Advertisement

论文探讨：基于混合教—学算法的并行机拖期与能耗成本优化调度问题研究.pdf

  •  5星
  •     浏览量: 0
  •     大小:None
  •      文件类型：None

简介：
本文旨在研究并行机环境下的任务调度问题，提出了一种结合教学相长原理的新型混合算法，以最小化作业延迟和能源消耗为目标，为提高系统效率提供了新的解决方案。 本段落提出了一种针对加工时间可控的并行机调度问题，在考虑拖期与能耗成本优化的基础上建立了一个整数线性规划模型，并利用CPLEX进行求解。为了快速获取满意解决方案，我们设计了一种混合教—学算法。结合该特定问题特性，开发了编码和解码策略以解决标准教—学算法不适用于离散型问题的难题。此外，还引入了一个基于变邻域搜索的局部优化算子来进一步提升混合算法的效果。最后通过一系列仿真实验验证了所建立整数线性规划模型以及该方法的有效性和可行性。

全部评论 (0)

还没有任何评论哟~
客服
客服
客服关闭
  • 论文探讨：基于混合教—学算法的并行机拖期与能耗成本优化调度问题研究.pdf
    优质
    本文旨在研究并行机环境下的任务调度问题，提出了一种结合教学相长原理的新型混合算法，以最小化作业延迟和能源消耗为目标，为提高系统效率提供了新的解决方案。 本段落提出了一种针对加工时间可控的并行机调度问题，在考虑拖期与能耗成本优化的基础上建立了一个整数线性规划模型，并利用CPLEX进行求解。为了快速获取满意解决方案，我们设计了一种混合教—学算法。结合该特定问题特性，开发了编码和解码策略以解决标准教—学算法不适用于离散型问题的难题。此外，还引入了一个基于变邻域搜索的局部优化算子来进一步提升混合算法的效果。最后通过一系列仿真实验验证了所建立整数线性规划模型以及该方法的有效性和可行性。
     
  • 关于解不同交货期并行机调度问题的并行遗传算法的研究论文.pdf
    优质
    本研究提出了一种并行遗传算法来解决具有多种交货期的并行机器调度问题，旨在优化生产效率和客户满意度。 为了有效解决不同交货期窗口下的非等同并行多机提前/拖后调度问题，设计了一种分段编码的混合遗传算法。该编码方式能够反映工件分配序列，并利用调度优先级规则与最佳适应值规则相结合的方法调整顺序，从而加快了收敛速度。同时，为了更好地满足调度实时性和解决大规模此类问题的需求，在基于遗传算法自然并行性特点的基础上，实现了主从式控制网络模式下的并行混合遗传算法。计算结果表明，该算法是有效的，并优于传统的遗传算法，具有较高的并行性能和适用于处理大规模不同交货期窗口下非等同并行多机提前/拖后调度问题的能力。
     
  • 关于利用PSO-GA混合算法进行旅行商问题时间优化的研究论文.pdf
    优质
    本文探讨了运用粒子群优化与遗传算法相结合的方法来解决旅行商问题中的时间效率优化，旨在提出一种有效的路径规划策略。 为了提升游客的路径推送体验，我们对经典的旅行商问题（TSP）进行了扩展研究，并提出了时间优化的旅行商问题（TOTSP）。该方法旨在为游客寻找一条最短旅行时间的最佳游览路线，从而帮助他们节省宝贵的出行时间。在这一过程中，采用了混合粒子群遗传算法（PSO-GA），并将总旅行时间设定为目标函数进行仿真实验。这里所指的总旅行时间包括了游客在景点之间的步行时间、排队等待时间和每个景点内的游玩所需的时间。 通过实验对比分析发现，在解决TOTSP问题时，PSO-GA相较于传统的遗传算法（GA）和蚁群优化算法（ACO），不仅能够找到更短的最短路径，同时也表现出更低的CPU执行时间。这表明混合粒子群遗传算法在处理此类旅行商问题上具有显著优势。
     
  • 关于旅行商问题的启发式算法研究-论文探讨
    优质
    本文深入探讨了旅行商问题（TSP）及其多种启发式求解算法，旨在通过分析比较不同的方法来寻找更高效的解决方案。 启发式算法是在所有可能的解决方案中寻找答案的一种方法，但它们并不保证能找到最优解，因此这些算法被认为是近似的而非精确的。尽管如此，这类算法通常能够快速找到接近最佳方案的答案。有时这些算法确实能准确地找到最优解，但在证明该结果为最佳之前，它仍然被视为启发式算法。启发式算法可能采用诸如贪婪法之类的已知方法，并且为了简化和加速过程，会忽略或抑制一些问题的需求。
     
