柔性作业车间调度的动态禁忌粒子群优化算法

针对复杂的多目标柔性作业车间调度问题(FJSP),提出一种基于全知型粒子群优化(FIPS)和动态禁忌搜索(TS)的混合Pareto算法,它在利用FIPS的全局搜索能力确定搜索方向后,通过TS进行有效的局部搜索以提高算法的搜索性能.该算法采用基于强度的适应度函数来评价粒子,以使非劣解均匀分布于Pareto前沿;采用基于公共关键块的多种邻域结构,既保持了种群的多样性,避免算法陷入局部最优,又有效提高了算法的收敛速度.算法中还引入了基于变异的自适应扰动策略来进一步增加解的多样性.对不同规模实例的比较实验表明,文中所提出的算法具有较好的搜索性能,是一种求解大、小规模多目标FJSP的有效算法.     

基于改进粒子群的柔性作业车间调度问题优化研究

主要针对柔性作业车间调度问题进行求解,利用改进粒子群算法作为求解方法,以最小化最大完工时间(C_max)作为该问题的求解目标.在算例的选取上,选用作业车间调度问题的8*8经典算例和柔性作业车间调度问题的Brandimarte算例对提出的算法进行验证.改进粒子群算法由遗传算法和粒子群算法构成,遗传算法具有较好的全局搜索能力,但搜索过程中收敛的精度不高,粒子群算法由于其寻优特性,在搜索过程中速度较快,但容易陷入局部最优,综合考虑两者的优缺点,将遗传算子引入粒子群算法中,采用交叉搜索的方式,调整惯性权重以及变异的方式使粒子进化,当粒子群进化到一定程度后,对部分粒子进行变异处理从而避免算法陷入局部最优解,同时可以提高粒子群算法的收敛精度.依据柔性作业车间调度问题的特点,在经过多次变换种群规模以及迭代次数后,求解出最适合柔性作业车间调度问题的最优解.     

基于熵的混合粒子群算法在柔性调度中的应用

为了更好地求解大规模柔性车间调度问题,提高柔性车间调度算法的寻优性能,提出一种基于熵的混合粒子群算法.该算法把粒子群算法、遗传算法和模拟退火算法相结合,同时用种群熵自适应调节惯性系数和变异概率,以增强算法的寻优能力和克服算法的过早收敛.典型实例仿真结果表明,该算法能更好地求解柔性车间调度问题,与传统的优化算法相比,在优化精度上具有明显的优越性.     

基于粒子群算法的车间调度与优化

通过对车间调度问题的描述,针对传统调度算法寻优效率低或全局寻优能力差的弱点,提出了一种基于粒子群算法(PSO)的车间调度问题解决方案.根据车间调度问题的特点,对粒子群的编码及寻优操作进行了研究,确定了更适合车间调度问题的编码和操作方式,并将算法进行编程,应用到了系统的车间调度部分.仿真结果表明,通过设置适当的参数,可以快速地得到很好的排序结果,能够适用于动态的车间调度问题.     

基于带随机网络的多种群粒子群优化算法求解多资源受限柔性作业车间调度问题

多资源受限柔性作业车间调度问题(MRC-FJSP,multi-resource constrained flexible job shop scheduling problem)是一类复杂的组合优化问题。针对以最小化最大完工时间为目标的MRC-FJSP,提出了一种带随机网络的多种群粒子群优化算法(MPSO-RDnet, multi-population particle swarm optimization algorithm with random network)。首先,设计了一种半主动解码和基于启发式规则解码相结合的新型解码方式,对原有解空间进行有效裁剪。其次,提出了基于关键路径的两种邻域结构,提高算法局部搜索能力;引入了基于随机网络的多种群策略,提高算法全局搜索能力;提出了面向算法搜索停滞问题的重新初始化策略,增强算法的鲁棒性。最后,采用MRC-FJSP基准算例SFTSP进行测试,验证了算法的可行性和有效性。     

