孟秋宏
- 作品数：4 被引量：25H指数：2
- 供职机构：沈阳建筑大学信息与控制工程学院更多>>
- 发文基金：国家重点基础研究发展计划辽宁省教育厅资助项目更多>>
- 相关领域：自动化与计算机技术更多>>
- 基于混合搜索策略的Job Shop调度研究被引量：2
- 2005年
- 目的提出基于遗传算法和禁忌搜索算法的混合算法,解决单一算法求解JobShop调度问题存在的不足,提高求解质量.方法采用遗传算法作为全局搜索算法,禁忌搜索算法作为局部搜索算法.根据Job Shop调度问题解的特征,提出基于关键工序的邻域选择方法,将基于这种邻域选择方法的禁忌搜索算法作为变异算子,加强了遗传算法邻域解的搜索能力.结果混合算法在较短时间内,找到了FT 10、LA 24、LA 36等典型benchmarks问题的最优解,得到的makespan的平均值较并行遗传算法(PGA)提高3.84%、较TSAB算法提高4.66%.结论采用的禁忌搜索算法改善了遗传算法的局部搜索能力,说明提出的混合搜索策略是有效的.
- 宋晓宇王丹孟秋宏
- 关键词：JOB遗传算法禁忌搜索算法
- 求解Job Shop调度问题的粒子群算法研究被引量：7
- 2008年
- 为解决单一粒子群算法求解Job Shop调度问题存在的不足,提出一种基于交换序的混合粒子群算法,提高了这类问题的求解质量。在混合粒子群算法中,采用粒子群算法进行大范围全局搜索。根据Job Shop调度问题解的特征,提出基于关键工序的邻域选择方法,并将基于这种方法的禁忌搜索算法作为局部搜索算法,增强了粒子群算法的搜索能力。采用混合粒子群算法对13个难解的benchmark问题进行求解,在较短的时间内,得到的最优解和10次求解的平均值优于并行遗传算法和粒子群算法。由此说明本文所提出的混合粒子群算法是有效的。
- 宋晓宇曹阳孟秋宏
- 关键词：粒子群算法车间调度禁忌搜索算法
- 面向Job Shop调度的算法融合方法研究被引量：1
- 2007年
- 提出一种算法融合方法,解决单一算法求解Job Shop调度问题存在的不足,提高这类问题的求解质量。在融合方法中,采用遗传算法和蚁群算法进行并行搜索;根据Job Shop调度问题解的特征,提出基于关键工序的邻域选择方法,并将基于这种邻域选择方法的禁忌搜索算法作为局部搜索算法,加强了遗传算法和蚁群算法的局部搜索能力。采用算法融合方法构造的优化算法对13个难解的benchmarks问题实例进行求解,在较短的时间内,得到的十次实验结果的makespan最优值和平均值优于并行遗传算法(PGA)和TS算法。采用算法融合方法构造的优化算法具有较强的搜索能力,说明提出的算法融合方法是有效的。
- 宋晓宇孟秋宏朱云龙
- 关键词：遗传算法禁忌搜索算法
- 求解Job Shop调度问题的改进禁忌搜索算法被引量：15
- 2008年
- 提出一种改进的禁忌搜索算法,解决传统禁忌搜索算法优化效果对运行次数和初始解依赖的不足,提高这类问题的求解质量。根据Job Shop调度问题解的特征,提出基于关键工序的邻域选择方法,采用此邻域选择方法构造禁忌搜索算法,当无邻域时,重新产生初始解进行禁忌搜索,将传统的禁忌搜索算法从单起始点搜索改进成多起始点搜索。采用改进的禁忌搜索算法对13个难的benchmarks问题进行10次求解,得到的平均值8个优于TSAB算法,得到的最优解6个优于TSAB算法、4个与TSAB算法相同。采用基于关键工序的邻域结构构造的改进TS算法具有较强的搜索能力。
- 宋晓宇孟秋宏曹阳
- 关键词：禁忌搜索算法JOB