  • 关于低碳调度问题的改进候鸟优化算法研究论文.pdf
    优质
    本论文探讨了针对低碳调度问题提出的改进型候鸟优化算法，通过模拟候鸟成长迁徙行为以提升能源调度效率和环保性能。 为了应对柔性作业车间的低碳策略挑战，我们建立了一个以能耗最小化为目标的数学模型，并提出了一种改进型候鸟优化（IMBO）算法来解决该车间内的作业调度问题。在初始化阶段，结合全局搜索、局部搜索和随机规则三种方法构建初始种群，以此确保求解质量和加快收敛速度。此外，在个体邻域结构的设计上采用了两种有效的构造方式，并在此基础上设计了一套增强的局部搜索策略以提升算法寻找最优解的能力。为了防止早熟收敛的问题，我们还引入了跳跃机制来优化算法性能。通过大量的计算实验验证了所建立模型和改进型候鸟优化（IMBO）算法的有效性和可行性。
     
  • 关于云任务调度的论文研究——结合动态优先级与萤火虫行为的算法探讨.pdf
    优质
    本文深入探讨了一种创新性的云任务调度算法，该算法融合了动态优先级和模拟萤火虫自然行为机制的特点。通过这种方式优化了云计算环境下的资源分配效率及能耗管理，为提高系统性能提供了新的思路与方法。 为了应对云环境中优先级任务调度可能出现的负载不平衡问题，我们提出了一种基于动态优先级和萤火虫行为的云任务调度算法（TS-PFB）。该算法通过计算任务的价值密度与执行紧迫性来确定动态优先级；同时模拟萤火虫的行为模式，结合吸引度（ECT）和荧光亮度（代表负载约束）定义决策变量ρ。然后根据优先级顺序将任务分配给具有最大ρ值的可行虚拟机（VM）。实验结果显示，相较于Min-Min、Max-Min以及HBB-LB算法，此方法能够缩短总任务完成时间，实现更均衡的任务分布，并减少错过截止期限的概率。
     
  • 物流论文探讨：三层网络选址与路径优化的混合启发式算法研究.pdf
    优质
    本论文深入探讨了在复杂物流系统中采用的一种创新性的混合启发式算法，该方法结合了网络选址和路径优化策略，旨在提高配送效率及降低成本。通过模拟实验验证，此方法相较于传统技术展现出显著优势，为现代物流网络设计提供了新的思路与解决方案。 为同时解决转运、分配、选址以及车辆路径问题，在考虑车辆载重要求与行驶距离限制及配送中心处理能力的约束条件下，构建了一个多产品三层物流网络选址—路径模型，并以总成本最小化为目标，提出了一种基于贪婪随机自适应搜索算法和里程节约算法相结合的混合启发式算法。该文详细描述了此算法的具体步骤并提供了伪代码示例。实验结果显示，所提出的算法是可行且高效的，在与其他现有方法进行比较时表现出优越性。
     
  • 关于船舶调度优化问题的研究论文
    优质
    本研究论文深入探讨了船舶调度中的优化策略，旨在通过算法改进和模型构建来提高港口运营效率与经济效益。 船舶调度的优化问题论文探讨了港口之间船舶调度的问题。
     
  • 关于牛顿法的并行优化算法的研究论文.pdf
    优质
    本文探讨了针对牛顿法进行改进与创新的并行优化算法，旨在提高计算效率和解决大规模问题的能力。通过理论分析及实验验证展示了该方法的有效性与优越性能。 针对非线性数值优化问题，本段落提出了一种在分布式环境下基于牛顿法的并行算法。通过引入松弛变量将不等式约束转化为等式约束，并利用广义拉格朗日乘子方法将带有约束的优化问题转换成无约束形式的问题进行求解。为了实现这些子优化问题的同时计算，我们对Newton迭代中的Hessian矩阵进行了适当的分割处理，并使用简单迭代法来解决Newton法中出现的线性方程组。从理论上对该算法进行了收敛性的分析和探讨。在HP rx2600集群上进行的实际数值实验结果表明，该并行方法能够实现超过90%的效率提升。
     
  • 关于遗传算法与粒子群优化混合方法的研究论文.pdf
    优质
    本研究论文探讨了将遗传算法和粒子群优化技术相结合的方法，旨在提高复杂问题求解效率和性能。通过实验证明该混合策略的有效性和优越性。 本段落从进化计算的框架出发，比较分析了遗传算法与粒子群优化算法在个体、特征及操作上的异同，并结合两者的优势，构建了一种基于实数编码的混合算法。作者为时小虎和韩世迁。