基于PSO-H优化算法的单机E/T调度问题

经典的粒子群优化算法是一个有效的寻找连续函数极值的方法。其在离散空间的应用还很不成熟。主要针对公共交货期下E/T(Earliness/Tardiness)指标的单机调度问题进行研究,并基于粒子群与启发式集成的优化算法(Particle Swarm Optimization integrated with Heuristic:PSO-H)对该问题进行求解。启发式信息由工件加工时间和拖期惩罚构成,它对算法的寻优性能有明显的改善。同时,采用OR-Library中的标准算例对该算法进行仿真实验,显示出理想的寻优结果。     

一种新的飞机作战效能评估方法

提出了一种较系统的战斗机作战效能评估框架,重点研究了飞行技术特性效能,使用技术特性效能、武器、火控和航电系统效能的评估与综合模型。根据飞机的设计参数评估飞行技术特性效能,可以解释造成效能差异的设计因素。使用技术特性效能评估模型考虑了飞机的无故障性、耐久性、维护性、安全性和生存性等特性。武器、火控和航空电子系统的效能在现有研究的基础上,针对目前武器装备的发展作了修改。应用该模型,给出了典型飞机作战效能的评估结果。     

递进多目标遗传算法

在现有算法研究基础上,提出了一种递进多目标遗传算法,该方法每进化一定代数后以一定策略对群体进行重构,以提高算法对解空间的遍历性,从而较大程度上避免算法的早熟.该算法采用非劣解等级优先的选择方式复制后代,降低算法的时间复杂性;通过递进层次间对部分非劣解个体执行局部搜索,加快全局非劣解集的进化.采用递进算法与现有两种典型多目标遗传算法NSGA、MOGLS算法对一些典型优化问题进行对比分析,验证了算法求解多目标函数优化问题的有效性;通过调整算法递进层次与每层进化代数的参数设置,进一步研究了参数选取对算法性能的影响.     

一种两层生产计划问题建模及其遗传算法设计

研究了一种两层生产计划集成问题,上层为能力约束批量计划问题,下层为并行双机调度问题。采用单个模型来描述整个集成问题,目标函数由库存费用、缺货费用和加班费用三部分组成。对于该集成优化问题,设计了遗传算法整体求解,每个个体中同时包含了批量计划和作业排序的信息,并通过遗传算子的设计,避免了不可行解的出现。通过数值仿真实验,对三种不同规模的问题进行了计算,通过对计算结果的分析,验证了遗传算法的可行性和有效性。