自适应多目标遗传算法在柔性工作车间调度中的应用

针对柔性工作车间调度问题的特点，提出了一种新的自适应多目标遗传算法，其特点包括：同时运用了基于工序顺序和基于机器分配两种交叉变异方法以弥补经典工作车问调度问题中交叉变异操作的局限性；根据遗传算法搜索的历史自适应的调整两种交叉变异方法的概率以提高算法的搜索效率和稳定性；引入多目标遗传算法中的小生境技术以保持种群的多样性；采用精英保留策略保护进化过程中的优秀个体。实验结果证明该算法在多目标柔性工作车间调度问题的应用上，可以产生分布性较好的高质量的解。     

轧制计划的优化模型及其算法的应用研究

为保证热轧生产调度计划的可行性，提高排程的效率，根据热轧生产模式和轧制计划的结构特点，提出了一种车辆路径问题（VRP）模型来建模轧制调度问题，发展了一种混合调度方法（SAMPSO算法）来解决这个问题．试方法利用修正粒子群优化算法的局部和全局搜索能力来寻找全局最优解，利用模拟退火方法来避免陷于局部最优。对某钢厂实际生产数据的仿真结果表明，所提出的模型和算法具有良好的适应性和可行性。     

面向多峰函数的自适应小生境量子进化算法

为解决量子进化算法在多峰优化时只能找到一个最优解,无法找到所有全局和局部最优解的问题,提出自适应小生境量子进化算法。利用佳点集理论初始化种群,使种群均匀分布在整个搜索空间;提出中心地形信息小生境自适应识别方法,用于自适应的识别峰值所在区域,并建立小生境完善策略,提高小生境识别速度;借助量子进化算法的快速寻优能力精确寻找各个峰值点;采用动态种群调整策略,维持种群的多样性,自适应地调节种群规模。仿真实验结果表明,该算法具有较强全局优化能力和局部优化能力,且搜索到的每个最优解都达到了理想值。     

CTSP问题稳态小生境算法的研究及仿真实现

提出了一种求解中国旅行商问题(CTSP)的稳态小生境遗传算法SNGA。SNGA算法在稳态遗传算法的基础上采用物种保存小生境替换策略,在改善算法的在线性能、离线性能和计算量的同时,有效的维持了群体的多样性,从而可避免群体出现早熟现象,增强群体在进化后期产生优良模式的能力。在具体实现中,SNGA算法采用链表染色体编码,这样就可以对染色体进行快速的基本遗传算子以及倒位算子的遗传操作,进一步提高算法的实现性能。此外采用C 语言和基于COM的MapObjects组件技术实现了基于上述算法的仿真软件GISCTSP,并对国家基础地理信息系统(NFGIS)1400万中国行政中心数据文件res1_4m进行了仿真分析。     

资源受限项目调度的多智能体文化演化算法

结合文化算法的双层结构和多智能体进化算法的演化优势,提出一种求解资源受限项目调度问题的多智能体文化演化算法。算法设置了上层信仰空间和下层群体空间,各空间内智能体通过与其邻域进行竞争、合作操作及自学习操作来增加自身的能量,空间之间的交互是定期通过接受操作和影响操作采用同步传输方式来完成。通过对资源受限项目调度标准数据库PSPL IB中多个32、62、92、122工作的项目调度问题的仿真,结果表明:此算法不仅具有很好的收敛特性,而且运行速度快,是一种求解大规模调度问题的有效算法。     

一种求解多目标柔性JSP的正交遗传算法

针对柔性作业生产调度问题的特点,提出一种新的多目标正交遗传算法.算法主要特点包括:提出一种基于SPEA改进的个体适应值计算方法,该方法回避了小生境参数设置的难题,且具有更强的相似个体区分能力;设计一种新的基于正交设计的多个体交叉算子,该算子既能增强算法搜索在Pareto前沿均匀分布非劣解的能力,也可提高算法全局寻优的能力;给出一种基于历史搜索信息和变量区间划分的局部解空间跳出机制,以避免算法早熟和提高搜索效率.实验结果表明该算法应用于柔性多目标作业生产调度问题,具有较强的搜索效率和求解性能.     

