自适应蚁群优化求解置换流水车间调度问题

基本蚁群算法的选择概率公式存在的缺陷,从信息素的更新策略方面入手,通过自适应地调整挥发系数对蚁群算法进行优化,并将自适应蚁群优化算法应用于置换流水车间调度问题.对几组仿真数据进行实验,结果表明该算法具有可行性,并且有一定的理论意义和较高的实际应用价值,是一种值得推广的求解置换流水车间问题算法.     

带有学习效应的多目标置换流水车间调度问题研究

在综合考虑经济指标和环境因素的基础上,提出了以最小化最大完工时间和总能耗为优化目标的置换流水车间调度问题,并着重考虑学习效应对该问题的影响。针对该问题的特点,构建了带有学习效应的多目标置换流水车间调度模型,并设计了一种嵌有批量处理和扰动算子操作的混合蛙跳算法对模型进行求解。利用扩展的标准测试问题验证了该算法的性能,并与非支配排序遗传算法、强帕累托进化算法进行了对比分析,实验结果表明改进的混合蛙跳算法具有较好的寻优能力。利用此算法得到了不同学习率下的优化目标值,并运用敏感性分析探讨了学习效应对优化目标的影响程度,从而为企业制定合理的生产调度方案提供参考。     

带有学习效应的多阶段混合流水车间调度问题研究

[目的]研究考虑学习效应和顺序相关调整时间的多阶段混合流水车间调度问题.[方法]针对该问题的特点,建立以最小化最大完工时间和总能耗为目标的混合流水车间调度问题模型,同时设计一种改进的混合蛙跳算法进行求解.采用不同规模的测试问题对提出的算法进行测试,并与另外3种算法进行对比.[结果]提出的算法的效果均优于另外3种算法.此外,不同的学习率对调度目标的影响存在差异.[结论]该研究对企业提高生产效率和节能降耗的 目标有一定的指导意义,可为企业在制定生产调度方案时提供决策支持.     

置换流水车间调度问题的离散粒子群优化算法

提出了一种求解置换流水车间调度问题的离散粒子群优化算法.在该算法中,定义粒子的位置为作业的置换,粒子的速度为置换中作业的交换,根据离散量运算的特点,对粒子的运动规则进行了重新定义.采用变邻域搜索算子和逆序算子来保持粒子群的多样性和提高算法的局部求精能力,使算法在空间探索和局部求精间取得了较好的平衡.在Taillard测试问题集上对算法性能进行了仿真实验,结果表明,离散粒子群优化算法具有良好的性能.     

基于离散布谷鸟搜索算法的带阻塞有差速混合流水车间调度

基于以最小完工时间为目标的带阻塞有差速混合流水车间调度问题,提出了一种改进的离散布谷鸟搜索算法。在基本布谷鸟搜索算法的莱维飞行和巢寄生性的基础结构上,提出了一种基于交叉策略的莱维飞行机制,以便算法能够解决离散问题;同时,通过非余弦递减策略的动态发现概率去发现劣质鸟巢,并利用排列差分进化算法的变异思想将劣质鸟巢重建;在搜索过程中设定全局最优极值保持代数为阈值去重新发现劣质鸟巢,以防止算法陷入局部最优;最后利用邻域搜索方法进一步提高算法的搜索精度。通过仿真实验验证了该算法在求解混合流水车间调度类离散问题上的有效性与优越性。     

一种受限于给定最大延误上界的单目标启发式算法

基于有效求解在未超过给定的最大延误上界这一约束条件下最小化总完工时间的置换流水车间调度问题,提出一种新的迭代贪心启发式算法IG_CZ,通过结合全局和局部优化策略获得最优解或近似最优解.并在Taillard基准测试集上对不同规模的问题进行算法性能测试,实验结果表明,IG_CZ算法不仅简单、易于实现,而且求解能力及解的质量优于对比的其他算法。     

分布式两阶段混合流水车间调度

针对分布式两阶段混合流水车间调度问题(DTHFSP),提出一种教学优化算法(TLBO)求解工厂分配问题并设计一种启发式算法解决机器分配问题,以最小化最大完工时间.首先,采用均衡工厂负载的方法生成初始班级;然后,引入淘汰机制以加强对优势解的局部搜索效率,并在自学阶段增加反思过程强化教学结果;最后,通过大量实例实验验证了教学优化算法在求解分布式两阶段混合流水车间调度问题时的搜索优势.结果分析表明教学优化算法在求解分布式两阶段混合流水车间调度方面具有更好的稳定性和求解质量.     

