基于蚁群算法和遗传规划的跨单元调度方法

发布时间：2018-07-02 08:23

  本文选题：跨单元调度 + 超启发式算法　； 参考：《北京理工大学学报》2017年07期

【摘要】：针对运输能力受限的跨单元调度问题,提出了一种基于蚁群算法与遗传规划的超启发式算法.通过蚁群算法搜索合适的启发式规则,并且利用遗传规划生成可以适用于问题模型的启发式规则,用以扩充规则集;同时引入时间窗的概念,用来决策每个小车运输时的等待时间.实验表明,提出的算法可以搜索出优质规则,并且通过遗传规划很大程度上改善了候选规则集,提升算法性能.同时时间窗策略的采用可以提高小车的利用率以及最小化总加权延迟时间.
[Abstract]:In this paper, a hyper heuristic algorithm based on ant colony algorithm and genetic programming is proposed, which is based on ant colony algorithm and genetic programming. The heuristic rules are generated by ant colony algorithm, and the heuristic rules which can be applied to the problem model are generated by genetic programming, and the time window is introduced. It is used to decide the waiting time for each car. The experiment shows that the proposed algorithm can search out the quality rules and improve the candidate rule set to improve the performance of the algorithm to a large extent through genetic programming. Meanwhile, the use of the time window strategy can improve the utilization rate of the car and minimize the total weighted delay time.
【作者单位】： 北京理工大学计算机学院;东南大学计算机网络和信息集成教育部重点实验室;
【基金】：国家自然科学基金资助项目(71401014)
【分类号】：F273;TP18

【参考文献】

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【共引文献】

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【二级参考文献】

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本文编号：2089516