基于改进遗传算法的四向穿梭车系统订单排序优化

四向穿梭车系统进行批量出库作业时,系统出库订单的执行顺序不同,四向穿梭车与提升机之间的交互作业时长将会不同,进而影响系统的出库作业时间.根据四向穿梭车系统批量出库的作业流程,以批量订单出库顺序为变量,系统出库时间为目标函数,建立了一种系统订单排序优化模型;针对这个模型的特点,采用改进的遗传算法进行求解,进而得出系统的最...     

带时间窗车辆路径问题的粒子群算法

将粒子群算法(PSO)应用于带时间窗车辆路径优化问题(VRPTW),构造车辆路径问题的粒子表达方法,建立了此问题的粒子群算法,并与遗传算法作了比较.实验结果表明,粒子群算法可以快速、有效求得带时间窗车辆路径问题的优化解,是求解带时间窗车辆路径问题的一个较好方案.     

柔性作业车间AGV与机器双资源集成调度研究

针对含有AGV(automated guided vehicle)的柔性作业车间调度问题,建立了以最小化最大完工时间为目标的双资源集成调度优化模型.在种群初始化过程中提出一种启发式初始化方法,提高种群初始解的质量,加快算法的收敛速度.针对离散粒子群算法易早熟的弊端,结合竞争学习机制和随机重启机制提出一种可有效避免早熟的...     

解决约束优化问题的一种改进PSO研究

为有效求解约束优化问题,提出一种改进粒子群算法（ICPSO）。该算法在处理约束时不引入惩罚因子,而是根据目标函数值和粒子违背约束奈件程度。并根据种群中介体的可行性,采用三种不同的交叉操作对粒子自身最优位置进行操作,同时对全局最优粒子采取变异操作以产生新的学习样本,引导种群的飞行,提升种群跳曲局部最优解的能力。最后,引入一种混合粒子速度更新策略,提升种群向最优解飞行的概率。标准测试函数的仿真结果表明ICPSO是可行的,有效的。     

求解动态优化问题的分叉PSO算法

近些年来,求解动态环境中的优化问题已经逐渐成为进化计算领域的一个新的研究热点。为了改善一般PSO算法求解这种动态优化问题的能力,现提出了一种采用分叉策略的多粒子群PSO算法。该算法能够利用一个较大的主粒子群不断搜索问题适值曲线上新的峰,而利用从主粒子群中分离出来的若干个较小的子粒子群去跟踪已经发现的峰的变化。通过对一组标准动态测试函数的实验,能够证明所提出的算法在动态环境中具有较强的鲁棒性和适应性。

Abstract：

Recently,there has been increased interest in evolutionary computation algorithms applied into dynamic environments since many real-world optimization problems are time-varying.Inspired by a forking mechanism,a new multi-swarm optimization algorithm （Forking PSO,FPSO） was proposed to enhance simple PSO’s search in dynamic landscape.In FPSO,a larger main swarm is continuously searching for new peaks and a number of smaller child swarm,divided from main swarm,are used for tracking the achieved peaks over time.Experimental study over a benchmark dynamic problem suggests that the proposed algorithm has much stronger robustness and adaptability in dynamic environments.     

大型复杂系统故障隔离智能优化策略

大型复杂系统的故障隔离是系统维修的重要环节,现有的故障隔离算法存在平均故障隔离时间(MFIT)长,不能快速自动生成决策树等缺点.利用AO*算法自动构造决策树,将离散粒子群算法应用于AO*算法的每一个节点的测试选择,降低计算复杂度,使故障隔离策略智能化.实例表明:该算法将故障隔离时间缩短20%,并降低测试代价,提高故障隔离效率,为大型复杂系统故障隔离提供-种高效算法.     

基于改进BPSO算法求解一类作业车间调度问题

针对某一大型机械厂结构车间的作业调度问题(JSP),考虑技术工人操作熟练度影响因素,以及离散型并行生产的特点,建立新的符合实际生产情况的数学模型,提出利用离散二进制粒子群(BPSO)算法来解决如何安排m位工人加工n个结构件,以达到加工时间最短的一类JSP调度问题,并依据求解的特殊性对该算法进行了改进.制定新的初始粒子产生策略,保证在可行解空间内开始进行寻优;引入"记忆库"、修改Sig函数和加入判断条件,确保粒子每次更新后都满足模型中的等式约束.通过实例验证,证实该算法是有效的,并能够得到较好的结果.同时,该数学模型在离散制造业中也具有广泛的应用价值.     

