求解零空闲置换流水车间调度问题的离散萤火虫算法

针对最小化最大完工时间的零空闲置换流水车间调度问题,提出了一种离散型萤火虫优化算法。基于萤火虫算法优化机理,采用基于工件序列的个体编码方式,重新定义了个体间距离的概念和位置更新公式,并结合交换、插入和逆序操作的局部搜索策略来提高算法性能。通过典型算例对算法进行了仿真测试和对比,结果表明了所提算法的可行性和有效性,扩展了传统萤火虫算法的求解范围,是解决流水线生产调度问题的一种有效方法。     

基于多目标进化算法混合框架的MOEA/D算法

针对混合多目标进化算法中如何设计全局搜索算法和局部搜索策略结合机制的难点问题以及提高多目标进化算法的求解性能,基于反馈控制思想,提出了一种系统化、模块化的全局优化与局部搜索相结合的混合MOEA/D算法,算法中设计了一种基于拥挤熵的种群多样性度量方法;提出了基于简化二次逼近的局部搜索策略,以及针对MOEA/D的种群多样性增强策略。数值实验表明所提算法具有良好性能,可以兼顾算法求解的多样性和收敛性,所提混合框架可有效提升现有多目标进化算法的求解性能。     

基于离散状态转移算法的无等待流水车间调度研究

针对制造行业中广泛存在的无等待流水车间调度问题,提出一种改进的离散状态转移算法进行求解。基于流水车间调度问题的特性,设计工件的编码方式,采用基于工件加工时间标准差为优先级的NEH(Nawaz-Enscore-Ham)方法构造初始解,设计基于插入和交换的多邻域组合搜索策略以提高初始解的质量;提出一种基于群状态的离散状态转移算法,并利用带二次状态转移操作的三种离散操作算子扩大算法的搜索范围;为进一步提高离散状态转移算法的求解性能,设计了基于莱维飞行的破坏重构局部搜索方法,对全局搜索发现的优质解进行细致搜索。仿真实验表明,改进的离散状态转移算法能够有效求解无等待流水车间调度问题。     

多精英采样与个体差分学习的分布估计算法

提出了基于多精英采样和差分搜索的分布估计算法EDA-M/D (Estimation distribution algorithm based on multiple elites sampling and individuals differential search)。EDA-M/D利用多精英个体独立采样生成子代来提升算法全局搜索能力,利用精英群体分布的σ²约束采样半径,实现种群从全局搜索逐步过度到局部搜索。当精英群体停滞时,劣势个体借助精英群体的μ和种群历史最优解进行差分搜索,帮助种群跳出局部最优解。通过多精英采样与差分搜索的自适应协同实现种群宏观信息与个体微观信息的有机融合。实验结果表明EDA-M/D在稳定性和搜索能力方面均表现出明显的优势。     

求解大规模优化问题的改进鲸鱼优化算法

提出一种基于非线性收敛因子的改进鲸鱼优化算法(简记为IWOA)用于求解大规模复杂优化问题.为算法全局搜索奠定基础,在搜索空间中利用对立学习策略进行初始化鲸鱼个体位置;设计一种随进化迭代次数非线性变化的收敛因子更新公式以协调WOA算法的探索和开发能力;对当前最优鲸鱼个体执行多样性变异操作以减少算法陷入局部最优的概率.选取15个大规模(200维、500维和1000维)标准测试函数进行数值实验,结果表明,IWOA在求解精度和收敛速度方面明显优于其他对比算法.     

云边协同系统中基于博弈论的资源分配与任务卸载方案

综合考虑时延、能耗和计算资源成本，构建云边协同系统中的效用最大化问题，并将其分解为计算资源分配、上行功率分配和任务卸载策略三个子问题。提出一种基于博弈论的资源分配和任务卸载方案（game-based resource allocation and task offloading， GRATO） 以分别解决上述子问题。利用凸优化条件求得计算资源分配最优解；设计一种低复杂度的上行功率分配方法用于降低无线干扰；针对任务卸载策略优化问题，提出一种基于博弈论的分布式任务卸载算法（game-based distributed task offloading algorithm， GDTOA）。仿真结果表明，GRATO方案在时延和能耗方面的性能优于其他方案，还可以感知用户的优先级，使紧急用户具有更高的效用和更低的时延。     

