蚁群算法是近年来新出现的一种随机搜索寻优算法.该算法为求解复杂的组合优化问题提供了一种新思路,引起了众多学者的研究兴趣.将......

针对Job shop调度问题,提出了一种改进的禁忌搜索算法,通过从当前解的正序和倒序两个方向同时进行邻域搜索,扩大了搜索的范围。实......

针对一类典型的约束满足问题--Job shop调度问题,提出一种CSP调度算法框架,详细讨论CSP调度算法中的工序开始时间窗、一致性预处理......

本文通过计算机仿真。利用优先系数法定量评价 Job Shop 调度问题中优先规则的优劣,并探讨了在综合性能指标下比较优先规则的好坏......

针对流水车间调度这一典型的NP难问题，采用了一种新型进化算法——DNA进化算法进行求解，并对算法做了改进。改进的DNA进化算法中引入......

针对不确定条件下流水车间调度问题（Flow shop scheduling）,研究了含有随机参数和灰色参数的混合机会约束规划模型的建立及求解方法.......

针对一类加工时间不确定的以总流经时间（TFT）为目标的置换Flow Shop调度问题,应用模糊数学的方法表示加工时间的不确定性,提出了一种......

运用能自适应地改变挥发度系数的自适应蚁群算法研究流水车间作业排序问题，设计出解决该问题的算法步骤与流程。通过仿真比较该算法......

分析了目前基于多Agent技术的Job Shop调度研究所存在的问题，对Job Shop调度问题进行了形式化描述，给出了基于多Agent的总体调度结构......

研究了Job Shop调度问题,分析了蚁群算法（ACA）与最大最小蚁群系统（MMAS）算法在解决Job Shop调度问题中的不足,提出了一种解决Job Shop......

使用单机松弛方法证明了，即使对于柔性Flowshop加权完成时间调度问题，基于加权最短处理时间需求的启发式算法也是渐近最优的。......

本文研究有n个作业须在s个处理机中心进行加工,处理机中心i由li个同速机组成的非抢占式柔性flow shop加权完成时间调度问题.每个作......

为降低CSP调度算法的计算复杂度和减少搜索过程中回溯发生概率,采用动态一致性增强技术来预先修剪和过滤搜索空间.通过基于顺序约......

针对各工件目标不同的多目标柔性Job Shop调度问题，提出了一种基于混合遗传算法的优化求解方法。首先建立了该类问题的调度模型；然后......

针对job shop调度问题提出一种启发式组合邻域交换算法（HCNA）。首先从对任意给定的初始可行调度利用本文提出的最大完工时间贪心算法......

运用能自适应地改变挥发度系数的自适应蚁群算法研究流水车间作业排序问题,设计出解决该问题的算法步骤与流程.最后,通过仿真比较......

考虑SystemC解决大规模集成电路硬件建模问题的优势,运用事件驱动下进程交互仿真策略,提出了一种基于SystemC仿真平台的生产调度问......

针对作业车间调度问题的具体特点，给出了利用遗传算法求解Job Shop调度问题的主要构造过程和步骤，并对编码、解码、适应度计算、选择......

在实际生产调度过程中,加工时间的不确定性是普遍存在的,因此引用广义粗糙变量来表示不确定的工件处理时间,定义粗糙加法运算,prec......

瓶颈机床是影响车间生产和调度的关键因素。针对Job shop调度中的瓶颈机床确定问题，提出了动态识别瓶颈机床的搜索算法框架。并详细......

利用数论中的佳点集理论和方法,结合传统的遗传算法来求解flow shop问题.算法的应用结果显示了该方法求解问题的较好性能,大大地改......

本文首先对Job Shop调动问题进行了数学描述,并建立了相应的数学模型,根据这种模型的特点,提出了求解一般Job Shop调度问题的单索......

针对柔性flow shop加权完成时间调度问题，通过对机器环境进行分组，证明了一个基于有效作业最短加权平均处理时间的启发式算法是渐近......

JobShop调度是典型的NP类调度难题，是学术界研究的热点和难点。调度问题的关键是模型的建立和调度算法的选择。Petri网能直观地描述......

针对Job Shop调度问题,提出了一种新的遗传算法编码新方法。该方法根据问题的特点,采用一种按工序用不同编号进行的染色体编码方案......

首先对Job Shop调动问题进行了数学描述，并建立了相应的数学模型，根据这种模型的特点，提出了求解一般Job Shop调度问题的单亲遗传算法......

针对Job Shop调度问题,建立了离散非线性回馈神经网络优化模型,给出了一种包含暂态混沌过程的神经网络优化方法。通过在优化神经网......

针对一类典型的约束满足问题——Jobshop调度,提出了搜索空间的概率模型,并以模型中的工序开工概率、工序对机床的独立需求概率和......

目的提出基于遗传算法和禁忌搜索算法的混合算法,解决单一算法求解JobShop调度问题存在的不足,提高求解质量.方法采用遗传算法作为......

为解决分布式制造环境下的复杂产品的调度问题,提出一种改进蚁群算法。将禁忌搜索算法与蚁群算法结合,弥补蚁群算法搜索时间长和易......

目的解决单一粒子群算法求解Job Shop调度问题存在的不足，提高这类问题的求解质量．方法采用粒子群算法进行全局搜索，将禁忌搜索算法用......

目的提出一种改进的禁忌搜索算法，解决传统禁忌搜索算法优化效果对运行次数和初始解依赖的不足。提高这类问题的求解质量．方法根据模......

以多目标多约束Job Shop调度问题为背景,考虑工序调整、作业相似性等特点,利用成组技术和人工智能树,提出了与工序排序有关的调整......

为了解决单一算法求解Job Shop调度问题存在的不足，该文提出了一种混合算法，将蚁群算法用于全局搜索。针对蚁群算法易于陷入局部最优......

因实际生产中调度问题的规模很大，分析其近似算法的绝对性能比很难，有时甚至不可行，所以研究近似算法的渐近性能比就很有必要，本文针对......

本文研究有n个作业需在5个处理机中心进行加工，处理机中心i由l1个恒速机组成的非抢占式多机flow shop调度最小和问题．每个作业有s个......