面向柔性作业车间调度问题的改进博弈粒子群算法

对柔性作业车间调度问题的研究可以令实际生产加工过程更加贴合当今人们对商品个性化和定制化方面的需求。在对柔性作业车间调度问题中的多个性能评价指标进行研究后,巧妙利用它们间的矛盾点,在自创的问题编、解码方案的基础之上,建立了博弈解集,并对传统粒子群算法的寻优机制进行改进,提出了改进博弈粒子群算法。运用该算法对一组标准问题调度算例进行求解,验证了该算法良好的求解性能。同时,通过与其他粒子群算法结果和耗时等的比对显示该算法可以更有效地求解以最小化最大完工时间作为唯一优化目标的柔性作业车间调度问题。     

基于混沌量子粒子群算法的置换流水车间调度

流水车间调度问题广泛存在于企业生产过程中,优化的调度方案可以提高企业生产效率,降低生产成本。提出了基于混沌量子粒子群优化算法并应用于求解置换流水车间调度问题,该算法在量子粒子群算法(QPSO)的基础上,引入了混沌机制,在保持QPSO算法收敛速度快的同时,利用混沌机制的遍历性,克服了QPSO易陷入局部极小值的缺点。同时提出了一种新的混沌变量到工件排序的编码方案,能够完整保留混沌的遍历性。仿真结果验证了所提出的新的调度算法能更好地探索更优解,同时不失去量子粒子群算法的收敛速度。     

基于目标级联法和粒子群算法的柔性分布式车间调度

针对传统的单车间调度优化不能满足分布式车间调度优化的需求,提出一种基于目标级联法和粒子群算法的层次化柔性分布式车间调度优化模型,其中的生产计划层负责零件的分配,车间调度层负责零件加工路线的规划.以2个柔性制造车间组成的调度优化问题为例,验证该调度模型的有效性.研究结果表明:所提出的模型在将加工零件合理地分配到适当车间的同时,实现了零件加工路径的规划,从而为解决柔性分布式车间调度优化问题提供一种有效方法.     

基于粒子群优化的多目标作业车间调度

为了利用粒子群优化算法解决作业车间调度问题，提出了将调度问题转化为连续优化问题的有效策略；设计了Pareto档案粒子群算法（PAPSO），该算法将档案维护和全局最好位置选取结合在一起，在档案维护过程中为每个粒子选取全局最好位置；给出了变异与PAPSO的结合新策略；最后将PAPSO和带变异的PAPSO应用于15个调度实例，以最小化总拖后时间和最大完成时间，与强度Pareto进化算法2等算法进行比较，结果验证了PAP—SO在作业车间调度方面的良好性能．     

基于差分量子粒子群优化算法的作业车间调度

针对作业车间调度问题(job-shop scheduling problem, JSP)中存在的求解复杂程度高、动态性强等难题,提出基于差分特性的量子粒子群优化算法。量子粒子群算法引入量子机制克服了粒子群算法在全局收敛性上的不足,并采用差分进化思想对粒子状态进行更新,借助变异操作增大种群多样性,对早熟粒子进行交叉选择操作,防止个体收敛到局部极值,进一步采用多邻域搜索方法以提高算法的寻优速度。对FT、LA两类JSP算例进行求解,将所提算法与离散粒子群算法、遗传算法以及细菌觅食算法进行实验对比。结果表明,4种算法收敛到FL10算例理论最优解的时间分别为127、134.8、143.5以及141.3 s;而LA36算例的理论最优解为1 268,4种算法所得结果分别为1 294.6、1 457.4、1 374.3以及1 398,且所提算法收敛时间最短。仿真结果表明所提算法能以较快的收敛速度得到最优解,相比于其他算法,寻优速度和精度都有了明显提升。     

微粒群优化在Job-shop调度中的应用

Job-shop调度问题是典型的NP-难问题,利用微粒群优化的全局搜索能力和高搜索效率以及模拟退火算法的局部搜索能力,发展了一种快速、且易于实现的新的混合启发式算法,并将其应用于求解标准Job-shop调度问题,计算结果以及与其他算法的比较说明,该算法是一种求解Job-shop调度问题的可行且高效的方法。     

