用混合算法求解Flow shop调度问题

研究了流程工业中的Flow shop调度问题，针对免疫算法的随机性和不确定性，结合分枝定界方法的特点，提出了一种基于免疫算法和分枝定界方法的混合调度算法，仿真结果表明该算法不仅能有效解决调度问题，而且提高了搜索效率。     

基于DICA的存储受限流水车间调度

针对缓冲区空间和时间同时受限的流水车间调度问题,以最小化完工时间为优化目标建立了数学模型,并提出了求解方法。由于中间存储策略的限制,相对于普通流水车间调度问题,约束条件更加苛刻,且随着调度问题规模的增大,求解难度成倍增长,但却更加具有实用性和研究意义。帝国竞争算法具有求解精度高、收敛速度快的特点,在帝国竞争算法的基本框架上,提出了一种改进的离散帝国竞争算法。针对存储受限的流水车间调度问题,采用随机键编码的方式初始化种群;同化过程采取交叉替换的方式,并控制一定的同化概率,削弱帝国的势力,防止算法过早收敛;引入历史最优解机制,记录殖民的历史最优位置;革命过程中引入变异算子,以增强搜索能力;采用正交试验方法确定算法参数。在经典算例的基础上加入缓冲区约束并进行仿真实验,实验结果表明,离散帝国竞争算法求解质量高,收敛速度快。     

基于免疫算法的带软时间窗车辆调度问题

在对带软时间窗车辆调度问题(VSPSTW)简要叙述的基础上建立了VSPSTW数学模型。针对VSPSTW问题,构造一种免疫算法来求解VSPSTW,并提出了一种新的抗体编码、改进的亲和力计算方法,将求解结果与遗传算法比较。结果表明:该算法对于求解VSPSTW问题具有较好的性能和更好的鲁棒性。