蚁群算法在车间调度问题中的应用

提出用蚁群算法求解车间调度问题.车间调度问题是典型的非确定性多项式时间难问题,蚁群算法是一种分布式进化计算方法,具有鲁棒性,正反馈,并行性等特点,而且算法简单.给出了用蚁群算法求解车间调度问题的流程,并且用经典的JSP的样例对算法进行了测试,实验结果表明用蚁群算法可以求解得到车间调度问题的最优解或近似最优解.     

一种求解置换流水车间调度问题的多策略粒子群优化

为了提高粒子群优化方法解决组合优化问题的效率,该文基于多种组合优化策略,提出一种求解置换流水车间调度问题的多策略粒子群优化方法。该方法基于万有引力值划分的子区间,按信息熵方式度量粒子群体的多样性。同时在蚂蚁路径选择的基础上,综合考虑粒子间距离和惯性质量择优选出全局最优粒子。此外,一种新颖的集合变异方式被用于引导粒子群体跳出局部最优解区域,增强粒子群体的全局搜索能力。测试问题的仿真结果表明,所提出方法能加快最优解的收敛速度和搜索性能,可有效应用于置换流水车间调度问题的求解。     

求解调度问题的粒子群算法编码方法研究

利用粒子群算法求解调度问题的关键是建立有效的粒子编码结构.介绍了作业车间、流水车间和并行机调度等3类典型调度问题的特点,阐述了求解调度问题的粒子群算法结构,指出设计粒子群算法编码方法需要考虑的3个关键问题.提出3种求解不同调度问题的粒子群算法编码方法,并从生成调度解的可行性和有效性、粒子群计算模型的适用性和解码过程的复杂性等几个方面对粒子编码方法进行分析.以作业车间调度问题为例,验证了所提粒子编码方法的有效性.     

Fuzzy entropy image segmentation based on particle swarm optimization

Particle swarm optimization is a stochastic global optimization algorithm that is based on swarm intelligence. Because of its excellent performance, particle swarm optimization is introduced into fuzzy entropy image segmentation to select the optimal fuzzy parameter combination and fuzzy threshold adaptively. In this study, the particles in the swarm are constructed and the swarm search strategy is proposed to meet the needs of the segmentation application. Then fuzzy entropy image segmentation based on particle swarm optimization is implemented and the proposed method obtains satisfactory results in the segmentation experiments. Compared with the exhaustive search method, particle swarm optimization can give the same optimal fuzzy parameter combination and fuzzy threshold while needing less search time in the segmentation experiments and also has good search stability in the repeated experiments. Therefore, fuzzy entropy image segmentation based on particle swarm optimization is an efficient and promising segmentation method.     

基于扰动的自适应粒子群优化算法

【目的】针对标准粒子群优化算法在应用中暴露出的缺点,如在迭代后期收敛速度慢、搜索精度不高、容易陷入局部最优等,提出一种基于扰动的自适应粒子群优化算法。【方法】该算法将扰动因子加入速度更新公式中,使种群搜索范围扩大;采用自适应的惯性权重,以起到平衡全局和局部寻优能力的作用;对最优粒子进行自适应的柯西变异,拓展最优粒子的搜索空间,降低粒子陷入局部最优的可能性;最后对算法进行仿真实验。【结果】新算法能够增强全局搜索能力,有效避免局部最优,具有更快的收敛速度。【结论】新算法克服了标准粒子群优化算法的缺点,为进一步研究粒子群优化算法的改进和应用提供科学依据。     

粒子群优化平方根强跟踪CKF及应用

提出一种粒子群优化平方根强跟踪容积卡尔曼滤波算法,并将其用于水下应答器辅助航位推算组合导航系统. 以强跟踪滤波器为理论框架,结合容积卡尔曼滤波器,设计了平方根强跟踪容积卡尔曼滤波器. 提出一种改进的粒子群算法,将粒子两两为一对分成若干对,每进化一次后,比较两个粒子的代价函数值,代价函数值较优的粒子,搜索方向侧重于群体历史经验,代价函数较差的粒子,搜索方向侧重于自身历史经验. 将改进的粒子群算法用于求取强跟踪滤波器的渐消因子. 仿真结果表明在系统模型不准确的情况下所提算法依然能够有效跟踪状态变化,比传统的容积卡尔曼滤波器具有更高的滤波精度和稳定性.      