基于粒子群优化的多目标作业车间调度

为了利用粒子群优化算法解决作业车间调度问题,提出了将调度问题转化为连续优化问题的有效策略;设计了Pareto档案粒子群算法(PAPSO),该算法将档案维护和全局最好位置选取结合在一起,在档案维护过程中为每个粒子选取全局最好位置;给出了变异与PAPSO的结合新策略.将PAPSO和带变异的PAPSO应用于15个调度实例,以最小化总拖后时间和最大完成时间,与强度Pareto进化算法2等进行比较,结果验证了PAPSO在作业车间调度方面的良好性能.     

求解TSP问题的动态邻域粒子群优化算法

旅行商(TSP)问题是一个典型的NP问题.为了克服基本粒子群优化(PSO)算法在求解离散问题所具有的计算时间长和容易陷入停滞状态等问题,本文基于“簇”思想,对粒子间距离进行重新定义并给出了相应的动态邻域PSO算法.实验结果表明了新型算法在求解TSP问题中的有效性,同时提高了算法的性能,并具有更快的收敛速度.     

基于微粒群优化的快速K-近邻分类算法

随着全球信息化的出现,手工分类索引已经不适用于大规模信息的处理,自动分类的研究得到迅速发展。K-近邻法是具有一定效率的自动分类算法。本文将其与智能优化技术结合,用于基于机器学习的文本分类过程中。实验结果表明,对于庞大的文档集合分类,该算法提高了分类的速度和精度。     

一种新的粒子群算法与人工鱼群算法的混合算法

通过分析粒子群算法和人工鱼群算法的优缺点,利用粒子群算法收敛速度快及人工鱼群算法能较好地收敛到全局最优解的特点,提出了一种新的混合算法.算法以粒子群为基础进行设计,根据人工鱼群的公告板、群聚和随行策略的模式对粒子群进行速度与位置变更,使原有的粒子群变成具有一定智能的粒子,从而达到提高搜索精度及效率的目的.通过Generalize-Schwefel等3个经典函数进行优化仿真后发现,该混合算法具有搜索精度更高及收敛速度更快的特点,同时该算法在求解高维问题时具有明显优势.     

免疫粒子群优化算法及性能分析

针对基本粒子群算法的容易陷入局部极小值,搜索精度不高等缺点,将免疫算法和粒子群优化算法(Particle Swarm Optimization,PSO算法)相结合,并加以改进,利用免疫算法能够保持个体多样性的特点,可使粒子群优化算法.达到摆脱局部极值点能力,从而提高算法进化过程中的收敛精度和速度.使用四个经典的测试函数...     

基于离散粒子群优化的MPSoC节能调度算法

为了降低多核片上系统MPSoC在应用中的能耗,在MPSoC上提出了基于优化离散粒子群算法的节能任务调度算法.通过比例选择算子生成初始种群,以任务在MPSoC上不同内核执行的能耗作为解空间,粒子群在整个解空间上搜索最低能耗调度方案,并在算法中优化了粒子群算法的局部早熟问题,使算法性能进一步提升.仿真实验表明:基于优化离散粒子群算法的节能调度算法与常用的3种调度算法相比,能耗得到了降低,且算法的截止期错失率并没有升高,保证了算法的整体性能.     

基于粒子群算法的复杂产品装配序列规划

根据复杂产品装配规划问题的特点和要求,提出了一种求解装配序列规划(assembly sequenceplanning,ASP)问题的粒子群优化算法,将通常用于连续空间优化的粒子群算法成功扩展到ASP领域.算法根据ASP问题决策解的特点,在排序空间定义了微粒的位置和速度以及相关的各种操作.针对基本粒子群算法容易陷入局部最优的缺点,采用新的学习机制,增强了算法的寻优能力.基于干涉矩阵、连接矩阵和支撑矩阵建立了以装配可行性、装配体稳定性和装配方向改变为评价指标的目标函数.最后通过实例分析验证了该算法的有效性.