改进模拟植物生长算法求解汽车维修车间瓶颈工序的多目标动态调度问题

通过对瓶颈的合理调度可以有效地提升系统效率,钣喷工序是整个汽车维修服务系统的瓶颈.针对于此,结合优化调度理论,对汽车维修车间瓶颈工序调度问题的特性、模型和算法进行了研究,提出了多目标动态调度策略.从最小化目标、机器环境、加工特征和约束等方面分析了瓶颈工序调度问题的特征,建立了对应的数学模型.运用混合重调度策略和改进模拟植物生长算法实现了瓶颈工序多目标动态调度问题的求解.最后,以实例分析验证了算法的可行性和有效性.     

模拟植物生长算法的原理及应用

为解决国外主流智能算法普遍存在的参数选择难题,模拟植物生长算法(PGSA)以植物独有的向性运动为启发式准则,将优化问题的解空间当做植物的生长环境,通过生长信息和分枝模式(L-系统)构造出依赖优化环境而不断生长的人工植物分枝生长模式,建立了跳出局部最优解并迅速求出全局最优解的遍历搜索机制和智能算法体系.模拟植物生长算法开拓了"无参数智能优化算法"研究的新领域,本文从该算法的思想源头进行阐述,对国内外学者近年来在不同研究领域应用该算法的情况进行了分析和评述,指出了植物生长原理对智能优化领域的影响以及未来的发展方向.     

技术联盟投资决策的模拟植物生长优化分析

在协作双方对等投资的条件下,通过构建技术联盟投资决策模拟植物生长的二层规划模型,分析企业参加技术联盟研发收益最大化和自主核心研发能力最优化的组合目标问题,得出协作研发和自主研发的最优投资组合。研究结果显示企业参与技术联盟的研发收益最大化和自主核心研发能力最优化的投资决策目标可以兼顾。依据全局最优解和局部最优解的组合比较,企业可以根据实际决策需要进行投资方案的调整,以增加投资和谈判的灵活性。