基于粒子群算法的物流配送车辆优化调度研究

应用粒子群算法求解物流配送系统的车辆优化调度问题,针对车辆调度问题中需要考虑车辆容量和车辆行驶路径的限制等要求,提出一种基于收货点、粒子位置次序和粒子位置取整操作的三维粒子编码方法,采用惯性权重线性递减粒子群算法对两个算例进行计算,并与遗传算法的计算结果进行了比较.结果表明,粒子群算法能够有效地对物流配送车辆调度问题进行优化.     

基于粒子群优化算法的集群调度策略

针对集群调度问题的特点,设计了基于粒子群优化算法的调度策略.与传统backfill算法相比,粒子群优化算法对作业比较公平,能避免对大作业响应慢的缺点,使得调度策略在生成速度和精度上都有明显的提高.实验结果表明,该调度策略能较好地提高CPU利用率和缩短作业平均响应时间.     

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.     

基于混沌粒子群算法的高速旅客列车优化调度

列车优化调度是一个大规模、复杂的、具有非线性离散变量和多约束的多目标数学优化问题.在优化过程中,考虑了特快旅客列车中途离开时间和整个运行时间等因素.首次将粒子群优化(particle swarmoptimization,PSO)技术引入列车优化调度,克服了传统优化方法易陷入局部最优和维数灾难等弊端.通过一个工程实例验证了该算法的可行性和有效性.同时,与现存的列车优化调度方法相比,粒子群优化方法的搜索时间短而且优化结果更接近最优解.     

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.     

基于改进粒子群算法的水电站中长期优化调度的研究

在运用粒子群优化算法求解水电站中长期优化调度问题时,针对粒子群优化算法存在的问题,采用了一种新的改进算法[1],该算法不仅增强了粒子群的全局搜索能力,同时有效避免了算法“早熟”,为水电站中长期优化调度提供了一种有效的解决方法.     

基于组织进化粒子群算法的水电站水库优化调度研究

为解决粒子群优化算法存在的早熟和易陷入局部最优的问题,提出了一种组织进化粒子群算法（OEPSO）。该算法将进化操作直接作用在组织上,通过组织间的相互竞争、协作,最终达到全局优化的目的,较好地克服了基本粒子群算法易于早熟和陷入局部最优的缺点。在分析水库优化调度的数学模型和OEPSO算法特点的基础上,提出了基于OEPSO算法的水库优化调度的方法,建立了数学模型,并给出了具体求解步骤。实例验证表明,OEPSO算法具有良好的收敛速度和计算精度,为水库优化调度问题提供了一条新的有效求解途径。     

基于优化粒子群算法对智能RGV动态调度的研究

针对单轨直形穿梭车RGV(Rail Guided Vehicle)的动态调度策略,以单位周期8 h内加工数目最多为目标,分别对一道、两道工序及故障系统进行仿真模拟分析。在此基础上,运用粒子群优化算法、最短路径TSP(Traveling Salesman Problem)遗传算法对正常工作情况下一道、两道工序加工系统建立调度方案,同时利用概率函数法在故障情况下建立可修排队系统,最后利用MATLAB进行故障仿真,得到3组参数在不同故障率的系统作业效率,从而为RGV动态调度提供了最优CNC(Computer numerical control)加工循环序列。     

基于优化粒子群算法对智能RGV动态调度的研究

针对单轨直形穿梭车RGV(Rail Guided Vehicle)的动态调度策略,以单位周期8 h内加工数目最多为目标,分别对一道、两道工序及故障系统进行仿真模拟分析。在此基础上,运用粒子群优化算法、最短路径TSP(Traveling Salesman Problem)遗传算法对正常工作情况下一道、两道工序加工系统建立调度方案,同时利用概率函数法在故障情况下建立可修排队系统,最后利用MATLAB进行故障仿真,得到3组参数在不同故障率的系统作业效率,从而为RGV动态调度提供了最优CNC(Computer numerical control)加工循环序列。     

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.     

