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.     

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.     

基于混合遗传禁忌的多目标柔性作业车间调度

针对多目标柔性作业车间调度问题(Flexible job-shop scheduling problem,FJSP),提出了一种结合遗传算法和禁忌算法求解FJSP的调度算法。首先,定义了FJSP问题模型,然后提出采用改进的遗传算法对其进行求解,采用双链进行染色体编码和NEH方法获得初始解,并提出了自适应的选择策略、混合交叉策略和复合变异策略以实现个体保优和更新,当遗传算法陷入局部最优解时,采用禁忌算法跳出局部最优,以实现全局最优解的获取。仿真实验证明文中的方法能有效地解决FJSP问题,获得全局最优解,且与其他方法相比,文中方法具有收敛速度快和求解效率高的优势。     

人工免疫算法在引水工程中的应用

当前,跨流域调水工程的泵站在运行调度中普遍存在效率低、能耗大的一系列问题,随着我国调水工程建设的增多,针对泵站的优化调度节能降耗越来越受到水利部门的重视。传统的优化调度中采用的动态规划法已经不能很好的解决多约束条件下的泵站优化调度,本文通过人工智能领域的成熟技术一人工免疫算法解决非线性的泵站优化调度问题,由于人工免疫算法具有良好的鲁棒性、智能性、收敛性等特性,在求解泵站总耗能最小的数学模型中体现了很好的效果。     

人工免疫算法的改进

简要介绍了标准人工免疫算法的工作原理,为了克服其存在的不足,该文提出一种改进的人工免疫算法,并用多峰值函数对两种算法进行了比较.实验结果表明,该文提出的改进的人工免疫算法较标准人工免疫算法更为有效.     

混合候鸟迁徙优化算法求解柔性作业车间调度问题

将基本候鸟迁徙优化(Migrating birds optimization, MBO)算法与变邻域搜索策略相结合,提出了一种混合候鸟迁徙优化(Hybrid migrating birds optimization, HMBO)算法求解以最小化最大完工时间为目标的柔性作业车间调度问题(Flexible job shop scheduling problem, FJSP).首先,给出了两段式编码/解码方式.为了保证初始解的质量和多样性,设计了一种两阶段种群初始化方法;其次,引入了一种个体重置机制,以避免算法陷入局部最优解.根据FJSP问题的特点,采用3种邻域结构用于构造个体邻域解,并以此为基础设计了一种变邻域搜索算法,增强算法的局部搜索能力.最后,通过基准算例测试了算法的性能,实验数据验证了本文算法在求解FJSP问题方面的有效性.     

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.     

求解多目标柔性作业车间调度问题的两阶段混合Pareto蚁群算法

针对多目标柔性作业车间调度问题(FJSP)分解得到的作业分派、排序子问题仍是多目标优化问题的情况,提出了一种求解该问题的分层Pareto优化框架,并采用该框架构建了两阶段混合Pareto蚁群算法的求解算法,其中两个Pareto蚁群系统分别求解多目标作业分派、排序问题。结合GT算法、排产规则评估和过滤第一阶段的分派方案,将具有较好评估全局解的分派方案作为分派阶段的精英档案,并输入给排序蚁群系统获取其非支配调度解,进而获取问题全局非支配解。子问题算法混合了各目标相关的邻域搜索策略,与Pareto蚁群算法结合,以期提高解的质量。通过求解带有平均工件加权延迟时间指标的多个FJSP基准算例,验证了算法的有效性。计算结果表明,该分层Pareto优化框架对原问题进行分层分解,有利于降低原问题的复杂性,相比多数文献,算法能够获得各基准算例Pareto非支配解,从而为分解求解复杂多目标调度优化问题提供了一种途径。     

求解柔性作业车间调度问题算法综述

柔性作业车间调度问题(Flexible Job-shop Scheduling Problem, FJSP)是一类典型的组合优化问题,也是几个经典的NP-hard问题之一。由于其应用的广泛性和求解的复杂性,这一问题受到了众多学者的关注。基于此,针对现有的关于FJSP的相关研究进行归类总结,将已有的求解方法分为精确算法、启发式算法和智能优化算法三类并对其进行分析,同时总结展望了FJSP的研究前景。     

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.     

