引入随机子群蚁群算法的JSP仿真与研究

针对标准蚁群算法易于出现早熟停滞等缺陷,在原有算法基础上引入一定比例的随机蚁群.在优化过程中随机蚁群以一定概率做随机搜索,以扩大了解的搜索空间;在信息素更新策略上,为了兼顾当代和历代的搜索成果,采取了信息素混合更新策略,同时增强随机子群的最佳路径信息及剩余全部蚁群路径信息,有效抑制了收敛过程中的早熟停滞现象,提高了算法收敛速度.通过典型作业车间调度问题(JSP)实例进行了仿真实验,表明该算法不仅能够克服早熟现象,而且能够加快收敛速度.     

一种布谷鸟-交叉熵混合优化算法及其性能仿真

为了提高布谷鸟搜索算法在求解复杂优化问题时的收敛速度和搜索精度,基于交叉熵方法,构建了一种新的布谷鸟-交叉熵混合优化算法.该算法将基于模型的交叉熵随机优化算法和基于种群的布谷鸟搜索进行有机融合,采用协同演化策略,既提升了混合算法收敛速度,又改善了其全局优化能力.对经典测试函数和PID控制器整定问题的仿真结果表明,新算法具有全局搜索能力强、求解精度高和鲁棒性好等特性,是一种求解复杂优化问题的可行和有效算法.     

基于演化多目标算法的混合流水作业调度优化

针对供应链网络优化领域中的混合流水作业调度问题提出了一种新的多目标演化优化算法。给出了这类问题的通用优化模型，在此基础上，提出了基于流程的矩阵基因编码方案，动态适应度分配机制，并引入小生境保优策略构造了算法过程，利用收敛进程参数分析了算法的收敛性能。性能分析和算例实验表明算法对于高维多目标优化问题是有效的，且能够以较快的速度收敛。     

航空公司机组重调度问题建模和算法研究

不正常航班机组重调度问题是航空公司航班重调度决策研究的重要环节,针对机组重调度问题建模和算法进行研究.采用约束规划建模,基于ILOG Solver优化组件提供的框架,将模拟退火算法嵌人到ILOG Solver框架中对模型进行求解,并给出邻域生成搜索策略和移动的选择策略,使邻域搜索效率获得改善.案例计算结果显示,新的求解...     

改进蚱蜢算法在电动汽车充换电站调度中的应用

电动汽车充换电站调度优化问题一般采用群智能优化算法求解，但现有算法存在陷入局部最优、早熟收敛等缺陷，因此提出一种改进的蚱蜢算法:采用边界反弹机制，提高算法效率;引入正余弦搜索机制，加强算法的全局搜索能力;采用Lévy飞行对粒子进行随机扰动，防止种群陷入局部最优;采用非线性收敛策略加快算法后期的收敛速度.实验结果表明，该算法在电动汽车充换电站调度优化问题上，性能优于原始蚱蜢算法以及其他现有群智能算法.     

机场地勤服务优化问题的双重变异单亲遗传算法

为了减少地勤服务作业调度影响的航班延误,以总航班延误最小化及航班延误方差最小化为目标建立了多目标非线性整数优化模型.地勤服务作业调度优化问题是NP难问题,因此,提出了一种双重变异单亲遗传算法求解该类问题.该算法避免了遗传算法求解同类问题时产生非法个体的现象,并且双重变异策略具有全局搜索能力.结果表明:双重变异单亲遗传算法可以很好地解决航班分配服务组及服务组内航班服务序列优化的地勤服务调度问题,减少了因地勤服务作业导致的航班总延误,避免了单个航班长时间延误.     

基于自适应调整权重和搜索策略的鲸鱼优化算法

针对鲸鱼优化算法(WOA)收敛速度慢、收敛精度低、易陷入局部最优的问题,提出一种基于自适应调整权重和搜索策略的鲸鱼优化算法(AWOA).设计一种随着鲸鱼种群变化情况而自适应调整权重的方法,提高了算法的收敛速度; 设计一种自适应调整搜索策略,提高了算法跳出局部最优的能力.利用23个标准测试函数,分别针对高维和低维问题进行测试,仿真结果表明,AWOA在收敛精度和收敛速度方面总体上明显优于其他多种改进的鲸鱼优化算法.     

