最优解,尤其在大规模测试集Li上,表现得更加出色。

摘要： 针对同时考虑最大模糊完工时间和总模糊机器负载的双目标模糊柔性作业车间调度问题(BFFJSP),本文提出了一种改进的基于分解的多目标进化算法(IMOEA/D),同时最优化最大模糊完工时间和总模糊机器负载,其主要特点是:1)采用3种初始化种群的策略;2)提出了非支配解优先策略;3)设计了结合5种局部搜索策略的变邻域搜索;4)提出了计数器策略预防陷入局部解.运用大量实例进行了算法策略分析和对比实验,仿真结果表明,IMOEA/D在求解BFFJSP上具有更优性能.

摘要： 针对敏捷对地观测卫星自主任务调度问题,提出了自主调度策略,控制自主调度过程,使卫星能够在合适的时机针对合适的任务进行调度。充分考虑了数据回传任务和敏捷卫星特点,建立了星上自主任务调度问题的约束满足模型,提出了基于变邻域搜索的自主任务调度算法。算法利用启发式规则生成初始解作为搜索起点,使用3种邻域结构进行变邻域搜索。通过实验证明了自主调度策略的合理性和自主任务调度算法的有效性。

摘要： 针对多卫星区域目标覆盖(Multi-satellite Regional Target Coverage,MSRTC)问题,提出了一种基于局部网格嵌套的变邻域搜索算法(Variable Neighborhood Search Algorithm Based on Local Grid Nesting,LGN-VNS)。分析了区域目标处理中网格离散精度对覆盖方案的最优性和求解复杂度的影响,设计了一种降低计算复杂度的局部网格嵌套(Local Grid Nesting,LGN)策略;针对LGN策略的特性,引入变邻域搜索(Variable Neighborhood Search,VNS)框架形成LGN-VNS算法。LGN-VNS算法通过对目标覆盖区域进行局部逐级划分,逐步扩大覆盖方案选择范围,在拓展搜索空间的同时避免了大量冗余计算。将LGN-VNS算法应用到以最大覆盖范围为目标的卫星区域目标覆盖问题中。仿真结果表明,LGN-VNS算法在初始覆盖方案的基础上平均提升覆盖率可达29.73%,与传统VNS算法16.38%的提升率相比表现出了显著的提升效果。与遗传算法相比,LGN-VNS算法能够在36.44%的时间内获得收益值更高的覆盖方案,验证了LGN-VNS算法的有效性和高效性。

摘要： 针对单目标柔性作业车间调度问题(Flexible Job shop Scheduling Problem,FJSP),以优化最大完工时间为目标,提出一种自适应灰狼优化(Adaptive Grey Wolf Optimization,AGWO)算法求解该问题。首先,采用离散整数编码方式以及混合初始化规则生成高质量种群;其次,根据灰狼优化(Grey Wolf Optimization,GWO)算法的社会等级制度,提出一种基于种群规模的自适应社会等级制度分布策略,以提高算法求解速度和稳定性;然后,设计一种新的狼群捕猎和猎物搜索机制,保证种群多样性的同时提高算法的全局探索能力;此外,提出融合基于关键路径和均衡机器负载2种邻域结构的变邻域搜索策略,提高算法的局部搜索能力;最后,通过标准算例验证算法的有效性和可行性。

摘要： 针对需求随机的共享单车重平衡问题,建立基于场景抽样的两阶段随机规划模型,第一阶段为车辆路径规划模型,第二阶段基于第一阶段得到的车辆路径信息,最大化重平衡效用度期望。为了求解该模型,提出基于拉丁超立方抽样的变邻域搜索算法,并设计了多种不同规模的测试算例,测试结果表明该算法能在短时间内获得具有较高稳定性的有效解。

摘要： 混合流水车间调度问题(Hybrid Flow Shop Scheduling Problem,HFSP)广泛存在于机械、物流、运输及化工等领域,是调度领域的一个热门研究方向.为解决该问题,提出了一种基于变邻域搜索的分布式估计算法.该算法采用二进制编码,通过引入概率向量来建立解空间的概率模型.在概率模型的更新上,引入了学习速率来调节模型的自我学习过程.利用更新后的模型,可以产生新的种群.对新种群中的优秀个体,采用变邻域搜索进行进一步的优化.最后,这些优势个体将用于更新种群和概率模型.基准测试结果表明,该算法成功地结合了分布式估计算法良好的全局搜索能力和变邻域搜索算法优秀的局部搜索能力,在处理混合流水车间调度问题上具有明显优势.

摘要： 轧制单元编制的好坏会影响到轧辊生产成本、产品质量和生产效率.现有研究文献忽略了热轧卷表面质量要求、两流连铸机与热轧机一体化生产情况以及假定待生产板坯在连铸机上浇铸时的宽度已知,导致所研究直装单一作业轧制单元编制方法难以应用.目前人工编制轧制计划效率低、轧制单元平均长度偏小.针对直装单一作业轧制单元编制,考虑板坯因热轧卷表面质量要求在轧制单元内位置受限、连铸机存在两浇铸流和板坯浇铸时宽度可选,建立了直装单一作业轧制单元编制问题的数学模型,基于蚁群和变邻域搜索给出了主体材编制优化方法.利用实际生产数据的仿真试验结果表明,算法所得结果明显优于人工方法所得结果.

