Phương pháp tối ưu đàn kiến giải bài toán trình tự xe

5 468 1
Phương pháp tối ưu đàn kiến giải bài toán trình tự xe

Đang tải... (xem toàn văn)

Thông tin tài liệu

Phương pháp tối ưu đàn kiến giải bài toán trình tự xe Đinh Thị Hằng Trường Đại học Công nghệ Luận văn ThS Chuyên ngành: Hệ thống thông tin; Mã số 60 48 01 04 Người hướng dẫn: PGS.TS. Hoàng Xuân Huấn Năm bảo vệ: 2014 Keywords. Phương pháp tối ưu đàn kiến; Tối ưu tổ hợp; ài toán trình tự xe; Công nghệ thông tin. 9 MỞ ĐẦU Trong quá trình sn xut ra sn phm thì vic lp k hoch sn xut là cc k quan trng, nó ng trc tip ti hiu sut ca h thng máy móc và nh ng n cht lng ca toàn b quá trình sn xuc bit ngày nay khi mà quy mô sn xut ln, vich sn xut hp lý càng có ý ng, thc t vic lp k hoch sn xut là không h n và không th ch n da trên kinh nghim. Chính vì  c t n hành nghiên cu bài toán trình t xe t  1986 nhm m s hóa bài toán và xây dng li gii trên máy tính nhm gim thiu thi gian sn xut m bc ng làm vic ca các trm sn xut không tn quá nhiu chi phí (ràng buc v ng mang li hiu qu v kinh t  sut. Bài toán c s chú ý quan tâm ca o gii chuyên môn và à bài toán NP-khó trong lp bài toán t hp có nhiu ràng buc nên ch có th tìm ra li gii gn i ta tng s dng các thut toán xp x và mô phng t t toán di truyn, thui, thut toán tìm ki,  gii bài toán, gi lên m mn (Ant Colony Optimization) vi kt qu thc nghim ni tri c  Ant Colony Optimization - ACO     do Dorigo gii thiu vào   và liên tc c phát trin nay.  vi kt qu c là tt,. c tiên, lu  thng hóa các ni dung lý thuyt và thut n v nghiên cu: bài toán sp xp lp lch sn xut xe (gi tt là bài toán trình t xe) p c n th mi áp dng cho bài toán nêu trên. 10 Slu  dng quy tc cp nht mùi do Christin Solon [2]  xu xây dng thut toán git toán ACO1, ACO2 và kt hp ACO1+ACO2 (gi là ACO1+2). ng th s dng quy tc cp nht mùi do Zhaojun Zhang và Zuren Feng [10]  xut i chào hàng  gii bài toán trình t xe (CarSP) thut toán TSIACO. Lu  xut thut toán mi TSIACOLS là thut toán thêm k thut tìm ki gin 2 ca thut toán TSIACO.           t các thut toán ACO1+2, TSIACO, TSIACOLS . Sy thc nghim và so sánh kt qu gia các thut toán trên. Thc nghim cho thy, thut toán mi TSIACOLS có nh  m nhnh, s ng vi phm ràng buc ca các  c thi các thut toái gian thc hi phi x lý tìm kic nghiy, nu thi gian và s ng vòng lp hn ch thì thut toán cho chng li gii tt nht và hi t nhanh nht là ACO1+2, nu thi gian không hn ch thì thut toán cho chng li gii tt nht là TSIACOLS. Ni dung chính trong bài lua tôi g Chƣơng 1:Gii thiu v bài toán t hp tng quát và bài toán trình t xe, các cách tip cn gii bài toán. Chƣơng 2:Gii thin, lch s và phát trin. pháp ti chào hàng. Chƣơng 3:Trình bày các  ACO gii bài toán trình t xe. Chƣơng 4: Tin hành chy thc nghib d liu chun, thng kê kt qu c và so sánh gia các thut toán ACO. 75 TÀI LIỆU THAM KHẢO Tiếng Việt 1.  ), Phương pháp tối ưu đàn kiến và ứng dụng, Lun án ti ngh - Tiếng Anh 2. Christine Solnon (2008), Combining two Pheromone Structures forSolving the Car Sequencing Problem with AntColony Optimization, Preprint submitted to Elsevier Science 3. M. Dorigo, and T.Stützle (2004), Ant Colony Optimization, The MIT Press, Cambridge, Masachusetts. 4. M. Dorigo, V. Maniezzo and A. Colorni (1991), The Ant System: An autocatalytic optimizing process, Technical Report 91-016 Revised, Dipartimento di Elettronica, Politecnico di Milano, Milano, Italy. 5. M. Dorigo (1992), Optimization, learning and natural algorithms, PhD. dissertation, Milan Polytechnique, Italy. 6. M. Dorigo and L.M. Gambardella (1997), “Ant colony system: A cooperative learning       IEEE Trans. on evolutionary computation, Vol 1 (1), pp. 53-66. 