基于粒子群优化的有反向物流的车辆路径问题

在对具有时间窗、考虑反向物流的车辆路径问题进行简单描述的基础上,基于最小费用的角度构建了该问题的多目标数学模型.该决策模型综合考虑了正向和反向物流,有助于提高车辆的装载率.针对该问题提出了一种改进的粒子群算法,并用计算机进行实现,并获得很好的效果.     

离散粒子群优化算法研究现状综述

粒子群优化算法(PSO)是一类基于群体智能的新型全局优化方法,近年来其离散化形式和方法受到广泛关注.介绍了PSO的基本原理和更新机制,论述了离散PSO算法的研究进展和应用情况,详细介绍了两种离散化策略的机理、更新方法、计算模式和特点,讨论了离散PSO的发展趋势和进一步研究方向.     

基于仿真的优化及其在多级库存系统中的应用

对于多制造商、多分销商和多零售商的三级网状随机性库存系统,难以用数学方法求解其最优的库存控制策略.基于离散事件系统仿真原理,建立了具有顾客到达时间服从泊松分布、随机顾客需求量、随机顾客购买行为、随机订货时间和生产容量有限制等特点的仿真模型.运用基于仿真的优化方法,将仿真方法与粒子群优化算法相结合来求解问题.通过仿真实例的比较分析,表明了基于仿真的优化方法的可行性和有效性及其在供应链管理中的适用性.     

蓄电‒氢储混合储能系统的配电网双层优化

在“双碳”目标与清洁能源氢能利用的背景下,针对配电网配置电化学储能和氢储能系统构成混合储能系统提升电能质量的需求,建立了混合储能系统双层优化模型,上层选址定容模型综合考虑投资成本、网损成本和电压偏移,下层优化运行模型考虑混合储能系统的运行成本,并引入电压稳定性指标进行评价。求解过程中利用灵敏度分析对选址可行域进行了降维,并提出一种改进的小生境多目标粒子群算法,将小生境处理机制与外部档案选取技术、混沌变异技术相结合。利用接入新能源的IEEE33节点系统进行算例仿真。结果表明：混合储能系统容量与接入点的优化配置,可以提高系统经济性、降低全网有功网损、减小电压偏移和提高电压稳定性。     

基于离散粒子群算法的研制费用优化模型

首先给出了武器装备研制费用和效能的期望值模型。通过Delphifa法确定期望值。提出了费用参数矩阵的概念,根据研制武器系统效能等设计值与期望值绝对差最小原则,建立了基于离散粒子群的费用参数优化模型,并进行了仿真实现。结果表明该方法可行,为武器装备研制的性能参数设计和费用优化提供了一种新方法。     

无线传感器网络移动Agent路由算法的研究与仿真

提出一种新的基于虚拟连通拓扑子图的优化模型用于无线传感器网络移动Agent路由．建立包含有效节点的虚扭连通拓扑子图，将Agent访问路径分解为采集子路径和返回子路径，提出一种基于GA与离散PSO的混合算法GAPSO用于求解该问题。该算法可大大降低解空间复杂度，提高搜索效率。仿真结果表明随着网络规模增大，该优化模型优势明显，GAPSO表现出比GA更好的性能。     

基于混合粒子群算法的多平台多武器火力分配研究

分析了火力分配的数学模型及求解算法的研究现状,建立了多平台多武器的火力分配模型,并提出了一种混合粒子群算法的求解方法。混合粒子群算法利用粒子群的个体最优和全局最优粒子,采用了交叉、变异和选择相结合的遗传操作得到粒子的新个体。通过对两个作战想定的多次测试,进一步表明了算法的可行性和有效性,尤其是在规模复杂问题中将更能体现算法的优越性。     