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。     

基于改进克隆选择算法的含调整时间并行机调度

针对实际工业生产中广泛存在的带调整时间的并行机调度这一类NP难问题,研究并提出了一种改进的克隆选择算法(HSMCSA).为了提高算法的求解效率,特别是对大规模问题的优化性能,提出了一种基于单机排序的均匀插入分割点的编码方法;在此基础中进一步研究了基于单机调度最优解与随机解混合启发式初始化策略,有效提高了初始解性能;最后详细对比和分析了克隆选择算法中4种变异操作的优化性能,实现了基于改进的克隆选择算法的带调整时间的并行机调度问题的优化求解.仿真实验结果表明:所提出的改进克隆选择算法具有更好的优化性能;与遗传算法相比,求解性能提高了18.5%,与基本克隆选择算法相比提高了7.2%.     

基于柯西游走的改进灰狼算法求解FJSP

为了提高生产资源的利用率和调度效率,提出了一种基于柯西游走的灰狼优化算法,将其应用于求解柔性作业车间调度问题（FJSP）。在经典灰狼算法的基础上,加入柯西游走策略跳出局部最优;引入非线性收敛因子a控制算法的广度搜索与深度搜索程度;采用混合生成新解的种群更新策略适当增强种群多样性。通过在不同规模的测试用例上进行仿真实验和分析比较,实验结果表明,基于柯西游走的灰狼算法寻优性能稳定,在平衡算法的全局搜索和局部搜索程度方面表现较为出色。     

基于改进粒子群算法的含电动汽车的微电网经济调度

以含电动汽车的并网型微电网为研究对象,在考虑储能系统损耗成本的基础上,建立了考虑运行成本和环境治理成本的经济调度模型.提出一种改进粒子群算法对模型进行求解,该算法采用了交叉和变异操作作用于个体历史最优值,并采用候选解修复和罚函数相结合的改进方法对模型中等式约束和不等约束进行处理.通过算例仿真分析了电动汽车集群在不同场景下微电网最优调度策略.结果表明,电动汽车集群参与微电网调度能够减少经济成本,提出的改进粒子群算法相比于标准粒子群算法等其他算法,求解结果更优且收敛性好.     

基于免疫粒子群算法的车间作业调度问题

本文提出了一种基于人工免疫原理的改进粒子群优化算法,从而克服了粒子群算法在求解优化问题过程中易陷入局部最优解的缺点。实例验证了该算法的有效性。     

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。     

免疫粒子群算法及其在水库优化调度中的应用

免疫粒子群优化算法(IA-PSO)是将免疫系统的免疫信息处理机制引入粒子群算法(PSO)中,利用其特有的浓度选择机制以及免疫接种功能的原理,改进粒子群优化算法的全局寻优能力,提高收敛速度.在分析水库优化调度的数学模型和IA-PSO算法特点的基础上,提出了基于IA-PSO算法的水库优化调度的方法,建立了数学模型,给出了具体求解步骤.经实例验证,IA-PSO得出的水库优化调度方案优于传统动态规划算法的计算结果,而且算法收敛速度快,为水库调度问题提供了一条新的有效求解途径.     

人力资源调度的蚁群算法模型

针对企业人力资源管理中的生产安排、工作分配和设备布置的优化调度问题,在对蚁群算法进行总结分析的基础上,提出了求解该问题的蚁群算法模型.并对蚁群算法模型进行了改进,提高了算法的全局搜索能力.提出了基于蚁群算法的人力资源调度策略,并用数学模型对求解问题进行描述,给出了算法步骤.实例证明:改进蚁群算法能有效节省人力资源成本,为人力资源调度提供参考.     

基于混合算法的自动导引车调度问题研究

针对自动化仓库自动导引车(automated guided vehicle, AGV)调度问题，文章在考虑车辆载重约束的情况下，建立车辆行驶总距离和总能耗最小为目标的数学模型，并通过离散差分进化算法与蚁群算法相结合的混合算法进行求解。将混合算法与改进蚁群算法、遗传算法、模拟退火算法、粒子群算法在CVRPLIB SET P算例集上的求解结果进行对比，验证该混合算法的有效性；通过数值仿真实验对提出的自动化分拣仓库AGV调度问题进行求解，证明该混合算法对实际算例有较好的求解结果，可以有效提高自动化仓库作业效率。     

战时车辆调度问题算法及应用分析

战时车辆调度是精确后勤的核心内容之一,对提高部队机动性和后勤保障能力具有重要作用.对战时车辆调度问题进行分析研究,提出一种快速、高效的算法.对战时多任务车辆调度组合优化问题,即NP-Hard问题进行求解.构造了一个两层搜索结构的遗传禁忌混合算法,该算法充分利用了不同领域搜索方法的优点,增强了算法在解空间中的搜索能力和运行效率.试验分析结果表明:所提算法能有效地解决战时多任务车辆调度问题;与基本遗传算法相比,该算法的优化能力、运行效率、可靠性均得到了提高.