摘要： 针对无等待流水调度问题提出了一种混合离散化粒子群优化算法,通过建立位置矢量编码与调度方案之间的映射关系将连续的粒子群优化算法应用于离散的无等待流水工件调度问题。为了提高离散粒子群算法的性能,增强算法的探索能力,在粒子群每次迭代之后对全局最优解加入随机扰动并进行变邻域搜索。仿真结果表明,该优化算法具有良好的性能。

摘要： 针对混合流水车间调度问题(Hybrid Flow Shop Scheduling Problem,HFSP)的NP难特性,提出了一种改进的混合变邻域搜索的遗传算法.首先建立了数学模型,然后提出了算法的总体流程,设计了基于操作的编码和解码方法,采用NEH启发式算法产生初始种群,交叉变异后合并子代与父代,保留较优个体,对当前最优个体执行变邻域搜索,增强遗传算法的局部搜索能力.最后,通过数值实验,证明NEH启发式算法能够产生质量更好的初始解,标准算例实验结果表明所提算法能够有效求解混合流水车间调度问题.

摘要： 锦纶长丝排产优化是一个生产难题.本文建立了以效益最大化为优化目标的混合整数规划(Mixed-Integer Linear Programming,MILP)问题模型.提出并设计了禁忌搜索(Tabu Search,TS)与变深度搜索算法(Variable Depth Search,VDS)的改进的算法,它融合了禁忌搜索的较强局部搜索能力及变邻域结构扩展邻域搜索范围的能力.采用实际生产数据,对所建立的MILP模型及改进的算法进行了实验研究,实验结果验证了本文建立的模型及所提出算法的有效性.

摘要： 锦纶长丝排产优化是一个生产难题.本文建立了以效益最大化为优化目标的混合整数规划(Mixed-Integer Linear Programming,MILP)问题模型.提出并设计了禁忌搜索(Tabu Search,TS)与变深度搜索算法(Variable Depth Search,VDS)的改进的算法,它融合了禁忌搜索的较强局部搜索能力及变邻域结构扩展邻域搜索范围的能力.采用实际生产数据,对所建立的MILP模型及改进的算法进行了实验研究,实验结果验证了本文建立的模型及所提出算法的有效性.

摘要： 锦纶长丝排产优化是一个生产难题.本文建立了以效益最大化为优化目标的混合整数规划(Mixed-Integer Linear Programming,MILP)问题模型.提出并设计了禁忌搜索(Tabu Search,TS)与变深度搜索算法(Variable Depth Search,VDS)的改进的算法,它融合了禁忌搜索的较强局部搜索能力及变邻域结构扩展邻域搜索范围的能力.采用实际生产数据,对所建立的MILP模型及改进的算法进行了实验研究,实验结果验证了本文建立的模型及所提出算法的有效性.

摘要： 锦纶长丝排产优化是一个生产难题.本文建立了以效益最大化为优化目标的混合整数规划(Mixed-Integer Linear Programming,MILP)问题模型.提出并设计了禁忌搜索(Tabu Search,TS)与变深度搜索算法(Variable Depth Search,VDS)的改进的算法,它融合了禁忌搜索的较强局部搜索能力及变邻域结构扩展邻域搜索范围的能力.采用实际生产数据,对所建立的MILP模型及改进的算法进行了实验研究,实验结果验证了本文建立的模型及所提出算法的有效性.

摘要： 本文融合进化规划、变邻域等优化技术对遗传算法(GA)进行改进,将混合遗传算法和时域有限差分(FDTD)结合进行周期结构的全局优化。通过对频率选择表面吸收性能的全局优化,计算机仿真结果表明该方法行之有效.

摘要： 本文融合进化规划、变邻域等优化技术对遗传算法(GA)进行改进,将混合遗传算法和时域有限差分(FDTD)结合进行周期结构的全局优化。通过对频率选择表面吸收性能的全局优化,计算机仿真结果表明该方法行之有效.

摘要： 本发明实施例公开了一种基于变邻域搜索和引力搜索混合算法的调度方法及系统，该方法包括：1设定算法的参数；2初始化算法初始解；3执行基于GSA的局部搜索；4更新初始解；5判断算法执行的终止条件是否满足，若满足则输出算法搜索的全局最优解，否则返回步骤3；本发明能针对基于位置学习效应和线性启动时间的连续批加工调度问题，求得近似最优解，从而使得企业能在最大限度上充分利用其生产资源，降低生产成本，并提高企业服务水平和顾客满意度水平。

摘要： 一种求解无线网络基站切换极小化问题的变邻域搜索方法，首先用随机方法生成一个初始可行解，然后迭代地使用扰动、基于邻域分解的变邻域下降算法对其进行优化。本方法对用户设备在无线网络下的移动过程中基站切换次数进行了优化，从而减少了不同网络控制器下的基站间切换次数。本发明减少了不同网络控制器下基站间的切换次数，提高了用户设备在移动过程中基站间切换的成功率，从而对无线通信网络的服务质量进行了优化。