面向多峰函数的自适应小生境量子进化算法

为解决量子进化算法在多峰优化时只能找到一个最优解,无法找到所有全局和局部最优解的问题,提出自适应小生境量子进化算法。利用佳点集理论初始化种群,使种群均匀分布在整个搜索空间;提出中心地形信息小生境自适应识别方法,用于自适应的识别峰值所在区域,并建立小生境完善策略,提高小生境识别速度;借助量子进化算法的快速寻优能力精确寻找各个峰值点;采用动态种群调整策略,维持种群的多样性,自适应地调节种群规模。仿真实验结果表明,该算法具有较强全局优化能力和局部优化能力,且搜索到的每个最优解都达到了理想值。     

带硬时间窗的战场物资配送车辆路径优化

针对战场物资配送中带硬时间窗车辆路径问题的多重模糊性,基于模糊可信性理论建立了多目标模糊期望值模型,提出了一种改进的约束多目标粒子群优化算法。算法采用基于相位空间思想的实数编码方式,提出了带优秀不可行解动态记忆机制的非支配解构造方法,基于自适应栅格和拥挤距离的混合多样性策略维护非支配解集,改进了个体向导更新方式,提高了算法的收敛性能,同时引入局部搜索和变异算子避免算法早熟。仿真实验表明了模型的合理性和算法的有效性。     

求解零等待流水线调度问题的离散磷虾群算法

针对最小化最大完工时间零等待流水车间调度问题，设计了一种离散磷虾群优化算法进行求解。根据优化问题特性，定义了算法中虚拟食物的计算方法，规定了虚拟食物影响下磷虾个体之间的交叉规则；提出了个体间的距离计算方式，从而可以界定邻域范围实现个体信息交流；进一步采用交换、逆序、插入等策略来提高算法的局部搜索能力，同时借助多种初始化策略来提高初始种群的质量和多样性。通过典型算例的仿真测试和对比，验证了所设计算法的有效性和鲁棒性。     

基于动力学的多父体杂交算法

多父体杂交算法将种群中多个个体张成一个空间,然后在此空间中进行空间搜索,该算法具有很强的解搜索能力和较快的运行速度.动力学演化算法根据粒子群的统计物理特性,模拟粒子群在空间中的运动,提出了一种基于统计物理的粒子选择机制.数值实验表明,动力学演化算法是有效的.结合动力学演化算法的选择策略和多父体杂交算法的遗传操作,提出一种新的基于动力学的多父体杂交算法.该算法对多父体杂交算法中的替换策略进行改进,有效地提高了算法的求解能力,数值实验表明新算法可以很好的收敛,能够快速的找到问题的最优解.     

基于果蝇算法的约束区域均匀实验设计方法

针对已有的基于差分演化算法的两阶段均匀实验设计方法仍存在种群在约束区域分布多样性不佳和局部搜索能力不强的问题,提出了一种基于果蝇算法的两阶段均匀实验设计方法(two phase fruit fly optimization algorithm, ToPFOA)。ToPFOA第1阶段运用融合差分算子的果蝇搜索策略、基于K-means聚类及外部文档更新类中心等方法,以动态改进种群在约束区域分布的多样性;在此基础上,第2阶段进一步使用自定义果蝇算子提高约束区域内局部搜索能力。实验结果表明ToPFOA在解质量和稳定性上均优于ToPDE和ToPDEEDA。     

基于融合视觉词袋的高分遥感水体提取算法

针对高分遥感影像中水体目标提取易受植被阴影及光照条件等影响问题,提出基于融合视觉词袋的高分遥感水体目标提取算法。在分析遥感水体特性基础上,提出一种遥感水体目标频谱特征提取方法。为增强水体目标特征表达能力,设计一种基于局部二值模式和频谱特征的融合视觉词袋模型。基于提出的模型,设计水体目标分类器。为进一步细化水体和非水体边界,提出对水陆交界区域进行二次识别,得到优化后的水体目标提取结果。实验结果表明：提出算法能有效检测高分遥感影像中水体目标,在准确率和Kappa系数上表现良好。     

基于教学优化算法求解置换流水车间调度问题

针对置换流水车间调度问题,将连续算法与离散策略相结合,提出一种多班级教学优化算法。采用基于置换变异改进的NEH (nawaz enscore ham)种群初始化方法,兼顾初始解的质量和多样性。在教学阶段,引入离散的自适应教学,并给出去重的操作,避免了无意义的教学过程。新增了基于莱维飞行的自学策略,同时以变邻域搜索的方式模拟离散阶段的自学。将相互学习与班级交流合并,在保证优秀个体交流的基础上,提高学习的效率。通过对标准测试集Rec进行测试,并与其他算法比较,验证了算法的有效性和稳定性。     

