基于遗传算法的主生产计划优化模型

文章针对生产与销售多种产品且每个产品具有多级装配结构的典型离散型生产制造企业,研究了其主生产计划调度优化问题;以全生命周期中生产与库存费用最小为目标,通过引入提前和拖期惩罚费用因子,建立了加工能力受限情况下的主生产计划优化数学模型;将遗传算法和启发式方法相结合,提出了一种新型的企业资源计划的主生产计划优化的求解策略;对典型实例进行仿真,并对求解性能进行了比较,结果表明该算法模型是有效和可行的。     

基于交替迭代遗传算法的多级车间生产计划与调度的集成优化

为了提高多级生产系统的运作效率,研究了一类多周期的多级车间生产计划与调度的集成优化问题,该生产系统由一级混批Job-shop车间和一级混流装配车间串联而成.首先建立了该类集成优化问题的混合整数规划模型,该模型从上下游生产车间的需求关系出发,综合考虑上下游车间的物料平衡、设备负荷以及开工位置等约束条件,同时满足优化上下游生产线的费用目标.然后提出了一种交替式混合遗传协调优化算法求解该集成优化问题,其主要思想是给定计划用一种混合遗传算法求调度,反过来给定已求调度用另一种混合遗传算法求取新计划,如此不断交替使用2种混合遗传算法实现计划与调度的同时优化.仿真结果证明了该方法的可行性和有效性.     

离散型制造业应用MES系统模型设计

以离散型制造业为应用背景,设计了在ERP和PCS之间的MES系统(制造执行系统)模型,渗入了智能知识化生产管理要素.建立了ERP/MES/PCS三层为核心的企业信息全面集成,使制造闭环控制过程从上层ERP企业资源计划经过中间层MES制造执行系统最后到达底层PCS生产控制系统,其关键环节是MES模型的实现和渗入智能知识化能促进离散型制造业企业信息化与全面综合自动化的发展.     

基于RFID的离散制造车间实时数据采集系统的设计与实现

针对离散型制造业的生产特点,分析了RFID技术在制造业中的应用需求。基于RFID技术和串口通信技术,设计了一种车间实时数据采集系统。它结合多线程同步技术和数据库存储过程技术,能够完成实时监控、在制品跟踪以及车间生产计划的合理安排。实现了一种新的车间现场生产数据采集方式,为企业提高生产效率提供支持。     

一种基于离散蛙跳算法的旅行商问题求解方法

针对旅行商问题,提出了一种新的离散化蛙跳求解算法.新算法借助蛙跳算法优化机理,采用基于城市序列的编码方式和新的个体产生方法扩展了传统蛙跳算法的求解模型,并结合简化邻域搜索算法给出了改进策略.仿真实验表明了所提算法及策略的有效性.     

高密度离散灰色建模及其预测应用

为定量描述复杂系统动态过程特征,针对生产过程空间整体参数的监测及控制问题,借助灰色系统理论的设计方法,给出一种利用多变量离散灰色模型预测控制算法.该算法利用线性矩阵级数展开求和设计一个空间高密度多点预测模型,基于该模型实现空间高密度多点预测模型的建模和预测.仿真算例证实了算法的有效性及可行性,为通用非线性预测提供一种新的控制思路.     

基于免疫遗传算法的炼钢最优炉次计划研究

针对炼钢最优炉次计划问题难以准确求解的实际情况,建立了一种含有0-1变量的整数规划模型,为了求解该优化模型,提出了一种新的免疫遗传算法.该算法通过将免疫算法和遗传算法相结合,在传统遗传算法中加入免疫算子,并且引入了新的个体选择概率模型,有效防止了算法过早收敛的现象.针对该类优化问题的特性,设计了自适应的交叉率和变异率准则,动态调整交叉率和变异率,提高了该算法的精度.基于工厂的实际数据,进行了仿真实验,实验结果表明该免疫遗传算法比普通遗传算法有着更高的搜索精度,证明了该算法在实际炼钢最优炉次计划问题中的有效性和准确性.     

模糊决策粗糙集模型及其属性约简

决策粗糙集基于严格的不可分辨等价关系,只能适用于离散型数据,文中研究了一种新的模糊决策粗糙集模型及相应的属性约简算法.该模型将不可分辨等价关系放松为高斯核模糊T-等价关系,从模糊隶属度角度定义了条件概率,能够直接对数值型数据进行属性约简.利用UCI标准数据集,将该模型与Pawlak经典粗糙集、决策粗糙集在属性约简能力上进行比较,仿真实验结果表明,该模型具有较好的性能.     

基于时间与费用双优化的虚拟企业调度算法

基于合理抽象虚拟企业模型和任务模型,建立虚拟企业生产任务计划的数学模型,并提出了一种时间与费用双优化的调度算法.该算法分别针对虚拟企业生产调度的时间与费用2个目标提出启发式优化算法,并以调度优化的结果作为遗传算法的初始染色体,通过对遗传算法运算的重新定义来优化虚拟企业生产计划调度,充分发挥遗传算法良好的全局搜索能力和能有效避免陷入局部极小的优点,提高了算法的全局寻优能力.实验结果表明,启发式优化算法与遗传算法相结合的优化技术能够降低虚拟企业生产费用,使企业具有较好的生产敏捷性.     

构造Dn—最优确切设计的优化方法——离散算法

为了避免使用局部收敛的优化算法构造Ｄｎ－最优确切设计,本文给出了一种新的优化算法－离散算法。并针对三分量混料模型给出构造结果,大量实践证明,该方法对提高设计的成功率,扩大应用范围具有非常显著的效果。     

基于微粒群模型的无线传感器网络节点部署

提出了一种新的基于微粒群模型节点部署优化算法.该算法根据节点的位置信息建立节点部署优化模型,利用微粒群算法求解该优化模型,优化过程中的最优解作为节点的最终配置位置.仿真结果表明该算法有效的改善了网络的覆盖率.     