一种求解热电联供经济调度问题的双种群混合智能优化算法

随着电力系统中热电联供所占比重的越来越多,热电联供经济调度问题的解决迫在眉睫。本文针对热电联供经济调度问题的特点,结合粒子群算法(PSO)和差分进化算法(DE)的各自优势,设计了一种双种群混合智能优化算法,该算法在一个种群中采用PSO算法产生新个体并进行更新迭代操作,在另一个种群中采用DE算法产生新个体并进行更新迭代操作,通过对每次迭代过程中两个种群产生的最优个体进行信息交流,协调维持了整个种群的多样性,使得算法在最优解寻找过程中的性能得到提升。对两个热电联供测试系统的仿真实验表明,相比于其他进化算法,本文提出的混合差分进化与粒子群优化算法(DEPSO)在热电联供经济调度问题中可以得到更好的结果。     

小生境免疫算法解决作业车间调度问题

针对免疫算法在解决组合排序问题时一般表现不佳的问题,采用多克隆算子以及独特的浓度控制机制形成具有增强搜索能力的新型免疫算法。多克隆算子与遗传算法中的交叉算子近似,它拓宽了普通免疫算法仅凭高变异方式形成的狭窄搜索空间;基于小生境的浓度控制机制借鉴生物学上的小生境概念,通过相似个体群中选择概率的不均衡分配有效避免算法掉入局部陷阱。所构造的小生境免疫算法在对多个作业车间调度算例的仿真过程中体现了较好的效果。     

基于信息熵的自适应PBIL算法及其应用

分析了基于群体的增量学习(Population-based Increased Learning，简称PBIL)算法的基本原理和存在问题，提出了一种具有自适应学习和变异能力的改进策略。新的算法采用信息熵衡量种群的进化程度，并根据熵值的变化自适应地调整学习速率和变异率。应用该算法求解典型的Flow Shop调度问题，通过与简单PBIL算法和遗传算法的结果进行比较，表明该算法的计算效率和局部搜索能力得到提高，且收敛过程非常稳定。     

基于协同进化的航天测控资源优化调度

航天测控资源调度是一个具有很强工程背景的复杂问题,针对其特点,研究了一种基于协同进化的优化调度算法。在描述问题并给出调度模型的基础上,基于协同进化的思想,设计了和问题特征结合的遗传算法编码,对算法的算子和进化策略进行了描述,给出了算法的完整流程。通过算例表明,该算法整体上优于先到先服务（first coming first serving, FCFS）算法、任务综合优先度（task synthesis priority, TSP）算法和简单遗传算法（simple genetic algorithm, SGA）。     

热轧批量计划编制模型及其算法

针对钢铁企业生产调度中的热轧生产批量计划编制问题,建立了以提高平均单元计划轧制长度和热装比为目标的数学模型,在实际生产中两个优化目标具有不同的优先级。提出了一种两阶段变邻域搜索算法,该算法按照先优化平均单元计划轧制长度后优化热装比的顺序求解该问题。基于生产实际数据的仿真试验表明了所提出的模型和算法的有效性。     

连铸连轧和冷装热轧并存环境下的炼钢2连铸生产调度模型与算法

针对连铸连轧和冷装热轧并存环境下的炼钢-连铸生产调度问题,建立了基于浇次开浇时间的炉次指派和作业排序模型.在该模型中,通过浇次开浇时间单位提前/拖期成本的惩罚值的控制可以协调炼钢-连铸和热轧生产环节之间的匹配关系.对所建立的模型,提出了基于遗传算法和线性规划的实用算法,并给出了源于实际生产数据的计算实例.     

