采用自适应概率粒子群算法的反导预警资源调度方法

根据反导预警资源的实际特点,采用多Agent技术研究反导预警调度问题。设计资源管理Agent和预警资源Agent,给出卫星与雷达探测目标的适宜度计算方法,以方案适宜度最大化为目标生成调度方案。为提高调度方案的时效性设计一种基于自适应概率的粒子群算法,算法中粒子的每一维分量根据方案适宜度以不同概率取值,反映粒子的思考过程。实例分析表明,该算法与现有的预警资源调度算法相比,能较快地收敛到一个较优值,使调度方案满足反导预警作战实时高效的要求。     

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。     

RAQPSO算法的云计算资源调度策略

在"互联网+"时代,云计算代表了一种新的商业模式,而云系统中用户任务与计算节点的调度问题极大地影响着系统的性能和云竞争力。为此,提出了一种改进的量子粒子群算法——反向自适应量子粒子群算法(RAQPSO),通过对惯性权值参数的调整和加入反向学习算子来提高算法的全局搜索能力,并将其应用于云计算资源调度中,仿真验证了算法的有效性。建立了云计算资源调度问题的模型;采用自适应机制,将适应度函数的变化程度作为惯性权值的更新因子,避免了单纯地根据迭代次数的线性函数来取值,从而使粒子不易陷入局部最优;随后加入粒子反向学习算子,加强了粒子全局搜索能力。实验结果表明,RAQPSO算法大大节约了任务完成时间,并且保持了良好的计算节点负载平衡。     

改进粒子群算法的云计算环境资源优化调度

针对云计算的资源调度问题,提出一种基于改进粒子群优化算法(Improved Particle Swarm Optimization,IPSO)的资源调度算法.对云资源调度问题进行分析,建立云资源调度的目标函数,利用PSO较快的收敛速度找到云资源调度问题的最优解,并根据每个粒子的适应度值自适应地改变每个粒子的速度权重,提高了全局寻优能力和收敛能力,同时在Cloud Sim平台对算法进行仿真实验.结果表明:IPSO算法减少了任务的平均完成时间,提高了任务处理的效率,具有很好的优化资源以及合理调度资源的能力.     

基于蚁群粒子群优化算法的云计算资源调度方案

通过对蚁群算法和粒子群算法分别进行改进,利用两种算法自身优势相结合的方式建立一种蚁群粒子群算法,以提高云计算资源调度效率,解决云计算中资源调度方案优化问题.实验结果表明,该算法所消耗的时间更少,效果更好.     

求解调度问题的粒子群算法编码方法研究

利用粒子群算法求解调度问题的关键是建立有效的粒子编码结构.介绍了作业车间、流水车间和并行机调度等3类典型调度问题的特点,阐述了求解调度问题的粒子群算法结构,指出设计粒子群算法编码方法需要考虑的3个关键问题.提出3种求解不同调度问题的粒子群算法编码方法,并从生成调度解的可行性和有效性、粒子群计算模型的适用性和解码过程的复杂性等几个方面对粒子编码方法进行分析.以作业车间调度问题为例,验证了所提粒子编码方法的有效性.     

离散粒子群优化算法在流水作业调度问题中的应用

通过引入随机向量, 改进离散粒子群算法DPSO的更新方程, 提出一种离散的粒子群优化算法MDPSO, 并将其应用于调度问题的求解. 实验结果表明, 该算法优于传统的时序分解算法和遗传算法.     

混合资源调度的遗传算法研究

针对多机群协同计算背景下的混合资源调度的NP难题,采用一种新型的遗传算法和编码规则,较好解决分布式并行计算环境下,多任务与多资源的调度分配问题,并给出了实例计算,结果表明,该算法能较好地解决资源之间的冲突问题,而且遗传算法操作简单,每个染色体都对应一个可行调度,同时避免了非法染色体的产生。     

基于遗传粒子群混合的可重入生产调度优化

可重入生产调度优化问题是个NP难问题,针对可重入生产调度的特点,对该优化问题进行数学规划建模,并通过一些定义将模型映射为有向图,以便于智能搜索算法的应用.结合粒子群算法收敛速度快与遗传算法全局搜索能力强的特点,进行优势互补,并优化设计相关参数,构造了一种混合算法.运用混合算法对供应链优化调度问题模型进行求解,与标准遗传算法、粒子群算法的求解结果进行比较,结果表明混合算法有着更好的优化性能.     