多反舰导弹攻击多目标协同航路规划

为解决多反舰导弹的协同航路规划问题,建立了基于空间和时间协同的航路规划模型,并设计了航路可行节点动态开辟算法和协进化多子群蚁群算法。节点开辟算法在任务空间建立搜索树的同时滤除不可行节点,缩小了航路优化搜索范围;多子群蚁群算法结合协进化的基本思想,通过引入蚂蚁子群间的协同进化策略,并对蚁群算法状态转移规则、信息素更新机制进行设计,进而并行搜索多导弹最优协同航路集合。仿真结果表明,本文方法能够为多反舰导弹构建优化的协同飞行航路,不但适用于导弹发射前的预先规划,而且适用于航路分段的局部实时重规划。     

基于时延Petri网与BSO的铝挤压线排产调度优化

针对工业生产中铝挤压生产线存在的工序繁杂、排产量大等导致的生产工期较长、效率低等问题,建立了铝挤压生产线的时延Petri网(timed Petri net,TdPN)模型并进行合理性分析;将头脑风暴优化算法(brain storm optimization,BSO)引入TdPN模型,提出了基于变迁序列个体编码解码方式的铝挤压排产调度问题优化调度算法。算法中采用模拟退火局部搜索机制改善BSO算法在后期的寻优性能,实现最小化批次完工时间的排产调度目标;仿真结果表明该方法能够缩短生产线排产工期提高生产效率,为工业生产排产调度问题提供了新的解决方法。     

半导体晶圆节能分布式制造与预维护联合优化

针对半导体晶圆节能分布式制造与预维护联合优化问题,构建了同时考虑制造阶段和检测修复阶段,以最小化最大完工时间、总碳排放和总预维护成本为优化目标的两阶段绿色调度模型,提出了改进的混合多目标灰狼优化(improved hybrid multi-objective grey wolf optimization,IHMGWO)算法,设计了工厂分配策略、机器分配策略以及考虑维修工人柔性的同步调度维护策略的解码方案。通过设计初始化种群融合策略、捕食行为搜索策略、子种群变异策略,提高了算法的寻优性能。360个测试算例的对比实验表明,所提出的IHMGWO算法针对SP指标能够实现大部分占优,针对IGD和Ω指标能够实现全部占优,对于解决该类问题具有显著的优势和竞争力。     

基于改进边际优化的离散变量优化设计算法

针对传统离散变量优化方法存在的目标函数测算次数多、收敛性不佳等问题,借鉴边际优化理论和模式搜索算法,设计了一种基于改进边际优化的离散变量优化设计算法.借鉴边际效用优化原理,通过引入周围单位步长空间的概念,在初始点选择、边际增量设计、禁忌搜索策略等方面进行了改进,并设计了变异操作以跳出局部最优.实例分析表明,所提算法能够...     

考虑子系统执行能力的多无人机协同任务规划

任务分配是提高无人机运维效率的关键技术之一。针对子系统执行能力约束条件下的无人机蜂群协同任务分配问题, 提出一种融合拍卖机制的改进狼群算法。首先, 定义子系统能力矩阵以实现无人机异构性和任务执行能力的统一描述。其次, 对个体狼采用矩阵编码, 针对违反攻击次数的非可行解, 提出基于拍卖机制的修正策略, 以进行处理。然后, 在个体狼位置更新过程中融入遗传算法思想, 在探索阶段和围捕阶段分别进行相邻行交换操作和间隔列交叉操作, 以实现快速寻优。最后, 将第三优狼引入到狼群更新过程中, 从而增强种群的多样性。仿真实验结果表明, 所提方法能够有效求解子系统执行能力约束下无人机蜂群协同任务规划问题; 且相比于其他改进进化算法, 所提方法具有更好的寻优性与收敛速度。     

三电平四桥臂APF低运算量预测控制策略研究

四桥臂APF(active power filter)是解决三相四线制配电网电能质量问题的理想设备,三电平四桥臂APF因其充足的基矢量个数而具有较好的电流跟随性能,但模型预测电流控制应用于三电平四桥臂APF时预测运算量过大。提出一种基于空间分层思想的模型预测电压控制策略。基于无差拍控制思想及αβγ坐标系下离散数学模型,由参考电流预测出期望的参考电压,将多次电流预测转换为单次电压预测;并结合三电平四桥臂APF的电压矢量空间分布规律,采用空间分层思想,基于γ轴的空间位置进行优化矢量范围的选取,将寻优矢量范围从传统的81个降低至4～18个,实现了电压跳变限制和中点电位控制。仿真结果表明：该策略具有优良的控制性能。