基于解构造图的卫星数传调度ACO算法

针对卫星数传调度问题,建立了基于任务调度关系（弧模式）和基于任务调度位置（结点模式）的解构造图,提出了基于解构造图的卫星数传调度蚁群优化(ant colony optimization, ACO)算法。算法利用伪随机概率转移规则进行路径搜索,通过划分冲突任务集来限制蚁群的搜索邻域。算法根据迭代最优解和至今最优解进行全局信息素更新,并将构造图中的信息素浓度限制在一定范围内。仿真结果表明,文中提出的两种解构造图及ACO算法是正确可行的,基于结点模式解构造图的ACO算法能获得更优的解。     

卫星数传资源负荷均衡调度模型及蚁群优化算法

建立了卫星数传资源负荷均衡调度模型,提出了调度方案效能评价函数和模型求解的蚁群优化算法.调度模型中主要考虑任务调度收益和资源负荷均衡两个优化目标,蚁群算法通过遍历矩阵解构造图来逐步构造可行解,利用基于调度方案效能评价函数的全局信息素更新规则同时优化数传任务调度收益和数传资源负荷均衡两个目标.算例仿真表明,本文提出的调度模型和蚁群优化算法所求得的调度方案取得了较好的任务调度收益和资源负荷均衡指标评价值,说明模型与算法正确可行.     

基于信息素评价的卫星数传调度蚁群算法

针对具有严格时间窗口和资源限制的复杂约束卫星数传调度问题,建立了基于蚁群算法的解构造图模型,提出了基于信息素局部评价方法、求和评价方法,相对评价方法的概率决策模型,设计了具有信息素全局更新策略的算法流程.仿真表明,基于不同信息素评价方法的蚁群算法能够取得较好效果,信息素相对评价方法在收敛速度和解寻优能力上都好于其他两种方法,而信息素求和评价方法相对较差.     

Flow shop问题的蚁群优化调度方法

提出了一种新颖的蚁群优化算法，用于解决流水作业（flowshop）的优化调度问题。算法中，流水作业调度问题以结点或弧模式有向图表示，人工蚁受有向图上信息素踪迹的指引，在图上搜索并一步步构造出问题的可行解。算法中的信息素踪迹更新过程作为蚁群间的间接通信机制，将引导整个蚁群收敛到问题的优化解。信息素踪迹更新过程中的停滞状态脱离机制以及信息素踪迹限制机制能帮助人工蚁跳出局部最优解。算法局部搜索过程中采用的基于关键路径的领域结构缩小问题的搜索空间。与其他算法在Taillard流水作业调度测试问题集上的比较试验表明，本算法性能更优，且具有更强的自适应和鲁棒性。     

任务调度启发式信息的卫星数传ACO算法应用

针对卫星数传调度问题,建立了任务调度启发式信息体系框架,提出了基于任务开始时间、任务调度收益、任务可用资源灵活度和任务调度冲突度的启发式信息,研究了任务调度启发式信息在卫星数传蚁群优化算法中的应用。针对不同规模场景的仿真结果表明,任务调度启发式信息有助于蚁群算法求解卫星数传调度问题。     

多星成像调度问题基于分解的优化算法

提出了一种求解多星成像调度问题的基于分解的优化算法,将问题分解为任务分配主问题与单星成像调度子问题.任务分配主问题生成不同卫星的任务分配方案,单星成像调度子问题则根据分配的任务进行优化,生成每颗卫星的成像调度方案.采用自适应的蚁群算法求解任务分配主问题,通过自适应参数调整策略及信息素平滑策略,实现全局搜索和快速收敛间的平衡.采用启发式算法及快速模拟退火算法求解单星成像调度子问题,通过综合多颗卫星的调度结果, 可以对任务分配方案进行评价,引导蚁群算法搜索优化的任务分配方案,最终得到多颗卫星的成像调度方案. 大规模测试算例验证了算法的效率.     

基于记忆曲线的ACO在柔性作业车间的调度优化

为克服蚁群算法存在收敛速度慢、容易陷入局部最优解的问题,通过研究记忆曲线模型和蚁群算法信息素更新规则的特点,提出了一种基于生物记忆曲线模型的信息素更新规则对蚁群算法进行改进,并通过实验确定改进后的蚁群算法各参数的合理取值。以最短加工时间为目标函数,建立柔性作业车间调度的目标函数,结合实际算例借助MATLAB求解。通过与其他改进蚁群算法的对比,对6个Job-Shop Benchmark的基准问题进行仿真,通过仿真结果发现,无论是最优解的质量还是求解速度上改进的蚁群算法较基本蚁群算法都有较大提升。最终得出本文提出的基于生物记忆曲线模型的信息素更新规则具有良好的求解能力和收敛能力。     

求解子集问题的鲶鱼效应蝙蝠蚁群优化

为求解子集问题,提出一种新的基于图的蚂蚁系统--鲶鱼效应蝙蝠蚁群优化(catfish bat algorithm ant colony optimization,CBA-ACO)。基于子集问题的构造图,利用路径概率转移公式进行路径搜索,采用等效路径信息素增强进行信息素更新;动态维护一定数量较好路径作为档案信息;使用混沌映射并结合鲶鱼效应对蝙蝠算法(bat algorithm,BA)进行改进,在全局最优解多次未更新时,利用档案信息初始化鲶鱼效应增强搜索,返回较好路径解;采用本轮迭代最优更新和增强搜索更新两种方式更新信息素,兼顾算法的收敛速度和搜索能力。对算法进行了描述并分析算法复杂度。结果表明,CBA-ACO具有更好的稳定性和获取较好解的能力。     

基于综合优先度的卫星数传调度算法

研究了在地面站资源有限、数传任务急剧增多的情况下,合理分配资源以有效实现卫星数传任务的调度问题.首先建立了卫星数传任务模型和调度问题模型,提出了综合优先度的概念及其各个指标,对每个指标进行了详细分析.在此基础上,提出了一种基于综合优先度的卫星数传调度算法。仿真结果表明该算法能够取得较好的调度结果.     

基于蚁群优化算法的0-1背包问题求解

蚁群优化算法在求解旅行商问题、指派问题、Job-shop调度问题和网络路由问题等获得了极大的成功．将蚁群优化算法应用于0—1背包问题，首先将0—1背包问题表示成相应的构造图，并针对该图设计了两个状态转移公式，蚂蚁根据这两个状态转移公式在带权图中移动直到死亡．此时，蚂蚁所走过的路径即构成背包问题的一个可行解．仿真实验对该算法的参数进行了讨论，再与遗传算法进行比较，结果显示该算法具有较高的性能．