改进人工免疫算法求解柔性作业车间调度问题

柔性作业车间的合理调度是提高生产效率和效益的关键,为了解决柔性作业车间调度问题求解过程中的难题,提出一种改进人工免疫算法的柔性作业车间调度方法.首先对当前柔性作业车间调度的研究现状进行分析,然后基于总加工时间最短构建数学模型,采用人工免疫算法进行求解,并针对标准人工免疫算法存在的不足,引入粒子群算法保持种群的多样性,以避免出现局部最优解,最后采用标准算例集对算法的性能进行仿真测试.结果表明,相对于其他算法,改进人工免疫算法获得了较优的柔性作业车间调度方案,尤其在解决大规模问题时,优势更加显著.     

求解柔性车间作业调度的改进人工免疫算法简

柔性作业车间调度问题(FJSP)一直是生产调度领域和组合优化领域的研究重点,为获得更加理想的FJSP解,解决标准人工免疫算法易陷入局部极值等不足,本文提出一种求解FJSP的改进人工免疫算法(AIA),该算法引入模拟退算法的Metropolis准则,接受新抗体,保证种群的多样性,加快搜索效率,并采用标准算例对其性能进行对比分析.仿真结果表明,改进人工免疫算法提高了FJSP的求解效率和解的质量,具有较高的实际应用价值.     

求解柔性车间作业调度的改进人工免疫算法

柔性作业车间调度问题(FJSP)一直是生产调度领域和组合优化领域的研究重点,为获得更加理想的FJSP解,解决标准人工免疫算法易陷入局部极值等不足,本文提出一种求解FJSP的改进人工免疫算法(AIA),该算法引入模拟退算法的Metropolis准则,接受新抗体,保证种群的多样性,加快搜索效率,并采用标准算例对其性能进行对比分析.仿真结果表明,改进人工免疫算法提高了FJSP的求解效率和解的质量,具有较高的实际应用价值.     

基于人工免疫算法的导弹火力分配

人工免疫算法是一种近年来新发展起来的优化算法,目前它已被广泛应用于解决许多实际问题,如函数优化、图像处理、组合优化、网络安全、知识发掘、电网规划等许多领域。本文通过对人工免疫算法的研究,阐述其在导弹武器火力分配上的应用。首先描述了导弹火力分配优化问题,并建立了其数学模型;然后设计和实现了一种人工免疫算法;最后运用人工免疫算法求解了该问题。     

模拟退火遗传算法的泵站优化运行

针对泵站在不同流量扬程要求时,水泵运行组合不合理,导致泵站运行效率低的问题,提出以泵站总功率最小为目标函数的优化运行数学模型.此模型以水泵扬程、总供水量和调速泵的调速率为约束条件,利用模拟退火遗传算法确定并联运行泵的台数、调速泵的调速率及泵的流量分配,实现泵站的优化运行.该算法引入了不可行度对每代种群做初始选择,并利用不可行度取代传统的惩罚函数,平衡目标函数最优化和满足约束条件这两方面的要求.最后通过实例验证了本算法在求解泵站优化调度问题方面的可行性.     

一种基于群智能仿生优化的WSNs节点调度方法

为了解决物联网感知层无线传感器网络(WSNs)的节点调度问题,使网络能量总消耗最小化、网络生存周期最大化和网络性能最优化,该文将问题转化为一个约束条件下的组合优化问题,利用元启发式蝙蝠算法在求解复杂组合优化问题中参数设置少、快速收敛等优点,提出一种非均匀条件下的基于蝙蝠算法的WSNs节点调度算法。仿真对比和结果分析表明,在无线传感器网络节点调度过程中,蝙蝠算法效率最高,能耗最低,时延最短,可靠性好。与人工免疫算法和粒子群算法相比,该方法的网络节点平均能耗分别降低10.8%和3.5%。     

一种改进的人工免疫算法在模糊Flow-shop调度问题上的应用

为了克服传统的遗传算法和人工免疫算法的不足,提出一种改进的人工免疫算法.此种算法在进行亲合力计算前利用生成的亲和度矩阵排除相似抗体,大大减少运算量.用此种改进的人工免疫算法优化寻优过程,研究了处理时间不确定并且具有不同交货期窗口的Flow-shop的提前/拖期调度问题.最后,仿真实验验证了算法的有效性.     

一种改进的人工免疫算法在模糊Flow—shop调度问题上的应用

为了克服传统的遗传算法和人工免疫算法的不足，提出一种改进的人工免疫算法。此种算法在进行亲合力计算前利用生成的亲和度矩阵排除相似抗体，大大减少运算量。用此种改进的人工免疫算法优化寻优过程，研究了处理时间不确定并且具有不同交货期窗口的Flow-shop的提前／拖期调度问题。最后，仿真实验验证了算法的有效性。     

人工免疫算法对遗传算法改进的仿真研究

遗传算法是一种很好的优化算法,但其本身存在着易早熟、效率低等不足.人工免疫算法是参考生物免疫系统机制的一种算法,它通常用于对其它算法的改进.论文用人工免疫算法对遗传算法进行改进,在遗传算法中引入浓度机制并从问题中提取疫苗.通过实验对比,它对遗传算法的改进取得了较好的效果.     

调水工程中梯级泵站的优化调度研究

针对大型调水工程整个系统进入稳态运行后,在各站的抽水流量或首级站进水位发生变化的情况下如何及时做出运行决策,调整各梯级站间的水位,达到整个系统总能耗最小之目的这一问题,建立了大型调水工程各梯级站水位优化调度的数学模型,并对其解法进行了探讨.     