船体双层底结构优化的粒子群优化算法

为优化船体双层底结构,在适于求解连续变量的标准粒子群优化算法(PSO)基础上,提出一种离散变量PSO算法,并利用标准PSO算法和离散变量PSO算法分别对测试函数和某大型油船双层底结构优化设计问题进行求解,该双层底结构的响应分析计算采用正交异性板计算模型实现.研究了不同取值的惯性权重和学习因子对优化结果的影响.通过对计算结果的对比分析,得出该离散变量PSO算法应用于船体板架结构优化设计时,其惯性权重和学习因子的最佳取值范围.     

离散变量模糊优化的组合形遗传算法及应用

为解决离散变量结构优化客观追求的应该是"满意解"的问题,提出离散变量模糊优化的模型,构造了离散变量模糊优化的对称解法.把离散组合形算法作为组合形操作算子融合到遗传算法中,构造一种离散变量结构优化算法-组合形遗传算法.在建立的对称模糊优化模型中,利用交模糊判决,将模糊优化问题转化成非模糊优化问题来求解,然后运用组合形遗传算法进行非模糊优化问题的求解.最后通过算例证明该方法具有良好的效果,为工程结构优化设计提供具有参考价值的理论依据.     

基于蚁群聚类的智能优化算法及应用

为了解决数据挖掘问题中离散优化问题,提高全局的优化能力,在研究基本蚁群聚类模型的基础上,通过改进,提出了一种新的蚁群聚类组合算法,将此算法应用于银行信用卡客户的消费行为分析,通过数据测试和性能分析,证明这种算法在解决离散空间问题上表现了良好的性能。该结果对银行制定市场策略上提供了良好的参考价值。     

基于Petri网和GASA的双资源JSP动态优化调度

以带有控制器的Petri网为建模工具对柔性生产调度中的离散事件建模.该模型不仅能够反映柔性生产线上待加工产品的多条工艺加工路径及其资源约束,还可以对系统的设备维护、各种优先级等特性进行描述.利用遗传算法和模拟退火算法(GASA)获得调度结果,用于解决作业车间在机床、操作工人等生产资源制约条件下的动态优化调度.该调度以生产周期为目标,通过多种交叉、变异、概率更新、再分配策略等遗传和模拟退火操作,得到目标的最优或次优解;尤其重要的是该算法能够在扰动发生后迅速提供新的调度计划.对算法进行了仿真研究,结果表明该算法是可行、有效的.     

量子蜂群算法及其在认知频谱分配中的应用

基于人工蜂群理论和量子计算,提出一种新的离散组合优化算法——量子蜂群优化算法.该量子蜂群算法使用2种新的量子觅食行为完成整个量子蜂群的协同演进,快速找到最优的蜜源位置,通过对优化函数的测试验证其高效性.以该量子蜂群算法为基础,提出一种认知无线电频谱分配算法,与经典的遗传算法,量子遗传算法和粒子群算法等智能优化算法及敏感图论着色算法在不同的网络效益函数下进行仿真性能比较.仿真结果表明:本文提出的量子蜂群频谱分配算法均能够较好地找到最优解,优于经典的频谱分配算法和已有的智能频谱分配算法.     

基于改进和声算法的有序样本聚类及其应用

标准和声算法只能解决连续型优化问题,而有序样本聚类属于离散型优化问题。将Fisher算法和和声算法相结合,提出一种改进和声算法,使之能够用于离散型优化问题,并利用其对有序样本进行分类。数值仿真实验结果表明,该算法分类结果符合实际。结论表明改进和声算法是一种全局最优算法,分类结果优于Fisher算法。     

基于混合算法优化神经网络的混沌时间序列预测

提出了一种混合算法优化神经网络的混沌时间序列预测模型.将粒子群优化算法与模拟退火算法过程中概率突跳的思想相结合形成一种新的混合算法,并用此混合算法优化神经网络建立预测模型.该模型克服了传统的神经网络收敛慢、易陷入局部最优等不足.利用该模型对Mackey-Glass混沌时间序列和Henon映射进行实验仿真,结果表明,该模型收敛速度快,稳定性能好,预测精度高.     

一种改进的粒子群算法求解背包问题

针对传统的离散粒子群优化算法后期容易陷入局部收敛这一缺点,提出了一种新的离散粒子群算法,使用了新的运动方程来更新粒子的位置,并将贪心算法的思想引入粒子群优化算法中,在粒子的位置初始化的过程中,把采用贪心策略所得出的结果作为一个粒子的初始位置.用改进的算法求解背包问题,通过与其他文献中仿真实例的计算和结果比较,表明该算法在全局寻优能力和收敛性上都优于传统的粒子群算法.     

基于鱼骨型仓库的拣选路径问题优化

为提高鱼骨型仓库布局下的订单拣选效率,基于拣货路径距离计算模型和以最小化拣货路径总距离为优化目标的拣选路径优化模型,提出一种混沌模拟退火粒子群优化算法,引入混沌理论使粒子更高效地遍历搜寻空间,同时结合了模拟退火算法的概率突跳特点使算法在迭代后期仍具有较好的全局寻优能力.最后,通过实例仿真验证了该算法在解决鱼骨型仓库布局拣选路径优化问题上的有效性,并通过与其他算法比较,证明了该算法的先进性,为鱼骨型仓库布局下拣选路径规划问题提供了新的解决思路.