基于改进烟花算法的中俄商品多式联运路径优化

中俄双边贸易随着"一带一路"倡议的深入落实呈现出稳定增长的态势,商品需求量的增多以及需求时间的多样化使得商品运输方式发生了重大转变,运输方式由原来的单一运输转变为现在的多式联运.通过多式联运构建综合交通运输方案,既能够满足商品需求量的激增以及商品需求时间的多样化,同时又能够发挥不同运输方式之间的优势,形成优势互补.为了求解多式联运物流路径优化问题,本文以中俄贸易区间的运输路线与运输方式为研究对象,综合考虑中俄贸易区间的商品种类、需求特点以及运输方式,建立了以运输成本、运输时间、碳排放量为优化目标的多目标优化模型.针对中俄贸易实际运输情况,本文仅考虑公、铁、海3种运输方式之间的多式联运,同时针对所构建模型的随机性和隐并行性,设计了求解该模型的改进烟花算法(improved FWA).通过以中俄两国之间的多品类商品运输为例进行算例分析,获得了多式联运运输路线的Pareto非劣解以及相应的运输成本、运输时间和碳排放量,并且与基本烟花算法进行对比,验证了模型和改进算法的有效性.同时,本文以运输时间作为灵敏度分析变量,分析不同时间需求下,运输方案在运输成本、运输时间和碳排放量3个属性之间的变动趋...     

基于烟花算法的云作业调度策略

典型的云作业调度策略不能满足现有云系统工作效率的需求,为了进一步提升其性能,提出一种基于烟花算法的调度策略.首先,分析限制云作业调度的节点性能指标,并将这些节点性能指标作为调度器的决策因素;然后,通过数学问题建模,使用模拟植物生长的算法改进烟花算法中爆炸烟花的分布方式,使其按照植物的生长方式分布烟花;最后,将所提算法与4种典型的云作业调度算法进行试验对比,分析所提算法的性能.结果表明:与典型的云作业调度算法相比,所提算法可以更好地提升系统的性能.     

基于改进烟花算法的以太网通信链路调度方法

针对工业以太网通信链路调度延时大及效率较低的问题,提出一种基于改进烟花算法的实时周期消息任务调度(CVFWA)方法.以降低网络传输时延为目标,首先,将传统烟花算法的连续解空间映射到实时周期序列调度问题的离散解空间;其次,为增加种群的多样性,在高斯变异过程中引入变异系数;最后,采用基于中位数锦标赛的选择策略代替欧氏距离选...     

考虑后续工序且批处理工序数为2的批综合调度算法

提出了考虑后续工序且批处理工序数为2的批综合调度算法.该算法根据复杂产品具有树状工艺结构的特点,对非批处理设备上的工序采用已有的优先级、调度长路径和长用时策略调度;对批处理设备上的工序,综合考虑先行工序和后续工序的加工时间对批处理的影响,当被等待工序非批处理延迟时间大于批处理时批处理工序的后续工序加工时间之差时,等待工序与被等待工序一同批处理.通过采用批处理判断策略、提前最大化策略以及并行最大化策略使批处理调度结果更合理.理论分析和实例证明,该算法可使批处理工序数为2的批综合调度结果更优,而且复杂度不超过二次多项式.
     

基于多目标烟花算法的泊位-岸桥整合调度研究

泊位和岸桥是集装箱港口的两种相互关联的稀缺资源,也是船舶在港口停泊时间长短的两个决定因素。其合理的分配与调度一直是制约港口发展的重要问题,如何合理地提高泊位与岸桥的使用效率是提高集装箱码头的接纳力,提升集装箱码头生产力和服务水平的前提。本文以集装箱码头泊位-岸桥为研究对象,结合港口的实际运营情况,给出了泊位-岸桥联合调度的一个混合整数非线性规划的多目标优化模型,设计改进的多目标烟花算法对此模型进行求解,通过对爆炸产生的火花进行最优判定、变异操作,并对Pareto前端解应用外部档案机制进行存储。并进一步以国内某港口的某段时间内的实际运营情况为例,检验模型和算法的正确性。     

基于改进烟花算法的虚拟惯量配置策略

针对分布式能源高渗透下电网的虚拟惯量资源有效利用的问题,提出改进烟花算法对虚拟惯量进行配置。建立虚拟惯量配置评价模型,在烟花算法粒子选取时,引入向量优化域来定向选取最优域内的粒子。通过双系统模型仿真验证,与传统烟花算法相比,改进烟花算法的寻优性能更好,结果更精确。     

基于改进灰狼算法的综合能源系统优化调度

为解决综合能源系统中参与者利益与设备可靠运行冲突的问题,提出一种基于非合作博弈的综合能源系统优化策略.针对风、光和负荷的不确定性利用拉丁超立方抽样法与K-means聚类法生成预测出力典型模型.模型综合考虑源、网、荷、储的利益及可靠性问题,并在用户侧引入电动汽车柔性负荷,增强能源的利用率,分析各方在追求利益与运行可靠性时的均衡交互策略.对于传统灰狼算法狼群分布不均匀、搜寻猎物能力弱等问题,基于Hammersley序列产生更均匀的初始狼群,改进收敛因子的递减方式,并调整对越限个体的处理,产生高质量狼群的同时丰富了样本种类,减少寻优的时间和次数.通过算例分析,验证了本文模型及改进算法有效性.     

