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关于量子鲸鱼优化算法在作业车间调度问题中的应用研究论文.pdf

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简介：
本文探讨了量子鲸鱼优化算法在解决作业车间调度问题中的创新应用，通过实验验证其高效性和优越性。 为了克服基本鲸鱼优化算法（WOA）在解决作业车间调度问题时存在的收敛精度低及容易陷入局部最优的缺点，本段落提出了一种量子鲸鱼优化算法（QWOA），并对其进行了计算复杂度分析、全局收敛性证明以及仿真实验。通过对11个作业车间调度问题基准算例进行实验发现，与基本鲸鱼优化算法、布谷鸟搜索算法（CS）和灰狼优化算法（GWO）相比，量子鲸鱼优化算法在最小值、平均值及寻优成功率等方面表现出更佳的结果。研究表明，量子鲸鱼优化算法能够显著提高解决作业车间调度问题的收敛精度，并具备更强的全局搜索能力以及跳出局部最优的能力。

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  • 关于量子鲸鱼优化算法在作业车间调度问题中的应用研究论文.pdf
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    本文探讨了量子鲸鱼优化算法在解决作业车间调度问题中的创新应用，通过实验验证其高效性和优越性。 为了克服基本鲸鱼优化算法（WOA）在解决作业车间调度问题时存在的收敛精度低及容易陷入局部最优的缺点，本段落提出了一种量子鲸鱼优化算法（QWOA），并对其进行了计算复杂度分析、全局收敛性证明以及仿真实验。通过对11个作业车间调度问题基准算例进行实验发现，与基本鲸鱼优化算法、布谷鸟搜索算法（CS）和灰狼优化算法（GWO）相比，量子鲸鱼优化算法在最小值、平均值及寻优成功率等方面表现出更佳的结果。研究表明，量子鲸鱼优化算法能够显著提高解决作业车间调度问题的收敛精度，并具备更强的全局搜索能力以及跳出局部最优的能力。
     
  • 关于作业车间调度问题的改进自适应遗传算法研究论文.pdf
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    本论文探讨了针对作业车间调度问题的一种改进型自适应遗传算法。通过优化遗传操作和引入动态参数调整策略，有效提升了算法求解效率与质量，为复杂调度场景提供了一种新的解决方案。 本段落提出了一种改进的自适应遗传算法来求解作业车间调度问题。该方法在保留当前代中的最优个体的同时，引入了交叉与变异的概率机制。通过开发相应的工程应用软件包，显著提升了算法的收敛速度，并且能够在搜索过程中自动调整交叉概率和变异概率，更好地满足实际工程需求。
     
  • 关于动态车间作业调度问题中调度规则算法的研究综述论文
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    本文综述了针对动态车间作业调度问题中的调度规则算法研究进展，分析现有方法的优势与局限，并探讨未来研究方向。 调度规则是解决实际生产环境中动态车间作业调度问题的有效手段之一，但其性能通常仅在特定的调度环境下表现出色；当环境发生变化时，则需要进行实时的选择与评估。本段落对用于选择及评价调度规则的方法进行了综述，并探讨了如何应对实际生产中出现的动态车间实时调度挑战。 文章首先概述了调度规则的发展历程、分类及其主要特点，随后总结了几种常用的调度规则选取策略和评价方法。其中重点介绍了稳态仿真法与人工智能技术（如专家系统、机器学习及人工神经网络）在这一领域的应用成果，并列举了一些研究结论。此外，还详细描述了用于评估不同调度规则性能的指标体系及其具体实施方式。 针对现有研究中存在的不足之处，文章最后提出了未来可能的研究方向和改进思路。
     
  • 关于改进遗传算法在有时间窗车辆调度问题中的应用研究论文.pdf
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    本文探讨了遗传算法在解决具有时间窗口约束的车辆路径规划问题上的优化与改进策略，旨在提高物流配送效率。 本段落基于对带有时间窗的车辆调度问题进行分析后，建立了一个相应的数学模型，并为不同时间段设计了惩罚函数。我们还开发了一种针对该类问题的遗传算法，采用了自然数编码的方式并改进了传统的交叉运算方法以保护优秀基因在操作过程中的完整性，从而增强了算法优化搜索的能力。最后通过具体案例进行了仿真计算，探讨了载重体积限制和时间窗口约束对车辆调度的影响，并验证了所提出算法的有效性。
     
  • 关于遗传规划算法在车间调度问题中的应用研究
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    本研究探讨了遗传规划算法应用于车间调度问题的有效性与优势，通过模拟生物进化过程优化生产流程，旨在提升制造业效率和降低成本。 在机器学习领域内，遗传规划（Genetic Programming, GP）是一种基于可变长度树形结构的仿生进化算法，能够将调度规则通过树形结构表示并进行遗传操作。这为计算机自动生成和优化启发式算法提供了可能——即超启发式算法（Hyper Heuristic）。
     
  • 关于粒子群优化算法应用于公交车智能调度的论文研究.pdf
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    本文探讨了将粒子群优化算法应用到公交系统的智能调度中，旨在提高公共交通效率和乘客满意度。通过仿真测试验证了该方法的有效性和优越性。 针对传统神经网络存在的收敛速度慢、精度低以及模式识别泛化能力差的问题，提出了一种结合量子神经网络与小波理论的新型模型——量子小波神经网络。该模型在隐层中使用基于线性叠加的小波基函数作为激励函数，称为多层小波激励函数。这种设计不仅使每个隐层神经元能够表示更多的状态和量级，还显著提升了整个网络的学习效率与精度。 我们进一步提出了相应的学习算法，并通过漏钢预报中的波形识别实验验证了该模型及其算法的有效性。
     
  • 改进蚁群算法在柔性作业车间调度问题中的应用研究
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    本研究针对柔性作业车间调度问题，提出并分析了改进的蚁群算法，旨在提升生产调度效率与灵活性。通过优化算法参数和策略，有效解决了复杂调度环境下的任务分配难题。 基于改进蚁群算法的柔性作业车间调度问题求解方法的研究。
     
  • 关于船舶调度优化问题的研究论文
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    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。
     
  • 关于低碳调度问题的改进候鸟优化算法研究论文.pdf
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    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。
     
  • 关于人工鱼群算法在出租车智能调度中的研究论文.pdf
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    本文探讨了人工鱼群算法在优化出租车智能调度系统中的应用，通过模拟鱼群行为来解决城市交通系统的复杂问题，提高车辆调度效率和乘客满意度。 出租车因其便捷性与舒适度成为城市公共交通的重要组成部分，但目前普遍存在资源分布不合理、空载率高及运营效率低下的问题。本段落采用群体智能的方法，提出了基于人工鱼群算法的出租车智能调度方案，旨在实现对出租车资源的有效全局调控和合理分配。论文中改进了标准人工鱼群算法中的觅食函数、聚群函数以及追尾函数，并引入当前最优状态阈值限定策略以优化搜索能力，确保改进后的算法具备强大的全局寻优性能。同时通过模拟实验分析视野大小、尝试次数、拥挤度因子、迭代周期和游动步长等参数对出租车调度效果的影响。这些研究为城市出租车资源的科学合理规划及全局优化分配提供了新的思路与依据。