国内泵站优化调度研究的发展现状

随着泵站工程的发展,我国泵站的优化调度研究也逐步深入。本文分别对单级泵站和梯级泵站优化调度研究的状况进行了综述,对系统分析、神经网络、模糊理论等在优化调度研究中的应用进行了介绍,并分析现有研究所存在的问题,对该研究领域的发展前景进行了分析和预测,指出随着最优化理论和方法的日益成熟,模糊理论、灰色理论、神经网络等计算方法将越来越多的应用于泵站优化调度中。     

用"动态规划法"优化调度梯级泵站机组

泵站的节能是泵站经济运行至关重要的课题,对其进行优化调度是节约能源并发挥泵站工程最大效益的有效途径。本文研究泵站优化调度的"动态规划法",建立优化调度数学模型,编写VisualBasic求解程序,以总能耗最低为目标模拟梯级泵站实际运行工况,研究了某梯级扬水泵站运行优化问题。     

基于人工免疫网络的多峰值函数优化

针对多峰值函数优化中常规方法难以同时搜索出多个极值的问题,借鉴生物免疫系统的相关机理,提出了基于人工免疫网络的多峰值函数优化算法,并在一些典型的测试函数上进行性能测试。实验结果表明,该算法具有很好的全局和局部搜索能力,能够较好地保持抗体的多样性,获得多峰值函数的全部或多个优化解。     

梯级泵站输水系统优化运行及控制综述

综述国内外梯级泵站输水系统的研究现状,指出研究中存在的宏观优化运行与微观控制脱节等问题。对梯级泵站输水系统实际运行中面临的复杂性和动态性难题进行解析,将梯级泵站输水系统优化分解为优化运行和动态控制两个相互关联的部分,初步提出梯级泵站输水系统优化运行及控制理论体系。对该领域未来研究方向进行分析和展望:智能控制算法和先进的水力控制方法将逐步应用于梯级泵站优化运行及控制领域,开发优化运行及控制仿真系统是实现理论成果应用的关键,随着水资源调度工程运行实践的深入开展,该研究具有较强的理论和实践意义。     

多vCPU环境中基于容器的科学工作流调度策略

现有科学工作流调度研究较少考虑计算资源的多道程序设计,难以同时实现有效的容器共享并优化任务并行度与资源利用率。为了解决以上难点,文章提出了一种分布式多vCPU环境中基于容器技术的分段式工作流调度策略。该策略通过分段调度方法,降低启发式算法的解空间大小,使用带遗传算子的自适应离散粒子群优化算法(ADPSOGA),在设备使用成本的约束下优化各个工作流的完成时间,并制定一种容器与设备间的动态伸缩方案,实现容器的复用并解决单个设备中任务并行时的资源争用问题。结果表明：ADPSOGA的性能优于其他同类启发式算法,并且分段调度方法与容器伸缩方案在工作流调度方面表现出良好的性能,能很好地适应因任务并行度增加所带来的影响。     

遗传算法在生产作业调度中的应用

归纳总结了生产作业调度问题的数学模型,详细分析了模型中的目标函数。并在此基础上讨论应用遗传算法解决生产作业优化调度问题的过程及算法中相关参数的选取原则,最后通过算法模拟验证了遗传算法在解决生产作业调度问题上的全局近优性和高效性。     

机场地勤服务优化问题的双重变异单亲遗传算法

为了减少地勤服务作业调度影响的航班延误,以总航班延误最小化及航班延误方差最小化为目标建立了多目标非线性整数优化模型.地勤服务作业调度优化问题是NP难问题,因此,提出了一种双重变异单亲遗传算法求解该类问题.该算法避免了遗传算法求解同类问题时产生非法个体的现象,并且双重变异策略具有全局搜索能力.结果表明:双重变异单亲遗传算法可以很好地解决航班分配服务组及服务组内航班服务序列优化的地勤服务调度问题,减少了因地勤服务作业导致的航班总延误,避免了单个航班长时间延误.     

梯级泵站优化调度研究

梯级泵站能耗大,对其进行优化调度,节能效果显著。结合一梯级泵站的实际,建立了级间无分水任务的梯级泵站优化调度的动态规划数学模型,给出了优化调度图。阐明了改善级间流量配合是提高梯级泵站效率、降低供水能耗的主要途径。     

基于效率规则的混合作业车间调度算法应用研究

为了求解混合作业车间调度问题,本文提出一种基于效率规则的作业车间调度算法．引入工件加工的效率函数,进而以工件的效率函数值进行初排排序再调节排序,从而实现了混合作业车间快速高效优化排产．同时,运用该种算法开发了作业车间调度系统,并对实际混合作业车间调度实例进行求解验证,计算结果表明该算法具有很好的调度优化效果,可以很好地应用于混合作业车间调度．     

有时间窗约束单车场单车型非满载车辆调度问题的遗传算法

有时间窗的车辆调度问题是一个典型的NP难题,一直成为运筹学与组合优化领域的前沿与研究热点问题,但传统的方法往往不能令人满意,利用遗传算法解决单车场单车型有时间窗约束的非满载车辆调度问题,构造了有创新性的染色体结构,并在遗传算法的迭代过程中与启发式算法交叉应用,现实应用中获得了很好的效果.