基于解构造图的卫星数传调度ACO算法

针对卫星数传调度问题,建立了基于任务调度关系（弧模式）和基于任务调度位置（结点模式）的解构造图,提出了基于解构造图的卫星数传调度蚁群优化(ant colony optimization, ACO)算法。算法利用伪随机概率转移规则进行路径搜索,通过划分冲突任务集来限制蚁群的搜索邻域。算法根据迭代最优解和至今最优解进行全局信息素更新,并将构造图中的信息素浓度限制在一定范围内。仿真结果表明,文中提出的两种解构造图及ACO算法是正确可行的,基于结点模式解构造图的ACO算法能获得更优的解。     

面向两客户的差异工件单机批调度问题

将差异工件批调度问题扩展到多客户生产环境,建立了优化两客户各自生产时间跨度的差异工件单机批调度模型.不同客户的工件集合具有自己的优化目标,为了满足不同客户的要求,需要多种不同的生产方案.针对该特点提出了一种面向两客户的单机批调度问题的多目标蚁群算法(MOACO),通过存储算法每次迭代产生的非支配解集,对人工蚁的搜索和信息素的更新提供指导,保证了搜索的效率.实验结果表明,与经典的多目标问题求解算法NSGA-Ⅱ和SPEA2算法相比,多目标蚁群算法具有较好的求解效果,且随着问题规模的增大,算法的优势更加明显.     

蚁群算法在卫星数传调度问题中的应用

为求解卫星数传调度问题,将数传任务在调度序列中的可能位置抽象为结点,构造了信息素分布于结点的矩阵解构造图,提出了基于该图的蚁群算法.算法通过随机转移概率决策模型进行结点转移,在算法迭代中利用精英保留策略进行全局信息素更新.仿真结果表明,基于矩阵解构造图的蚁群算法是求解卫星数传调度问题的有效方法,并具有较好的收敛性和鲁棒性.     

基于蚁群优化的置换流水车间调度算法

针对置换流水车间调度问题,提出了一种基于蚁群优化的调度算法.该算法的要点是将NEH启发式算法和蚁群优化结合起来:首先,将蚁群优化中的能见度定义为NEH中所用的工作加工时间之和.其次,对于部分解采用了NEH中的步骤2和步骤3进行局部调整.最后,对构造出的解做插入型局部搜索.用所提算法对置换流水车间调度问题的基准问题进行了测试,测试结果表明提出算法的有效性.     

求解连续函数优化问题的改进蚁群算法及仿真

蚁群算法是近几年优化领域中新出现的一种启发式仿生类并行智能进化算法,该算法采用分布式并行计算和正反馈机制,易于与其它方法结合,目前虽然已经在离散空间优化领域中得到了广泛应用,但是在求解连续空间优化问题方面的研究相对较少.在介绍基本蚁群算法机制原理和数学模型的基础上,对信息素更新方式进行了改进,采用动态局部信息素更新方式和自适应调节信息素挥发的全局信息素更新方式相结合,并将各条寻优路径上可能的残留信息素数量限制在一个最大最小区间,以提高改进后蚁群算法的全局收敛性能.仿真实验表明,提出的改进蚁群算法能更快地找到连续空间优化问题更优良的全局解,从而为蚁群算法求解这类问题提供了一条可行有效的新途径.     

基于信息素评价的卫星数传调度蚁群算法

针对具有严格时间窗口和资源限制的复杂约束卫星数传调度问题,建立了基于蚁群算法的解构造图模型,提出了基于信息素局部评价方法、求和评价方法,相对评价方法的概率决策模型,设计了具有信息素全局更新策略的算法流程.仿真表明,基于不同信息素评价方法的蚁群算法能够取得较好效果,信息素相对评价方法在收敛速度和解寻优能力上都好于其他两种方法,而信息素求和评价方法相对较差.     