摘要： 本发明提供一种基于混合鲸鱼‑变邻域搜索算法的生产与维修调度方法，涉及生产与维修调度技术领域。本发明在调度过程中，输入参数包括维修活动的衰退系数和机器加工能力的衰退系数，考虑机器性能衰退对生产与维修进行协同调度，实现精准的协同调度。同时，通过变邻域搜索对鲸鱼算法输出的最优解进行进一步改进，扩大了对解空间的搜索能力，以获得更好的解，进一步实现更为精准的协同调度，提高了机器运行的可靠性，降低了企业运行成本。

摘要： 本发明实施例公开了一种基于变邻域搜索和引力搜索混合算法的调度方法及系统，该方法包括：1设定算法的参数；2初始化算法初始解；3执行基于GSA的局部搜索；4更新初始解；5判断算法执行的终止条件是否满足，若满足则输出算法搜索的全局最优解，否则返回步骤3；本发明能针对基于位置学习效应和线性启动时间的连续批加工调度问题，求得近似最优解，从而使得企业能在最大限度上充分利用其生产资源，降低生产成本，并提高企业服务水平和顾客满意度水平。

摘要： 本发明公开了一种基于大规模变邻域搜索策略的绿色物流车辆调度规划方法及系统。首先分别使用CW节约算法、最邻近插入算法和随机方法生成初始车辆配送序列。多次重复上述过程，构成初始配送序列的种群；对每个配送序列采用自适应遗传算法进行调度搜索，寻找满足条件的可行调度；采用大规模变邻域搜索算法对满足条件的可行调度进行优化调整，获得候选的配送序列；依据经济成本和环境成本最低的原则，从所有候选配送序列里选择总成本最低的序列，输出为车辆调度规划方案。本方法和系统可以在保证绿色物流车辆调度规划方案成本最优的同时提高求解速度，所得出的最优配送计划能够综合考虑经济成本和环境成本，有利于优化经济和环境指标。

摘要： 本发明公开了一种基于变邻域搜索的多卫星区域观测规划方法，其步骤包括：1、将局部网格嵌套方法与变邻域搜索算法结合起来，通过局部嵌套构造新的条带对当前覆盖方案进行扰动；2、提出了两种邻域构造方式，来构造从不同层次选择的条带寻找当前解的邻域解。本发明能丰富卫星区域观测条带，获得更好的覆盖方案，并提高卫星资源的利用效率。

摘要： 本发明公开了基于变邻域搜索算法的考虑行人通行的交叉口调度方法，在车路协同系统中，基于通信模块与计算机模块统一的交叉口管理器获取通过自动交叉口区域车辆的运行信息，交叉口管理器根据信息，通过设计出的基于人均最小延迟的通用框架制定出交叉口内网联自动驾驶汽车与行人的通行顺序，同时设计了一种可变邻域搜索算法来进行优化，求得车辆和行人的最优通过方案。本发明以高承载车辆有更高的通行权通过交叉口为特点之一，与传统的驱动交通信号控制相比更能减少车辆的延迟，更加关注自动交叉口的安全性和效率。

摘要： 本发明提供一种基于混合鲸鱼‑变邻域搜索算法的生产与维修调度方法，涉及生产与维修调度技术领域。本发明在调度过程中，输入参数包括维修活动的衰退系数和机器加工能力的衰退系数，考虑机器性能衰退对生产与维修进行协同调度，实现精准的协同调度。同时，通过变邻域搜索对鲸鱼算法输出的最优解进行进一步改进，扩大了对解空间的搜索能力，以获得更好的解，进一步实现更为精准的协同调度，提高了机器运行的可靠性，降低了企业运行成本。

摘要： 本发明提供一种基于变邻域搜索算法的生产与维修协同调度方法和系统，涉及生产与维修协同调度技术领域。本发明通过初始化算法的输入参数；根据所述输入参数随机生成一个一维向量作为初始解；构造变邻域搜索算法的邻域结构，将所述初始解输入邻域结构中进行搜索，获取考虑能源消耗成本线性增加的生产与维修协同调度问题的全局最优解。本发明在调度过程中，输入参数包括边际能耗成本的增长率，考虑能源消耗成本的增加对生产与维修进行协同调度，实现精准的协同调度。同时，采用变邻域搜索算法来求解，原理简单且易实现，提高了问题求解的精度，进一步实现更为精准的协同调度。

摘要： 本发明公开了基于变邻域搜索的多阶段武器目标分配方法，包括以下步骤：建立多阶段武器目标分配模型；采用变邻域搜索算法对所述的多阶段武器目标分配模型进行求解；根据求解获得的最优解进行武器目标分配。本发明方法通过对目标进行多波次的筹划打击来减轻武器平台的射击压力，在武器资源有约束的条件下以最小目标威胁残差为优化目标，建立了多阶段武器目标分配问题的非线性整数规划模型，设计了两种基于贪心策略的可行解构造算法，提出了几种扰动策略和邻域搜索算子，提高远程精确制导武器的分配效率。