最大熵分布算法及其应用

分布估计算法是一种新的基于种群进化的算法,它通过统计当前群体中较优个体的信息构建其概率分布模型,然后对模型进行抽样生成下一代群体。针对分布估计算法在求解搜寻最优网络结构的NP-Hard问题,提出一种新的最大熵分布算法,该算法以Jaynes原理为依据,利用随机变量的最大熵估计随机变量的最小偏见概率分布,并以此作为算法的进化模型,有效地降低了算法的计算复杂度。以旅行商问题和误导问题为例所进行的计算结果证明了该算法具有更高的全局搜索能力与更稳定的收敛性。     

面向服务的钢铁生产计划仿真平台

为了从系统的角度验证炼钢、连铸、热轧生产计划编制模型、算法及计划编制流程,基于面向服务的软件结构体系,提出了钢铁生产计划仿真平台的框架,该框架分为计划层、调度层、仿真层、数据接口层、数据服务层、协调层,并给出平台的网络结构。采用O/RMapping技术结合CodeSmith实现数据接口层,Web Service实现计划层、调度层、仿真层功能,Agent实现协作层。以炉次计划模型、连铸计划模型、中间包计划模型为例验证仿真平台的可行性,并为工程化、产品化软件奠定基础。     

板带层流冷却系统仿真软件包的研究与开发

以宝钢2050热连轧的板带层流冷却系统为对象研发了仿真软件包，对板带轧后在层汉冷却控制系统作用下的运行状况进行了全面的仿真。此软件包具有直观、形象、使用快捷、方便的特点，为研究研究层流冷却控制系统的设计及产品质量的改进提供了实验的软环境。     

轧机辊缝控制建模及仿真

液压AGC已经成为现代带钢轧机中控制带钢厚度的关键设备,通过对某轧机液压系统深入的研究和分析,并参考典型的液压元件的作用机理,完全地建立了轧机液压AGC系统的数学模型。最后,利用MATLAB语言对所建立起来的液压AGC数学模型进行了计算机仿真,结果表明和实际所测得的响应曲线非常近似。     

热轧无缝钢管生产作业计划研究

某钢管企业现有计划工作完全由手工完成，计划不够及时准确。ERP虽然能够有效改善企业的生产作业性能，但因热轧无缝钢管生产具有复杂生产工艺和多品种小批量的特点，使得该企业引进的ERP软件其标准计划流程又不完全适用于钢管企业的生产作业计划和实际。本文对谊企业的现有手工计划流程进行了分析，对生产作业计划流程进行了重新设计，指出钢管生产作业计划实质是组批、划分炉次和确定各炉次的生产日期(班别)，并提出了组批的原则以及划分炉次和确定各炉次的生产日期(班别)的方法与公式。     

机群保障资源配置建模与优化研究

本文系统分析了机群保障的基本流程,厘清了保障过程中的各类约束条件,明确了机群保障资源配置的优化目标,构造了机群保障资源配置的数学优化模型.针对机群保障资源配置问题的大规模性与NP-hard性,采取滚动调度思想,将大规模优化问题分解为子问题,进而提高了求解的效率.最后以4架飞机6批次连续出动作为典型任务模式,基于优化平台验证了模型和算法的有效性和高效性.本研究为机群保障资源配置优化问题提供了一种有效的解决思路.     

基于改进齐套零件策略的车辆装配线新型物料配送调度

为了有效地解决汽车混流装配线物料供应的调度问题,提出了一种新型的基于线边超市的物料供应调度方法.首先,进行了问题域的形式化描述,同时确定了研究对象的一些假设,并建立了整数规划数学模型.而后,针对线边超市物料供应调度问题提出了改进齐套零件策略,为了求解该策略下物料超市补货任务的调度问题,构建了基于图论的模型以将调度问题转化为更容易精确定义和求解的数学问题,采用精确算法对目标函数进行优化.最后,对算法进行了仿真实验,结果表明调度算法是可行、有效的.