基于改进烟花算法的MPRM逻辑电路面积优化

针对现有混合极性(MPRM)逻辑电路面积优化效果较差的问题,提出一种基于改进烟花算法的MPRM逻辑电路面积优化方法 .充分利用烟花算法的爆发性、多样性和分布并行性等优点,通过对高斯变异进行改进,增强了烟花算法搜索MPRM逻辑电路最佳面积极性的性能.基于北卡罗来纳微电子中心基准测试电路的实验结果表明,与基于遗传算法的MPRM逻辑电路面积优化方法相比,平均电路面积减少了44.46%;与基于离散粒子群算法的MPRM逻辑电路面积优化方法相比,平均电路面积减少了34.66%.     

一种改进的车间调度算法

为了解决考虑生产总成本的车间调度问题,对引入加工成本、库存管理成本和拖期惩罚成本的车间调度问题进行了研究,提出了一种改进的遗传算法求解该问题。论述了改进遗传算法的编码、初始化、选择、交叉和变异操作,通过与基本遗传算法的仿真比较,验证了该算法在收敛速度和最优解值上的优越性。     

基于设备驱动的综合柔性调度冲突调解算法

设备驱动时刻按最短加工用时确定工序设备,为避免两个设备选择同一工序发生冲突导致可调度工序延迟完成影响调度结果的问题,提出基于设备驱动的综合柔性调度冲突调解算法. 该算法分别从可调度工序集中为发生冲突的两个空闲设备选择加工时间次短的预调度工序,通过对可能加工的组合方案预调度,选择设备驱动时刻尽早结束的组合方案调度;当存在一个空闲设备有多个可调度最短加工工序时,采用实质短路径策略确定调度工序. 分析和实例表明,本文算法可缩短存在设备/工序选择冲突的综合柔性调度总加工时间.      

基于改进的UPF算法的列车组合定位方法研究

车实时定位是保证列车安全运行的重要环节。随着北斗卫星导航系统的发展,北斗卫星已逐步具备应用于列车定位的能力。针对北斗导航定位系统的特点及存在的问题,将SINS系统作为其补充定位方式。由于传统滤波算法在进行状态估计时仍存在粒子退化现象。为了进一步提高估计性能,提出了基于人工免疫无迹粒子滤波算法（AI-UPF）的列车组合定位方法。将人工免疫算法引入UPF算法的重采样过程,对粒子进行克隆和变异,改善了样本集的多样性,减轻了退化现象的影响。用该方法和UPF算法分别对北斗/SINS列车组合定位系统进行仿真实验。结果表明,AI-UPF算法能进一步减小定位误差,滤波效果较好。     

改进免疫克隆算法的Job Shop调度

提出了基于种群协同进化的并行免疫克隆算法,将种群中个体的亲和度计算并行在多个计算节点上同时进行。引入免疫记忆机制,使抗体种群的演化过程和记忆单元的演化过程并行进行,更好地实现了抗体间的相互协作,保证了解集从可行域内部和不可行域边缘向着最优解逼近。采用了克隆增殖变异和交叉算子的操作,增加了种群中优秀个体获得克隆增殖实现亲和度成熟的机会,提高抗体群分布的多样性,在深度搜索和广度寻优之间取得了平衡。从而保证了算法较强的收敛性以及搜索空间的多样性。利用标准问题库对算法进行测试,并分析算法参数对算法结果的影响,仿真结果表明,该算法对待寻优空间的全局搜索能力和局部搜索能力以及算法的稳定性与计算速率都要强于简单免疫克隆算法和遗传算法等优化算法。     

基于改进和声搜索算法的移动机器人调度

为了提高药物管理系统中移动机器人集群调度的速度和精度,建立一种以移动机器人为载体的集群调度模型,并采用离散-连续双映射编码方式进行调度编码。为了提高调度算法解算性能,提出一种融合最优估计优化方法的改进和声搜索算法(IKHS),结合最优迭代和有向搜索进行调度最优搜索,提高算法的计算速度和精度;根据全局最优和声进行自适应带宽调整和全随机交叉变异,扩大算法搜索范围和样本多样性,提高算法搜索和计算全局最优解的能力;同时,使用标准测试函数进行改进算法在连续区间上的验证,效果良好。对比试验结果表明,同一测试条件下,改进算法和对照算法相比具有更加优异的最优解搜索能力,调度结果精确度均有不同程度提高。可见,改进和声算法(IKHS)对于优化自动药物系统调度系统性能具备良好的效果。     

