基于混合蚁群算法的半导体生产线炉管区调度方法

炉管区是半导体生产线的主要瓶颈之一,对整个生产线的性能影响较大.当前针对炉管区调度研究以规则调度为主,且考虑约束较为简单,忽略了存在前后道工序影响的多机台调度以及晶圆加工的重入特性.针对具有等待时间约束、不兼容工艺菜单和重入特性的炉管区β_1→β_2调度问题,构建了目标为最小化晶圆平均流动时间的β_1→β_2调度模型.将该调度问题分成组批、设备选择及批排序3个阶段,提出了一种基于混合蚁群优化算法的炉管区调度算法.针对组批阶段,设计了一种可变阈值控制策略.针对批排序阶段,设计了混合蚁群优化算法.进行了历史生产数据的不同规模54组算例实验,结果表明:混合蚁群算法的性能均优于几种常用启发式规则和遗传算法的性能.将所提出的混合蚁群算法应用于实际晶圆生产线,能够有效减少生产过程中晶圆的流动时间.     

微粒群算法在生产调度领域的应用研究

介绍了微粒群优化算法的原理、算法流程、算法参数及算法特点。围绕微粒群算法的改进形式、算法应用等方面对微粒群算法的研究现状进行了全面综述,并指出了微粒群算法的发展趋势及未来研究方向。     

异步随机微粒群算法

在研究微粒群算法生物特征的基础上,提出了一种异步随机微粒群算法——ASPSO．该方法是在微粒的进化过程中,采用异步模式使全局最好位置信息以异步方式在种群中传播。从理论上证明了ASPSO与同步模式微粒群算法SPSO相比较具有更快的局部收敛速度,并对四个经典测试函数进行了仿真测试,测试结果表明：与SPSO相比,ASPSO算法具有更快的收敛速度。     

基于聚类分析的改进微粒群算法

聚类分析是依据样本间关联的量度标准将其自动分成几个群组,使同一群组内的样本相似,而属于不同群组的样本相异的一种方法．在微粒群算法中由数量不等的粒子根据规则组合成不同的群体,所有的群体最终将会向着一个全局最优的位置运动．本文将通过改进微粒群算法的局部更新规则来改善算法的性能,根据由聚类半径确定初始聚类中心的方法将粒子群进行分类,然后运用该方法对所有粒子进行分类,初始化得到不同的粒子群体,最后对整个粒子群体进行优化得到全局最优解．     

微粒群算法研究进展

微粒群算法是一种新型的进化计算技术．本文首先介绍了微粒群算法的基本原理、流程和相关参数，并分析了关键因子对算法搜索性能的影响，然后结合目前国内外算法的研究现状对几种改进算法和微粒群算法的应用进行综述，最后提出微粒群算法存在的问题和将来有待研究的内容。     

基于Powell搜索法的简化微粒群算法

利用Powell搜索法求解精度高、收敛速度快和局部强搜索能力强等优点,在简化微粒群算法的基础上,结合Powell搜索法,提出一种新型简化微粒群算法—Powell-SPSO算法.改进算法将Powell搜索法融合在简化微粒群算法中,让Powell搜索法与简化微粒群算法进行交替搜索.同时微粒的迭代利用了Powell搜索法的强搜索能力,使得算法改善了简化微粒群算法因每个微粒采用相同迭代公式进行进化而造成的微粒间的弱差异性,避免了易出现早熟、搜索速度慢等缺点.仿真结果表明,与标准微粒群算法(PSO)、简化微粒群算法(SPSO)、文献[10]算法相比较,不论是对高维函数还是低维函数,改进的算法都能够有效地避免早熟问题,并能显著地提高收敛速度和收敛精度.     