基于产品回收定价的逆向物流车辆路径优化问题

针对逆向物流车辆路径优化问题,研究在产品回收定价调整和车辆路径优化调度结合方面存在的不足,以智能回收箱为研究对象,考虑多频次回收和车辆共享调度策略,提出基于产品回收定价的逆向物流车辆路径优化方案。首先构建了智能回收箱回收量与回收定价的线性函数,然后构建了包含共享车辆运输成本、维护成本、违反时间窗惩罚成本和环境外部性收益之和最小化的逆向物流回收运营成本模型,并建立了回收中心产品的最大化收益模型。其次,根据模型特点设计了考虑智能回收箱地理位置、回收频次和回收时间窗的K-means时空聚类算法,进而提出一种改进的GA-PSO混合算法。该混合算法结合了遗传算法全局搜索能力强与粒子群算法收敛速度快的特点进行了算法间的优势互补,同时采用了精英保留策略,增强了混合算法的搜索性能,并通过与HGA、GA-TS和HACO等算法进行比较分析,验证了模型和算法的有效性。最后,结合重庆市某智能回收物流网络的实际数据进行优化研究,分析了不同产品定价下的回收频次和车辆共享调度情况。结果表明,本文所提出的模型和算法能够进行产品回收定价策略的有效选择、产品回收车辆的资源共享以及合理的车辆路径优化调度,并可在回收中心获得...     

大陆北方/台湾班轮航线方案优化研究

在阐述了两岸贸易发展及直航必然性的基础上 ,提出了大陆北方 /台湾班轮航线直航制的航线方案 ,分析预测了航线货流量 ,比较了中转制和直航制两种航线方案下班轮的航次时间 ,通过单位运输成本指标的分析计算 ,论证了直航制的优越性 ,确定出了直航制航线方案下航运公司的配船数 ,结合运量、班期等条件要求 ,构建了班轮挂靠的线性规划模型 ,并依此作出最优的挂靠港序方案.     

改进粒子群优化算法及其在聚类分析中应用

针对标准粒子群优化算法初期收敛速度快,后期容易陷入早熟收敛,局部寻优,全局搜索能力差等缺点,提出了一种新的鱼群-粒子群优化算法(AF-PSO)。引入拥挤因子δ和马尔可夫链,将鱼群算法加入到粒子群优化算法中,通过计算拥挤因子,来更新速度模型,使其在觅食,聚群,追尾,随机4种模态下进行切换。仿真结果表明了所提出的AF-PSO算法的综合性能优于其他改进的PSO算法。为进一步说明算法的实用性,将AF-PSO算法成功应用于输油管道泄露数据的聚类分析上。实验结果表明基于AF-PSO的K-means算法性能是优于其他聚类算法。     

基于污染物侵入模拟的供水管网水质监测点优化选址方法

提出了突发或者蓄意污染情况下供水管网水质监测点优化选址的最大覆盖选址模型.结合一管网算例,利用EPANET2软件模拟扩展周期非稳态水力水质条件下管网节点污染物浓度变化情况,由此得到各个节点被注入污染物后,监测点监测到污染物浓度时不同用户节点对外供出的污染水体体积.同时提出基本粒子群优化算法与遗传算法交叉、变异算子相结合的整数编码的混合粒子群优化算法来求解该选址模型,并编制了相应的C 程序.提出的优化模型与求解算法对管网水质监测点的优化选址具有一定的参考作用.     

一种机载系统研制保证等级分配的优化方法

为系统的设备/功能分配研制保证等级并实施相应的研制保证活动, 能使研制过程发生错误的可能性最小化。以设备/功能的研制保证等级为决策变量, 以研制保证等级分配原则和系统顶层失效状态发生概率要求为约束条件, 以系统研制成本最小为优化目标, 构建了机载系统研制保证等级分配模型。以所有设备/功能的研制保证等级组成的向量为个体, 提出了基于遗传粒子群(genetic algorithm and particle swarm optimization, GA-PSO) 混合算法的分配模型求解方法。最后, 结合某假定机载系统和某飞机电传飞控系统给出了应用实例, 结论表明本文方法有效降低了对设计人员经验的依赖, 并且对比单一算法具有更高的精确度和计算效率。