基于改进的粒子群优化的云计算资源调度模型

针对云计算系统中多任务并发模式下引发的资源竞争,本文提出了一种基于改进的粒子群优化的云计算资源调度分配模型,以提高资源利用率.首先,对云计算系统中的资源调度问题进行形式化描述,构建以任务的总完成时间为优化对象的目标函数.其次,求解时采用粒子群优化算法,为保证收敛速度且避免粒子群在搜索过程中陷入局部最优,定义了惯性权重函数.另外,引入一个调整算子以优化位置更新.仿真结果表明,本文提出的资源调度分配模型能够有效提高云计算资源利用率,大幅减少任务的处理时间.     

遗传粒子群算法的动态计划与排程问题研究

文章针对柔性作业车间生产过程中随机出现的异常情况和频繁动态排程导致的系统振荡问题,提出了一种新的动态计划与排程方法;该方法以生产效率、设备利用率以及交货期满意程度三者综合为优化目标,采用基于事件驱动和周期驱动相结合的驱动机制,以适应生产过程中的异常情况,并提出一种改进的主、从递阶结构的遗传粒子群算法;最后,通过实例验证了该方法的有效性。     

基于微粒群算法的半导体炉管区调度应用研究

提出了用微粒群算法来解决半导体炉管区的调度问题.给出了算法的具体过程及参数设置方案.实例计算的结果表明,该算法是解决半导体炉管区调度问题可行且高效的方法.     

基于UNIERP车间作业调度问题的遗传算法编码设计

三星的UNIERP有着十几年的研发历史，技术先进，产品成熟稳定，从而保证了UNIERP产品具有先进流程的同时，也具有很好的适用性。本文基于UNIERP系统介绍了遗传算法的编码设计方法，提出了基于工序模式的遗传算法编码设计方案，根据前人提出评价标准做了理论分析，证实了基于工序模式的编码方式的可行性。     

加权总完工时间有限的资源约束单机排序问题

讨论工件加工时间依赖于分配给它的一类资源，且加权总完工时间有限，目标函数为极小化资源总量的单机排序问题，对问题1，给出了一个有关最优解中最优资源使用的重要性质并利用该性质，对于bj=b，wj=w,aj=a这种特殊情况给出了最优算法．     

A genetic algorithm for the flowshop scheduling problem

The flowshop scheduling problem is NP complete. To solve it by genetic algorithm, an efficient crossover operator is designed. Compared with another crossover operator, this one often finds a better solution within the same time. Supported by the National Natural Science Foundation of China and 863 High Technology Project of China Qi Yuesheng: born in 1967, Ph. D.     

基于Petri网和PSO算法的动态分类车间调度

以带有约束条件的Petri网为动态车间调度问题建模,同时提出一种针对动态车间调度问题的编码粒子群算法,对调度序列进行优化．对算法进行了仿真研究,研究结果表明该算法是可行、有效的．     

人力资源优化配置模型及算法研究

从可操作性出发,基于系统分析和定量评价的方法,建立了人力资源优化配置模型,为人力资源的优化配置提供了一种量化管理的具体方法,并设计了求解此问题的改进的粒子群优化算法,数值模拟结果表明了该算法的有效性.     

网格任务调度问题求解的萤火虫算法

为了获得更优的网格任务调度方案,针对网格环境特点以及标准萤火虫算法存在的不足,提出了一种基于改进萤火虫算法的网格任务调度优化模型.对网格任务调度优化问题进行了分析,建立了网格任务调度的数学模型,引入非均匀变异算子和自适应步长的搜索策略,加快算法的求解速度和精度,并将改进萤火虫算法用于网格任务调度问题求解,通过萤火虫之间的信息共享和交流找到网格任务调度最优方案,采用仿真对比实验对其有效性和优越性进行测试.结果表明,相对于其他网格任务调度优化算法,改进萤火虫算法可以快速、准确地找到网格任务的最优调度方案,提高了计算资源的利用率,保证了网格系统负载均衡,尤其对于大规模网格任务调度问题,具有更加明显的优势.     

求解可重入作业车间调度问题的改进离散微粒群优化算法

本文针对可重入作业车间调度问题,对离散微粒群算法的搜索方式进行改进,混合一种变异机制,并结合Interchange邻域局部搜索机制,设计与开发有效的混合离散微粒群算法。通过实验仿真结果的比较,有力地证明了所提算法的有效性。