基于遗传-小波神经网络的短时交通量预测

针对短时交通量的高度非线性,提出一种基于遗传-小波神经网络的预测方法.该方法以前馈多层感知器的神经网络拓扑结构为基础,选择Morlet母小波基函数作为隐含层激活函数,以最简化结构概念进行网络泛化,并将误差反向传播,经遗传算法对网络连接权值修正.实例证明,该方法预测精度高,预测速度较快,能够满足实际工程的要求.     

粒子群—禁忌搜索的FMS多智能体调度

针对柔性制造系统调度问题的复杂性,提出以最小化最大完工时间为目标的多智能体调度系统,系统包含全局、工件和机器三类智能体.系统通过基于合同网协议的工件智能体和机器智能体产生初始解,然后机器智能体以初始解为基础进行局部寻优,所获得的局部最优解集由全局智能体进一步全局寻优,从而获得比一般方法更好的调度解.在进行优化模块设计时,分别引入禁忌搜索和粒子群优化作为机器智能体和全局智能体的优化算法.针对多智能体能够交互的特点,对禁忌搜索算法进行改进,提出了双禁忌表搜索算法,使得各机器智能体寻优结果更具多样化,更适合作为全局智能体优化的初始粒子群.仿真结果表明:调度系统在求解时收敛速度快、精度高,通过对10个经典柔性job-shop问题求解,所有结果均优于单独使用遗传算法和禁忌搜索算法的已知结果.     

基于遗传算法-多智能体的FMS 工件调度研究

针对柔性制造系统（ FMS）一般调度方法的不足,提出基于全局黑板的多智能体调度系统,该系统建立多智能体交互过程,通过多智能体的合作快速建立调度模型,并通过优化模块对调度模型进行求解,从而获得非劣调度方案。在设计优化模块时,采用遗传算法,针对柔性制造系统调度问题的特点,改进并扩展了基于工序的编码方法,引入工序-机器的关系矩阵,从而实现解和染色体的一一对应关系,并设计算法的适值函数、选择方法、交叉和变异方法。仿真结果表明,该调度系统在求解时收敛速度快、精度较高。最后通过10个经典的柔性job-shop调度算例,与单纯使用遗传算法和禁忌搜索算法进行比较,目标值平均改善2.21％和1.04％。