改进加权最小连接数负载均衡调度算法研究

通过对加权最小连接数算法的进一步改进,实现服务器负载均衡.针对该算法的改进做了周期性的权值信息收集,并对中途产生用户高峰而引起服务器过载问题进行有效解决,按照类别的不同进行统一分配任务的研究.通过对服务器资源的有效收集,进行逐一服务器权值计算和资源分类,并建立相应的数学模型等.应用Cloud Sim进行仿真实验,结果表明改进后的加权最小连接数调度算法具有更好的均衡性和可靠性,能更好的解决负载不均衡问题.     

基于改进遗传算法的装配式渠道生产调度优化

为有效提高装配式渠道生产效率,加快模具周转,降低生产成本,结合装配式渠道生产线养护室数量有限的特点,建立以最小生产周期为目标的装配式渠道生产调度优化模型,设计了求解该模型的改进遗传算法。以新疆石河子金土地水泥制品厂渠道生产线为例,验证生产模型的可行性,通过对比传统顺序生产调度与改进遗传算法得到的优化生产调度,验证改进遗传算法的稳定性与有效性。结果表明,基于改进遗传算法优化装配式渠道的生产调度,可有效降低装配式渠道的生产周期,提高生产效率,达到降低生产成本,提高企业核心竞争力的目的。     

基于改进混沌遗传算法的水资源优化调度

水资源调度是解决水资源短缺的重要方法,具有多目标、大规模和不确定性的特点.针对混沌遗传算法(CGA)求解水资源调度存在收敛速度慢及易陷入局部优化等问题,提出一种改进的混沌遗传算法(DE-CGA).该算法结合差分算法的全局搜索性、混沌的遍历性和遗传算法的反演性形成了双层结构,较好地克服了收敛速度慢及易陷入局部优化的缺点.仿真结果表明,在水资源实际调度中本文提出的DE-CGA比CGA得到更大的综合效益.     

基于改进型免疫遗传算法对网格中独立任务调度问题的研究

在研究现有任务调度算法的基础上,借鉴生物免疫系统原理中抗体多样性产生及保持机理,定义了基于抗体的矢量距离、亲合力及浓度相关的选择概率,这样可以在进化过程中保留优秀个体,同时抑制抗体群陷于同一极值而停止进化的早熟现象;另一方面,提出父子竞争(PCC)交叉算子和基于浓度调节机制的变异概率,提高抗体群进化速度的同时保留优秀抗体.仿真实验结果表明,算法与其它调度算法比较,更能有效地实现资源的分配,可以成功应用于网格环境下独立任务调度.     

基于离散型鲸鱼优化算法的AGV与机器集成调度方法

针对制造系统中考虑路径冲突的AGV(automated guided vehicles)与机器集成调度问题,提出一种基于时间窗和Dijkstra算法的离散型鲸鱼优化算法。首先,以最小化最大完工时间为目标,建立AGV与机器集成调度的数学模型,并采用一种三段式编码实现AGV和机器的集成编码,建立连续空间与离散空间之间的映射关系;然后,为了保证初始种群的质量和多样性,设计一种结合混沌映射和对立学习的扩展型GLR(global, local, random)种群初始化方法;运用Levy飞行算子和阈值重启操作进一步提高算法的全局搜索能力;最后,为了提高算法的局部搜索能力,引入结合问题特点的变邻域搜索算法。标准算例仿真实验和柔性仿真实验证明了该算法解决AGV和机器集成调度问题的可行性和优越性。     

面向云计算的任务调度算法研究

云计算中任务调度对云计算的整体性能有重要影响.归纳了云计算调度的特点和性能指标,指出云计算任务调度研究的主要进展.从传统任务调度算法、Hadoop中的任务调度算法、智能化的任务调度算法等方面概括、分析和比较了不同算法的算法思想、实现机制、达到的性能要求.最后,讨论了现有任务调度策略存在的问题,结合云计算面向服务的特点对云计算任务的研究进行展望.     

无线传感器网络基于改进遗传算法的节点调度

节点调度问题是经典的NP-hard组合优化问题之一。为解决该问题提出了诸如蚁群算法、粒子群算法和遗传算法等智能算法,以遗传算法(genetic algorithm,GA)更为有效,但经典的遗传算法在解决节点调度问题时,其算法自身存在寻优速度慢,容易陷入局部最优。提出一种改进的轮盘赌优化方法,该方法基于适应度比例的选择,即用全部个体的选择概率来计算累计概率,产生完整的子代个体并保留其基因,避免陷入局部最优,进而快速精确地求出节点调度问题的最优解,实验结果表明,经过改进的遗传算法求解的路径长度、收敛性和运行时间等指标均有明显改善。