求解可重入作业车间调度问题的改进离散微粒群优化算法

本文针对可重入作业车间调度问题,对离散微粒群算法的搜索方式进行改进,混合一种变异机制,并结合Interchange邻域局部搜索机制,设计与开发有效的混合离散微粒群算法。通过实验仿真结果的比较,有力地证明了所提算法的有效性。     

基于改进粒子群算法光伏最大功率跟踪

不断变化的外部环境对光伏列阵的输出有着特殊的影响,为减小能量损失,须对光伏阵列进行最大功率点跟踪（maximum power point tracking,MPPT）。粒子群优化算法（particle swarm optimization,PSO）在多峰值寻优中具有良好的性能,然而粒子在寻优的过程中经常出现过早收敛的现象,导致其寻优精度有所欠缺。为了解决以上的缺陷,本文提出一种改进的自适应粒子群(improved particle swarm optimization,IPSO)与布谷鸟搜索（cuckoo search,CS）混合算法应用于最大功率点跟踪。并在MATLAB/Simulink平台中搭建仿真模型对混合算法进行验证,并与其他方法进行比较,仿真结果证明,本算法有良好的响应速度和较高的优化精度。     

粒子群算法在金融风险模型中的研究与改进

在一种非线性金融风险模型中引入粒子群算法,针对粒子群算法在迭代后期搜索能力不高、粒子容易陷 入局部最优的问题,基于对惯性权重的优化以及对每个粒子个体位置变异,提出一种改进后的粒子群算法。 利用粒子群算法选择最优控制参数,以最大程度降低金融系统的总风险值。仿真结果表明,改进后的粒子群算 法在全局最优以及搜索速度方面优于传统的粒子群算法。     

基于动态和谐搜索的混合粒子群优化算法

针对粒子群优化算法随维数增大群体多样性相对减小而早熟收敛的问题,在对和谐搜索算法进行适应性改进的基础上,将其引入粒子群算法中,提出一种动态和谐搜索混合粒子群优化算法(DHSPSO).该方法使得粒子在搜索初期更具遍历性,降低算法对初始值的敏感性,并通过和谐搜索算法搜索的随机性和优胜劣汰机制改善粒子群的多样性,使得算法具有更快的收敛速度与更好的全局搜索能力.以多个标准测试函数优化进行仿真测试,结果表明,DHSPSO算法在进行高维优化问题时,在寻优速度、精度和成功率等方面均显示出良好的优化效果.     

基于分数阶位置状态的量子粒子群算法

由量子力学的概念和粒子群优化算法的结合,量子行为粒子优化算法作为粒子群算法的一个变种,具有更好的全局搜索能力.为了提高量子粒子算法的全局搜索能力,结合分数阶微积分的概念,本文提出了一种新的算法.该算法将分数阶微积分中常用的GL定义引入了量子粒子算法的更新迭代公式中,利用分数阶微积分的长时记忆特性,通过记忆量子粒子在更新迭代过程中的历史位置和历史信息,增强算法的收敛速度和收敛精度.为了全面评估算法的基本性能,本文进行了一些关于基本测试函数的功能测试.通过对于不同阶次的分数阶量子粒子算法的对比实验和与其他粒子群改进算法的对比实验,实验结果表明,该算法具有更高的收敛精度.     

Parameter Estimation of Mixed Weibull Distributions Using Cuckoo Search

The lifetime data of products with multiple failure modes which are collected from life testing are often fitted by the mixed Weibull distributions. Since the mixed Weibull distributions contain no less than five parameters,the parameter estimation is difficult and inaccurate. In order to enhance the accuracy,a new method of parameter estimation based on Cuckoo search( CS) is proposed. An optimization model for the mixed Weibull distribution is formulated by minimizing the residual sum of squares. The optimal parameters are searched via CS algorithm. In the case study,the lifetime data come from the life testing of diesel injectors and are fitted by the twocomponent Weibull mixture. Regarding the maximum absolute error and the accumulative absolute error between estimated and observed values as the accuracy index of parameter estimation,the results of four parameter estimation methods that the graphic estimation method,the nonlinear least square method,the optimization method based on particle swarm optimization( PSO) and the proposed method are compared. The result shows that the proposed method is more efficient and more accurate than the other three methods.     

一种新的粒子群算法与人工鱼群算法的混合算法

通过分析粒子群算法和人工鱼群算法的优缺点,利用粒子群算法收敛速度快及人工鱼群算法能较好地收敛到全局最优解的特点,提出了一种新的混合算法.算法以粒子群为基础进行设计,根据人工鱼群的公告板、群聚和随行策略的模式对粒子群进行速度与位置变更,使原有的粒子群变成具有一定智能的粒子,从而达到提高搜索精度及效率的目的.通过Generalize-Schwefel等3个经典函数进行优化仿真后发现,该混合算法具有搜索精度更高及收敛速度更快的特点,同时该算法在求解高维问题时具有明显优势.