一种随机蚁群算法求解连续空间优化问题

通过将蚁群优化算法(ant colony optimization,ACO)与一种随机优化方法———Alopex算法相结合,提出一种随机蚁群混合算法(AACO)求解连续空间优化问题。该算法定义了蚁群在连续空间中的寻优方式以及新的信息素更新规则,并在局部搜索过程中嵌入改进的Alopex算法以提高搜索效率,有效地避免了优化算法陷入局部最优。基于多极值函数和非线性连续函数的仿真实验表明,该算法简单高效,具有良好的寻优性能。     

热轧批量计划模型及其混合求解算法

分析了热轧批量计划编制问题,建立了基于奖金收集车辆路径问题的计划数不确定的热轧批量计划模型.模型中考虑了热轧生产的多种工艺约束和生产目标.针对该模型提出了一种基于模拟退火算法和蚁群算法的混合算法,混合算法中利用模拟退火算法得到热轧批量计划的一个初始解来生成蚁群算法中的初始信息素分布,利用蚁群算法寻找全局最优解.在蚁群算法中又嵌入了模拟退火算法进行局部搜索,避免蚁群算法陷入局部最优.实验结果表明所提出的模型和算法是有效的.     

基于改进蚁群优化的多目标资源受限项目调度方法

多目标资源受限项目调度是一类典型的NP难组合优化问题,具有广泛的实际应用背景.本文提出了一种带局部搜索的改进蚁群优化算法用于求解多目标资源受限项目调度问题,优化指标为最小化项目工期和资源投资.首先,采用改进的蚁群优化算法获取Pareto解集;其次,通过基于带逻辑约束的Insert和Swap邻域搜索方法对已获得的非支配解进行局部搜索,进一步提高算法的性能;最后,基于PSPLIB国际标准测试集的数值仿真实验与现有最好的算法比较,验证了所提算法的有效性和高效性.     

一种求解约束优化问题的连续域蚁群算法

借鉴蚁群优化算法和粒子群优化算法的思想,提出了一种用于求解约束优化问题的连续域蚁群算法.将搜索域中的任意一点看成食物源,使用多组蚁群进行寻优,每一组蚁群代表问题的一个解,在每一迭代中首先在所有蚁群中选则一组种子蚁群,然后在该组蚁群的信息素密度分布函数下进行采样,生成子代蚁群,最后进行蚁群选择,从而使各组蚁群不断向适应度值较高的搜索区域移动,最终收敛到最优解.对基准测试函数G01-G12的求解结果表明,该方法具有较快的收敛速度和较好的全局寻优能力.     

卫星数传资源负荷均衡调度模型及蚁群优化算法

建立了卫星数传资源负荷均衡调度模型,提出了调度方案效能评价函数和模型求解的蚁群优化算法.调度模型中主要考虑任务调度收益和资源负荷均衡两个优化目标,蚁群算法通过遍历矩阵解构造图来逐步构造可行解,利用基于调度方案效能评价函数的全局信息素更新规则同时优化数传任务调度收益和数传资源负荷均衡两个目标.算例仿真表明,本文提出的调度模型和蚁群优化算法所求得的调度方案取得了较好的任务调度收益和资源负荷均衡指标评价值,说明模型与算法正确可行.     

Solving Job-shop Scheduling Problem with an Ant Colony Optimization Algorithm Based on Mutation and Dynamic Pheromone Updating

The validity of the ant colony algorithm has been demonstrated as a powerful tool solving the optimization. An ant colony optimization algorithm based on mutation and dynamic pheromone updating in this paper was applied to settle job shop scheduling problem. Result of computer simulation shows that this method is effective.     

基于信息素异步更新的蚁群算法

针对基本蚁群算法中蚂蚁速度无限且信息素同步更新的假定前提,提出一种基于信息素异步更新的改进蚁群算法。该算法以蚂蚁的速度有限为前提,采用异步更新规则来调整各个蚂蚁的信息素浓度,从而间接改变蚂蚁间合作方式。该算法更忠实于实际蚁群的寻路过程,算法具有更好的全局搜索能力。基于旅行商问题的实验验证了算法的有效性、鲁棒性及解的多样性。     

Ant colony optimization algorithm and its application to Neuro-Fuzzy controller design

An adaptive ant colony algorithm is proposed based on dynamically adjusting the strategy of updating trail information.The algorithm can keep good balance between accelerating convergence and averting precocity and stagnation.The results of function optimization show that the algorithm has good searching ability and high convergence speed.The algorithm is employed to design a neuro-fuzzy controller for real-time control of an inverted pendulum.In order to avoid the combinatorial explosion of fuzzy.rules due to multivariable inputs,a state variable synthesis scheme is emploved to reduce the number of fuzzy rules greatly.The simulation results show that the designed controller can control the inverted pendulum successfully.     

