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相似文献
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1.
将微粒群算法(particle swarm optimization,PSO)引入工程项目多目标协同优化领域,研究工程项目的质量、费用、资源和工期的协同优化问题。文章首先系统介绍微粒群算法原理、流程以及算法的改进发展,然后研究了工程项目质量、费用、工期和资源的协调功效系数,并建立了质量、费用、工期和资源的多目标协同优化模型,接下来介绍了应用微粒群算法编码解决工程项目多目标优化的方法步骤。最后,通过一个应用实例,计算表明微粒群算法可以准确快速地解决工程项目多目标协同优化问题。  相似文献   

2.
于淼  谢武  项英辉 《科学技术与工程》2021,21(34):14749-14754
针对以往装配式建筑调度研究中,主要基于一个活动只有一种固定资源投入和固定工期的执行模式,而实际调度过程中多种资源投入和不同工期的多种执行模式普遍存在的问题,以及装配式建筑一体化建造建模方法的不足,建立以装配空间工期最短,以及在装配空间工期最短限定下的生产空间工期最短的多模式资源约束模型,在该多维空间调度模型的基础上,设计了一种搜索能力强、能有效求解该问题的布谷鸟算法(CS)。最后通过装配式建筑项目实际案例分析和遗传算法(GA)的性能对比,证明本文构建的调度模型和算法设计能有效的解决多模式下装配式建筑工程资源受限调度问题,丰富了装配式建筑项目调度这一领域的理论方法。  相似文献   

3.
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。  相似文献   

4.
针对舰船海上执行任务期间随舰特装器材的保障问题,研究了特装器材的多目标优化配置方法。结合舰船特装器材保障的实际特点,以器材的体积、质量、费用为约束条件,以保障概率和利用率为优化目标,建立多目标多约束特装器材优化配置模型,并改进多目标粒子群算法,保证全局范围粒子多样性,避免算法过快收敛,以求得全局最优解。通过实例对比改进粒子群算法与标准算法的计算结果,分析不同指标权重比组合下的最优配置方案、不同约束条件下的多目标变化趋势,证明了改进粒子群算法的稳定性和多目标优化模型的实用性。  相似文献   

5.
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,建立了以制造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.最后以工业机械手制造实例说明了任务调度模型及求解算法的有效性.  相似文献   

6.
刘澍  王军武 《科学技术与工程》2022,22(29):13021-13027
在传统的工期-成本施工优化体系上引入安全水平和环境影响两大目标,构建施工工期-成本-安全-环境多目标优化模型,采用膝点驱动进化算法KnEA进行多目标寻优。首先,构建工期-成本-安全-环境目标函数,其中安全目标函数的构建采用网络系统理论,构建工期-安全、成本-安全函数,环境目标函数考虑项目对环境的直接影响和间接影响; 然后,以工期天数、直接成本为输入,进行KnEA模型的参数设置,选取典型工程项目施工工序组合构建施工多目标优化模型。最后,利用KnEA算法求解,得到使工期-成本-安全-环境综合最优的工序执行模式组合的帕累托最优解集,与典型优化算法对比,验证了knEA算法在工程施工多目标优化中的有效性,从而证明了本文能有效指导施工过程的优化管理。  相似文献   

7.
丁雷  段平 《中国工程科学》2010,12(2):101-107
针对铅锌烧结过程综合透气性、烧结终点的优化具有强非线性、计算复杂等特点,提出了一种有效的多目标粒子群协同优化算法。首先,建立了有综合透气性、烧结终点两个目标的优化模型。接着,通过改进的约束比较方法、粒子极值选取方法,以及利用不同的粒子群来分别优化相应的变量,提出了一种改进的多目标粒子群协同优化算法。最后,利用提出的多目标优化算法进行综合透气性、烧结终点的优化。仿真结果表明,所提出的多目标优化算法能较好地解决综合透气性、烧结终点的优化问题。  相似文献   

8.
服务网格资源调度问题是一个新兴的课题,如何构建一个高效的资源调度模块,是提高服务网格性能的关键.采用基于微粒群智能优化算法(PSO算法)的Pareto方法,探索解决资源调度的多目标优化问题,通过实验证明该方法在多目标优化方面具有优越性.  相似文献   

9.
葛明  贺勇  何寿奎  李沅睿  霍典 《河南科学》2023,(11):1678-1686
公路养护工程项目调度通常会受现场资源与施工工期的限制,针对基本遗传算法不能有效解决多模式资源受限养护工程调度问题(MRCPSP),将生物免疫系统中抗体多样性的维持机制应用到养护工程调度管理,构建一种采用双链表结构编码方式(随机优先权值链表和模式链表)、串行调度生成机制解码方式的免疫遗传算法,通过选择、交叉、变异和记忆库更新算子进行全局搜索确定较优项目调度方案.运用PSPLIB问题库中的基准问题对该算法进行验证,以证明该算法的可行性和有效性.  相似文献   

10.
结合一类实际生产决策需求,提出了基于项目拆分决策的多模式资源投入调度问题,并以资源投入最小化为优化目标,建立了问题的数学模型.针对模型特点,提出了包含项目拆分算法和多模式资源投入型项目调度算法的双层优化算法,其中项目拆分算法通过将作业在不同子项目之间有效移动获得合理的拆分方案,多模式资源投入型项目调度算法通过分析不同作业对时间约束和资源约束的影响来确定优先级规则,进而得到最佳调度方案.应用PSPLIB标准算例进行数据实验,结果证明了算法的有效性和可靠性.  相似文献   