基于改进遗传算法的露天采矿优化

首先针对露天采矿优化问题的实际情况,建立了优化数学模型,并将原问题的约束条件转化为目标函数的组成部分,使之便于利用遗传算法求解.针对遗传算法的局限性,实施了最优保留策略,并改进了选择、交叉和变异操作,使该算法能够有效地提高收敛速度,避免早熟收敛.最后,通过实际算例说明,该优化方法有效、实用.     

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.     

基于改进蚁群算法的物流车辆调度问题研究

传统蚁群算法在求解中容易出现搜索时间长、收敛过早或停滞现象,为克服这些缺点,通过对蚁群算法进行选择策略、信息素更新等方面的改进,以加快算法的收敛速度,提高算法的搜索能力。再将改进后的蚁群算法引入物流运输车辆调度、综合车辆调度理论,对物流运输车辆的优化调度进行了探讨,对有时间窗车辆调度问题(VSPTW)探求新的求解方法,运用Matlab语言进行编程实现,应用实例对算法进行验证。实践证明,改进后的蚁群算法基本上克服了一般蚁群算法自身的不足,提高了算法的性能。     

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。     

基于RHC的航班进港排序多局部搜索GA优化算法

为解决航班进港排序难以应对动态环境下航班信息变化的问题,首先建立了一种基于滚动时域控制的机场进港航班动态排序优化模型,并将存储时域上的航班进港优化序列作为后继时域航班排序的启发信息;然后提出了一种基于滚动时域控制的多局部搜索遗传算法对问题求解,给出了一种以存储的航班优化信息为基础的种群初始化策略;针对遗传算法易陷入局部最优的不足以及单一局部搜索难以取得很好收敛效果与满意解的现状,提出的多局部搜索遗传算法,在不同时期采用不同的局部搜索策略,其中定向局部搜索根据个体、基准个体的基因结构和适应性调整最大搜索速度;最后,大量仿真实验结果证明了所提模型与算法的有效性以及算法的稳定性,并由实验结果得出了航班排序问题的相关特性结论.     

改进的花朵授粉算法在微网优化调度中的应用

研究了用于解决微网优化调度问题的群智能算法.针对微网优化调度问题的多目标、多约束条件等特点,对微网优化调度问题建模;提出了改进的花朵授粉算法,并将其应用到微网优化调度问题.在初始化时,采用对立点方法增加种群多样性和优化搜索空间;局部更新时,使用一种新的局部更新算子提高算法收敛速度;此外,为了减少计算量和避免陷入局部最优,定义了是否使用遗传操作的判断条件.仿真结果表明,该算法性能优于原始花朵授粉算法和遗传算法等其他算法.     

用和声搜索算法求解技术站列车解编方案

确定到达列车的解体顺序和出发列车的编组顺序(即列车解编方案)是技术站编组调机运用计划的核心问题.本文为解决该问题,构建相应的优化模型,利用结合邻域搜索的和声搜索算法进行求解,采用目标函数值评价新的和声,邻域搜索策略用于获取新的和声.最后利用算例对所设计算法的求解效率进行分析验证,表明:算法收敛速度较快,而与邻域搜索策略的结合,有利于扩展其搜索范围与提升全局搜索能力,降低对选择概率的依赖.通过对不同参数条件下计算时间的测试说明,所设计算法能够满足技术站编组列车解编方案编制的要求.     