基于混合微粒群算法的网格服务工作流调度

采用微粒群优化的种群搜索方式,融合了局部搜索和全局搜索,引入了模拟退火算法和遗传算法思想,利用模拟退火随机概率来避免陷入局部最优,提出了一种混合微粒群优化算法,以便更好地满足用户期望的服务质量,解决网格服务工作流调度问题.网格仿真试验结果显示:对于具有全局QoS约束条件的Web服务选择,在执行效率上混合微粒群优化算法明显优于其他混合遗传算法,可在较短时间内获得较好的解,是求解多目标网格服务工作流调度问题的有效方法.     

微粒群优化算法研究

微粒群算法(PSO算法)是模拟鸟类、鱼群等的群体智能行为的一种启发式全局优化技术.通过介绍微粒群优化算法的原理、算法流程、算法参数及其对算法性能的影响,给出了各种改进的微粒群算法形式以及研究现状,归纳了微粒群算法的国内外应用进展及研究方向.     

基于微粒群算法的交通流量组合预测研究

智能交通运输系统是目前国际公认的解决交通拥堵、提高运行效率的最佳途径,交通流的实时、准确预测是智能交通运输系统的核心技术之一;在对目前几种常见的交通流预测模型的基础上,提出一种基于微粒群算法的组合预测;新方法充分考虑了各种算法的优点,并结合重庆市某道路进行实证分析.     

基于遗传算法和微粒群算法的自适应调制研究

以常用的几种数字调制为例介绍自适应调制技术,分别采用改进型遗传算法(GA)和随机微粒群算法(PSO),在恒定功率以及平均误比特率受限的情况下对系统的吞吐量进行优化,从而精确实时地对信道状态做出判断,并调整调制模式.仿真结果说明了系统能够在不同信道条件及业务需要下,自适应地调整其转换信噪比,使系统的通信可靠性与有效性达到有机地统一.同时比较了两种算法在自适应调制模式切换方面的特点.     

基于混沌量子粒子群算法的置换流水车间调度

流水车间调度问题广泛存在于企业生产过程中,优化的调度方案可以提高企业生产效率,降低生产成本。提出了基于混沌量子粒子群优化算法并应用于求解置换流水车间调度问题,该算法在量子粒子群算法(QPSO)的基础上,引入了混沌机制,在保持QPSO算法收敛速度快的同时,利用混沌机制的遍历性,克服了QPSO易陷入局部极小值的缺点。同时提出了一种新的混沌变量到工件排序的编码方案,能够完整保留混沌的遍历性。仿真结果验证了所提出的新的调度算法能更好地探索更优解,同时不失去量子粒子群算法的收敛速度。     

基于粒子群算法的多项目资源均衡方法研究

针对传统粒子群算法容易陷入局部最优的缺点,提出利用动态惯性权重参数和模拟退火算法修改突变概率,进而改进传统粒子群算法,探讨各项目工期最短情况下的多项目资源均衡分配问题。通过对比试验表明,改进的粒子群优化(particle swarm optimization,PSO)算法很好地实现了多项目的资源均衡优化,通过同比试验验证了改进PSO算法在解决不同规模多项目的资源均衡问题时的算法时间复杂度的线性增长性,很好地表达了人们的调度意图。     

云制造系统中基于粒子群优化的多任务调度

为解决云制造系统的同类型多任务调度问题,建立了该问题的数学模型,提出了一种离散粒子群遗传混合算法,以所有任务的总完成时间及成本最优为目标进行求解 . 该算法采用整数编码方法建立粒子的位置矢量与服务分配的映射关系,在采用标准粒子群算法更新粒子位置时,引入了遗传算法的交叉和变异操作思想,使用 4 种方法按条件“逐级叠加”的方式对粒子位置进行更新,以保证种群的多样性 . 算例仿真结果表明,该算法是有效的且具有较高的执行效率 .     

弹性粒子群优化算法及其在水电优化调度中的应用

为有效避免粒子群优化算法后期收敛速度慢的问题,提高寻优能力,设计了一种以自适应方式更新粒子飞行速度的弹性粒子群优化算法,建立了水电优化调度数学模型,提出了弹性粒子群优化算法解决水电优化调度问题的实现方法,包括粒子编码设计、适应度函数设计以及弹性修正值设计,并编制了基于Matlab语言的优化程序.实例仿真结果表明:弹性粒子群优化算法是有效的;相比基本粒子群优化算法和自适应粒子群优化算法,弹性粒子群优化算法求解水电优化调度问题具有更强的全局寻优能力和更快的收敛速度.     

