求解柔性车间调度问题的双层编码离散布谷鸟算法

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论文针对柔性车间调度问题(Flexible Job-shop Scheduling Problem,FJSP),以最小完工时间为优化目标,根据标准布谷鸟算法(Cuckoo Search,CS)的核心思想,提出了一种双层编码的离散布谷鸟算法。根据levy飞行的特点,采用2-opt和double-bridge操作代替levy飞行对其进行更新。此外,将择优插入和择优交换操作结合,代替标准布谷鸟算法中的随机游走策略。最后将DCS算法与GA、PSO算法进行仿真比较,验证了DCS算法在解决FJSP问题时能得到更好更稳
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分析当前C语言程序设计课程实验教学现状,提出新工科背景下C语言程序设计课程实验教学建设方案,从思维方式培养和程序设计能力递进式培养两方面阐述面向能力培养的程序设计实验教学设计,介绍以能力培养为导向的程序设计实验教学实践,最后说明教学实践效果。
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粒子群优化算法是一种新型启发式智能优化算法,它运行速度快,收敛性强,但是容易陷入局部极值。为了克服粒子群算法的早熟收敛现象,提出了一种新的带有非线性惯性权重和柯西变异的粒子群优化算法。首先,对算法中的惯性权值进行改进,增强粒子局部收敛能力;然后,利用柯西变异算子,增加种群多样性。数值实验表明,提出的改进粒子群优化算法具有较快收敛速度,寻优能力强,能有效克服早熟收敛现象。
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针对传统蚁群算法在解决旅行商问题(TSP)时所存在的收敛速度慢、易陷入局部最优等问题,提出了基于动态重组和协同交流策略的蚁群优化算法(RCACO)。首先,将蚁群划分为贪婪蚁群和探索蚁群,两类蚁群执行不同的路径构建规则和信息素更新策略,以平衡算法的收敛速度和多样性。其次,采用一种基于线索二叉树的新型动态重组算子,并根据不同的重组策略对解集进行有导向性的动态重组,以提升算法的多样性。进一步,提出一种基于相似度和潜力值的协同交流策略,从全局的角度出发,找到最有潜力成为最优解的路径,并对这些路径给予信息素奖励,以
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