7. [GGP04] M. Gravel, C. Gagn´e, and W.L. Price. Review and comparison of threemethods for the solution of the car-sequencing problem. Journal of theOperational Research Society, 2004 8. [GPS03] J. Gottlieb, M. Puchta, and C. Solnon. A study of greedy, local searchand ant colony optimization approaches for car sequencing problems.In Applications of evolutionary computing, volume 2611 of LNCS, pages246257. Springer, 2003. 9. [SCNA07] C. Solnon, V D. Cung, A. Nguyen, and C. Artigues. Editorial: The car sequencing problem: overview of state-of-the-art methods and industrialcase-study of the roadef ’2005 challenge problem (to appear). EuropeanJournal of Operational Research (EJOR), 2007. 10. Zhaojun Zhang, Zuren Feng (2011), Two-Stage updating Pheromone for Invariant Ant Colony Optimization algorithm, Expert System with Applications, Published by Elsevier Ltd 11. [SH00] T. St¨utzle and H.H. Hoos. MAX-MIN Ant System. Journal of FutureGeneration Computer Systems, special issue on Ant Algorithms, 16:889914, 2000. 12. Solnon, C.: Ants can solve constraint satisfaction problems. IEEE Transactionson Evolutionary Computation 6(4) (2002) 347357 13. . 14. Perron, L., Shaw, P.: Combining forces to solve the car sequencing problem. In:Proceedings of CP-AI-3011 of LNCS., Springer (2004) 225239 15. Ricardo José de Oliveira dos Reis (2007): Solving the Car Sequencing Problem from a Multiobjective Perspective in: Dissertação para obtenção do grau de Mestre em Engenharia e Gestão Industrial:p33-38. 76 16. M. Puchta and J. Gottlieb. Solving Car Sequencing Problems by Local Optimization. InApplications of Evolutionary Computing, 132142, LNCS 2279, Springer, 2002. 17. [Kis, 2004] T. Kis. On the complexity of the car sequencing problem. Operations Research Letters, 32:331335, 2004. 18. [DSvH88] M. Dincbas, H. Simonis, and P. van Hentenryck. Solving the carsequencing problem in constraint logic programming. In Y. Kodratoff, editor, Proceedings of ECAI-88, pages 290295, 1988. 19. [GW99] I.P. Gent and T. Walsh. Csplib: a benchmark library for constraints. Technical report, APES-09-1999, 1999. available from http://csplib.cs.strath.ac.uk/. A shorter version appears in CP99. 20. [Tsa93] E.P.K. Tsang. Foundations of Constraint Satisfaction. Academic Press, London, UK, 1993. 21. [RP97] J C. Regin and J F. Puget. A filtering algorithm for global sequencing constraints. In CP97, volume 1330 of LNCS, pages 3246. SpringerVerlag, 1997. 22. [LLW98] J.H.M. Lee, H.F. Leung, and H.W. Won. Performance of a comprehensive and efficient constraint library using local search. In 11th Australian JCAI, LNAI. Springer-Verlag, 1998. 23. Introduction to Machine Learning, Massachusetts Institute of Technology, Second Edition. 24. [Sol00] C. Solnon. Solving permutation constraint satisfaction problems with artificial ants. In Proceedings of ECAI’2000, IOS Press, Amsterdam, The Netherlands, pages 118122, 2000. . Huấn Năm bảo vệ: 2014 Keywords. Phương pháp tối ưu đàn kiến; Tối ưu tổ hợp; ài toán trình tự xe; Công nghệ thông tin. 9 MỞ ĐẦU Trong quá trình sn xut ra sn phm thì vic lp. Phương pháp tối ưu đàn kiến giải bài toán trình tự xe Đinh Thị Hằng Trường Đại học Công nghệ Luận văn ThS Chuyên ngành:. nghiên cu: bài toán sp xp lp lch sn xut xe (gi tt là bài toán trình t xe) p c n th mi áp dng cho bài toán nêu trên.

Ngày đăng: 25/08/2015, 12:19

Từ khóa liên quan

Tài liệu cùng người dùng

  • Đang cập nhật ...

Tài liệu liên quan