改进协同粒子群优化算法及其在Flow Shop调度中的应用

针对协同粒子群优化算法存在的停滞现象,提出了一种改进的协同粒子群优化算法。采用优化法的子群协作方式,既保证了收敛速率,又可以防止陷入局部最优。同时引入综合学习策略,增加种群的多样性,防止种群出现停滞现象。在此基础上,又加入了扰动机制,进一步避免算法陷入局部最优。采用该算法对3个经典函数进行测试,并将其应用于Flow Shop调度问题,仿真实验结果表明:新算法有效克服了停滞现象,增强了全局搜索能力,比基本协同粒子群优化算法的优化性能更好。     

半导体制造系统优化调度模型的分解和简化方法

在半导体制造系统流体网络模型的基础上,建立了以减小平均在制品水平为目标的可分解的优化调度模型,利用其可分解的特性,把整个调度周期划分为若干等长的子区间,把原调度问题分解为这些子区间上的子问题。在半导体制造环境下,这些子问题可以进一步简化,因此通过求解这些子问题得到了原调度问题的解。这种算法的计算量与调度周期成正比,而且应用实例表明,其性能有很大提高。     

基于粒子群的多目标多执行模式项目调度

聚焦多目标多执行模式特点下的项目调度问题,通过建立工期、费用、资源和质量多目标函数,构建综合优化模型,同时运用粒子群算法解决工程项目多目标多执行模式优化问题.最后,通过一个应用实例计算,表明粒子群算法可以准确快速地解决该模型下的工程项目多目标优化问题,达到了项目调度中面对不同模式进行抉择,并且缩短工期、减少成本、均衡资源以及提升质量的综合的理想效果.     

面向船体分段建造的二维不规则空间调度方法

针对船体分段建造计划的时空特性和分段投影不规则形状的特点,提出了综合时间和空间的多目标分段建造空间调度优化模型.该模型将船体分段投影抽象为更接近实际形状的不规则多边形,提出分段调度中的悬挂和重叠现象的检验方法和解决方案.设计了具有时空特性的改进粒子群算法,采用均值自适应加权法解决多目标权值分配问题,使目标函数值比例均衡.最后,以船厂实际数据为例进行实验验证.结果表明,所提出的调度方法能有效地提高船舶分段生产效率和空间利用率,并具有较强实用性.     

基于多智能体的虚拟企业任务调度研究

采用多智能体技术构建了虚拟企业任务调度运行模型,该模型包括管理智能体、任务智能体、资源智能体等。针对模型中的调度优化问题,以资源智能体所承担的生产任务为对象,综合考虑资源智能体自身已确定的生产任务、完成虚拟企业生产任务所需作业时间及转运时间等因素,建立了以生产延续时间最小化为目标的优化调度模型,并给出了粒子群优化求解算法。工业机械手实例说明了任务调度模型及实现方法的有效性。     

多vCPU环境中基于容器的科学工作流调度策略

现有科学工作流调度研究较少考虑计算资源的多道程序设计,难以同时实现有效的容器共享并优化任务并行度与资源利用率。为了解决以上难点,文章提出了一种分布式多vCPU环境中基于容器技术的分段式工作流调度策略。该策略通过分段调度方法,降低启发式算法的解空间大小,使用带遗传算子的自适应离散粒子群优化算法(ADPSOGA),在设备使用成本的约束下优化各个工作流的完成时间,并制定一种容器与设备间的动态伸缩方案,实现容器的复用并解决单个设备中任务并行时的资源争用问题。结果表明: ADPSOGA的性能优于其他同类启发式算法,并且分段调度方法与容器伸缩方案在工作流调度方面表现出良好的性能,能很好地适应因任务并行度增加所带来的影响。