并行混沌与和声搜索的多目标混合优化算法

针对传统的混沌优化算法对初始值敏感、搜索精度低和收敛速度慢,以及和声搜索收敛不稳定、处理多目标优化问题时适应性差等不足,研究了一种多目标并行混沌与和声搜索混合优化算法(MOCOHSA).MOCOHSA利用并行混沌优化的全局搜索能力与和声搜索算法的局部搜索能力,并在和声搜索中引入自适应操作,在解决多目标优化问题时表现出良好的搜索速度和收敛性能.对8个多目标优化测试函数的优化计算中,该算法表现出比其它多目标优化算法更好的性能.算法最后用于解决卫星热管设计问题.     

基于改进ACS算法的移动机器人路径规划研究

针对蚁群系统(Ant Colony System,ACS)算法存在收敛速度慢、路径不平滑、易陷入局部最优等缺点,提出了一种基于万有引力搜索策略的ACS算法.为了解决算法初期由于地图信息匮乏,导致蚁群寻路盲目性较大的问题,提出了简化ACS算法对初始信息素浓度进行更新.引入万有引力算法搜索策略,提升了算法收敛速度,且有效解决了局部最优问题.对每次迭代获取到的最优路径进行优化,减少了路径的转折点数量、提升了路径平滑性.仿真试验表明,改进算法能够有效提升算法的收敛速度、路径平滑性.将改进算法应用到实际的移动机器人导航试验中,试验结果表明,改进算法能够有效解决移动机器人的路径规划问题,且有效提升移动机器人的导航效率.     

基于Petri网与动态加权启发策略的FMS调度优化

为解决基于Petri网的柔性制造系统(FMS)调度方法搜索效率不高的问题,提出了一种调度优化算法。采用了改进的最优节点选择方法来提高算法节点搜索能力;在算法搜索进程中使用了动态加权启发函数,以保证最终找到某种最佳或较满意的调度结果;使用了启发式A*算法与深度优先算法相结合的方法以加快算法的收敛速度。这些策略减小了算法在Petri网可达图中节点的搜索范围,加快了算法的收敛速度,并且保证了调度结果质量的可控性。最后仿真结果证明了方法的有效性。     

连续优化问题的细菌觅食改进算法

为更有效解决连续优化问题,提出了一种基于群体搜索的群智能优化算法———细菌觅食算法.该算法模拟了细菌觅食全过程,并对细菌个体的初始化、趋化操作中的搜索步长和搜索方向进行了改进.改进后的算法有效避免了算法陷入局部最优,而算法中采用的搜索步长,进一步提高了优化的收敛速度.经大量实验仿真表明,细菌觅食算法能够有效地求解连续优化问题.将仿真结果与其它算法对比,证明了细菌觅食算法的搜索质量优于其它算法.     

求解最短路径路由蚁群算法的改进

针对标准蚁群算法易于出现早熟停滞等缺陷,在原有算法基础上引入一定比例的侦查蚁群.在优化过程中侦查蚁群以一定概率做侦查搜索,以扩大解的搜索空间;在信息素更新策略上,为了兼顾当代和历代的搜索成果,采取了信息素混合更新策略,同时增强侦查子群的最佳路径信息及剩余全部蚁群路径信息,有效抑制了收敛过程中的早熟停滞现象,提高了算法收敛速度.通过对最短路径路由算法的仿真实验,并与标准蚁群算法进行性能比较,结果表明该算法不仅能够克服早熟现象,而且能够加快收敛速度.     

基于动态和谐搜索的混合粒子群优化算法

针对粒子群优化算法随维数增大群体多样性相对减小而早熟收敛的问题,在对和谐搜索算法进行适应性改进的基础上,将其引入粒子群算法中,提出一种动态和谐搜索混合粒子群优化算法(DHSPSO).该方法使得粒子在搜索初期更具遍历性,降低算法对初始值的敏感性,并通过和谐搜索算法搜索的随机性和优胜劣汰机制改善粒子群的多样性,使得算法具有更快的收敛速度与更好的全局搜索能力.以多个标准测试函数优化进行仿真测试,结果表明,DHSPSO算法在进行高维优化问题时,在寻优速度、精度和成功率等方面均显示出良好的优化效果.