11.
为了克服风电场出力波动的不利影响,提高调度经济性,构建含常规火力发电燃料费用、风电预测误差备用费用以及风电弃风成本的多目标动态调度模型,并提出一种混沌量子粒子群算法对模型进行求解。标准测试函数的仿真结果表明本算法比对照算法具有较高的收敛精度和稳定性。对含风电场的IEEE30节点系统算例进行仿真实验,结果表明采用混沌量子粒子群算法对调度模型求解的调度费用最低。  相似文献   

12.
分析了供应商优选与订货量分配问题的特性,构建了带界约束的多目标优化模型,并设计具备有综合学习机制的多目标微粒群优化算法以求解该模型.实验结果表明,该多目标微粒群优化算法是有效的.  相似文献   

13.
针对6-RSS并联机器人机构,以工作空间和速度全域性能为目标建立多目标优化模型,并使用改进的基于动态聚集距离多目标粒子群优化算法求解。为了快速有效地求解6-RSS并联机器人机构的工作空间,本文采用蒙特卡洛方法;为了求解带约束的6-RSS并联机器人机构多目标优化模型,将随机排序法引入基于动态聚集距离多目标粒子群优化算法。结果表明,该方法可以得到多个Pareto解供使用者选择,体现了多目标优化设计在并联机构设计中的有效性。  相似文献   

14.
基于粒子群算法的不确定动态多目标优化方法研究   总被引:1,自引:1,他引:0  
当前不确定动态多目标优化方法通常将多目标问题转换成单目标问题,将其它目标看作约束条件,仅可得到单个解,无法有效体现不确定多目标之间的关系,导致得到的解质量低。为此,提出一种新的基于粒子群算法的不确定动态多目标优化方法,给出不确定动态多目标优化问题的数学描述,介绍了粒子群算法,针对粒子群算法容易陷入局部最优的弊端,引入动态变异算子对其进行改进,通过改进的位置更新公式实现粒子群算法位置的自适应更新,给出解决不确定多目标优化问题的详细过程,在此基础上,通过分段线性函数参数化实现不确定动态多目标优化。实验结果表明,所提方法搜索能力强,采用所提方法得到的解与真实解最相近,质量最高。  相似文献   

15.
基于改进粒子群算法优化电梯群控系统   总被引:1,自引:1,他引:1  
给出的粒子群优化算法是一种群智能优化技术,利用群体和个体的智能行为来求解组合优化问题,并将多目标问题分别在粒子的各子种群中以内在并行的方式搜索多个非劣解,同时对各子种群粒子的适应度采用积分排序,较好地解决了电梯群控系统的多目标问题。充分弥补了传统方法解决多目标问题出现的不足。针对不同客流强度进行分析,分别得到不同平均的候梯时间和乘梯时间,结果表明采用此种改进的粒子群算法充分保证了算法的收敛速度和精度。  相似文献   

16.
为了更好地求解大规模柔性车间调度问题,提高柔性车间调度算法的寻优性能,提出一种基于熵的混合粒子群算法.该算法把粒子群算法、遗传算法和模拟退火算法相结合,同时用种群熵自适应调节惯性系数和变异概率,以增强算法的寻优能力和克服算法的过早收敛.典型实例仿真结果表明,该算法能更好地求解柔性车间调度问题,与传统的优化算法相比,在优化精度上具有明显的优越性.  相似文献   

17.
风电场接入电力系统会造成系统运行成本增加、稳定性降低等问题,引入需求侧资源是解决该问题的重要手段之一。为了探究价格型与激励型需求响应的互补性,通过协调调用基于消费者心理学模型的价格型需求侧响应,以及激励型需求侧响应参与电力系统的优化调度中,对比分析了不同调用模式下的电力系统运行成本。针对传统粒子群算法易陷入局部最优解的缺点,提出一种自适应动态调节惯性权重的改进粒子群算法对模型求解。结果表明所提模型有效降低了系统运行成本,不同类型需求侧响应具有互补性。  相似文献   

18.
为确定"引哈济锡"调水工程中调出区水库的正常高水位、输水工程的隧洞过水能力和受水区水库的正常高水位,建立了一个以供水量最大、缺水量和弃水量最小为目标,以逐月的调水量和供水量为决策变量的多库多目标调水工程的规模优选模型.在满足供水保证率和缺水量不超过破坏深度的前提下,对调水工程规模的每种组合方案,采用粒子群算法进行求解,以投资费用为评价参考,优选出适宜的工程规模.  相似文献   

19.
为确定"引哈济锡"调水工程中调出区水库的正常高水位、输水工程的隧洞过水能力和受水区水库的正常高水位,建立了一个以供水量最大、缺水量和弃水量最小为目标,以逐月的调水量和供水量为决策变量的多库多目标调水工程的规模优选模型.在满足供水保证率和缺水量不超过破坏深度的前提下,对调水工程规模的每种组合方案,采用粒子群算法进行求解,以投资费用为评价参考,优选出适宜的工程规模.  相似文献   

20.
为解决大量电动汽车无序充电对微电网负荷曲线产生新的峰值或峰上加峰等现象,提出了V2G(vehicle to grid)下两阶段优化方法,第一阶段考虑实时电价的前提下以满足用户充电需求为目标建立电动汽车有序充放电模型,第二阶段以微电网综合成本最低和微电网出力波动最小为目标,确定电动汽车有序充放电功率。为了解决多目标优化的问题,本文采用改进型多目标粒子群算法(IMPSO)。为验证本文方法的有效性,用蒙特卡洛法模拟某微电网内电动汽车的充电需求后采用本文方法优化,结果证明本文调度方法降低微电网经济成本和出力波动的同时,降低了用户成本。  相似文献   

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