具有感觉和知觉特征的蚁群算法

针对传统蚁群算法加速收敛与早熟、停滞现象的矛盾，模仿蚂蚁感觉和知觉行为提出一种新的蚁群优化算法，使蚂蚁受显意识和潜意识的相互作用选择路径，同时自适应地修改路径上的信息量，以多种不同规模的对称和不对称旅行商问题(TSP)为例进行的仿真结果表明算法具有较好的收敛速度和稳定性，比较适合求解城市数目较多的TSP问题。     

基于蚁群优化算法的0-1背包问题求解

蚁群优化算法在求解旅行商问题、指派问题、Job-shop调度问题和网络路由问题等获得了极大的成功．将蚁群优化算法应用于0—1背包问题，首先将0—1背包问题表示成相应的构造图，并针对该图设计了两个状态转移公式，蚂蚁根据这两个状态转移公式在带权图中移动直到死亡．此时，蚂蚁所走过的路径即构成背包问题的一个可行解．仿真实验对该算法的参数进行了讨论，再与遗传算法进行比较，结果显示该算法具有较高的性能．     

基于蚁群算法的Job-Shop多资源约束车间作业调度

针对多资源约束的车间调度问题,考虑资源种类变化的情况及资源在可用时间上的约束影响,建立了该类问题的通用调度模型。提出了一种基于蚁群算法的作业优化调度算法,在Job-Shop问题图形化定义的基础上,设计了状态转移规则、轨迹强度更新规则以及工序时间的决策规则,借鉴精英策略的思路,对多资源约束车间的具体调度进行了分析与实现。实例仿真表明,该方法对多资源的车间调度问题是可行的。     

改进蚁群算法求解单机总加权延迟调度问题

单机总加权延迟调度(SMTWTS)问题是一类由于任务完工时间超过交货期从而优化目标为加权延迟成本最小的单机调度问题,已被证明是NP难题.蚁群算法受自然界蚁群觅食机理启发而来,也曾被用于其它类型的单机调度问题研究,但SMTWTS被认为是实际生产中面临的主要问题.本文提出一种改进蚁群算法求解SMTWTS问题,该算法对信息素更新策略进行了改进,引入信息扰动及变异策略,并对参数进行了合理设置,对比实验表明搜索效率好于遗传算法.     

基于改进蚁群算法的柔性作业车间调度问题的求解方法

针对经典作业车间调度问题的局限性,结合实际生产情况,给出了具有路径柔性的作业车间调度模型,提出了机器选择规则,给出了改进蚁群算法的具体实现过程.当所有蚂蚁爬行完毕后,针对算法是否陷入局部收敛分别对各路径上的信息素进行调整,这样有助于快速的得到全局最优解.最后通过实例仿真验证了算法的有效性.     

一种改进的粗粒度并行蚁群算法

蚁群算法是一种模拟进化算法,具有很强的全局搜索能力。提出了一种基于粗粒度模型的并行蚁群算法,该算法采用了一个新的信息素更新策略———Ant-proportion,这种新的更新策略是综合考虑全局和局部信息,依据蚂蚁在搜索过程中所得到的路径的优劣程度和路径中各路段对其贡献的大小来分配信息素增量;另一方面,该算法采用的粗粒度模型充分利用了蚁群算法内在的并行性,使得算法具有更快的收敛速度和更好的优化质量。最后,选用了CHN144问题对该算法进行了检验,算法求得的最优路径优于已知的最优结果。