基于改进粒子群算法的柔性制造系统无死锁优化调度

柔性制造系统的优化调度问题是一个复杂的组合优化和NP-hard问题。以赋时Petri网为模型、最小化最大完工时间为优化目标,利用改进粒子群算法对一类柔性制造类系统建立了一种新的无死锁优化调度方法。该方法首先采用2层编码方式对路径和工序进行编码,建立工序与粒子位置之间的一一映射关系;其次,基于实时在线的死锁避免策略对粒子进行死锁检测与修复,保证所搜索的粒子均能解码为无死锁的可行调度序列;然后,设计了2种改进策略：粒子工序定向调整策略和局部搜索策略,以提高算法的寻优效率和局部搜索能力,保证快速得到最优或次优的可行序列;最后,利用2个仿真实验验证所提算法的有效性。实验结果表明：与其他已有算法相比,改进粒子群算法在求解柔性制造系统无死锁优化调度问题上具有较好的寻优能力。     

基于混合粒子群优化算法的机组负荷最优调度

粒子群优化(too)算法是一种现代启发式算法,提出一种基于混合粒子群优化算法的机组负荷的调度方法,该方法考虑了机组的经济性和安全可靠性.优化了机组的调度运行方式.     

梯级水电站优化调度的模糊自适应粒子群算法

针对粒子群算法容易早熟和易于陷入局部极值的缺点,提出一种梯级水电站优化调度的模糊自适应粒子群算法.在该算法中将惯性权值表示为粒子群进化速度因子和群体适应度方差的模糊函数,在每次迭代过程中动态改变惯性权值,以适应非线性优化搜索过程.针对违反约束的粒子,设计了一种动态空间调整策略来修复约束要求.为了验证算法的性能,用2个测试函数和拥有4个水电站的系统进行了测试,在求解精度和速度上与标准粒子群算法和改进惯性权值线性递减粒子群算法进行了对比,结果表明模糊自适应粒子群算法收敛速度快、精度高.     

基于粒子群优化的粒子滤波算法应用研究

粒子群优化算法是一种基于群体智能理论的全局寻优算法。文中首先对粒子群优化算法的原理和实现过程进行了研究,然后比较了粒子群优化算法与粒子滤波算法的异同,并将粒子群优化算法引入到粒子滤波算法中,解决了粒子贫乏的问题,提高了每个粒子的作用效果,同时给出了PSO-PF算法的基本步骤。最后将PSO-PF算法应用于自航耙吸挖泥船的泥舱溢流损失估计中,采用实测工程数据进行了仿真,仿真结果表明该PSO-PF算法基本达到了预期的效果,为自航耙吸挖泥船操作人员的施工提供了决策支持。     

基于变尺度混沌粒子群算法的梯级水电站水库优化调度研究

将混沌和变尺度思想引入粒子群算法中,提出一种变尺度混沌粒子群算法,并将其应用于梯级水电站水库优化调度中.该算法采用混沌初始化粒子的位置和速度;再利用混沌提高了种群的多样性和粒子搜索的遍历性;最后采用变尺度思想,根据搜索进程不断缩小优化变量的搜索空间,来改善PSO算法摆脱局部极值点的能力,提高算法的全局优化能力.计算结果...     

粒子群优化算法的研究

粒子群优化算法是根据鸟群觅食过程中的迁徙和群集模型而提出的用于解决优化问题的一类新兴的随机优化算法。介绍了PSO算法的基本原理和采用早熟因子、逆反粒子、变异策略和协同机制等多种形式的改进措施及PSO算法的应用,提出了未来的研究方向。     

粒子群优化算法的研究

粒子群优化算法算法原理简单,所需参数较少,易于实现,目前已经应用到很多领域。文章阐述了基本PSO的原理,给出了各种改进技术．并展望了PSO的发展方向。     

粒子群优化算法在水库调度中的应用

基于水库优化调度常用优化方法存在的不足,本文根据水库优化调度的数学模型,将粒子群优化算法运用到水库优化调度中。该算法通过个体间的协作与竞争,实现复杂空间中最优解的搜索分析,具有计算简便,收敛速度快等优点。将混沌优化算法运用到水库调度中,并与其它优化方法比较,获得了较为满意的结果。     

基于粒子群算法的共享单车站间调度优化方法

对单车实行精准高效的调度是目前共享单车系统亟须攻克的重要难题之一。共享单车的调度问题可以看作是一个受时间、地域、人流等多因素影响的NP完全问题(Non-deterministic Polynomial Complete Problem)。目前,我国在这一方面的研究工作尚不成熟。根据单车调度实际情况,考虑调度车容量与站点满意度约束,以旅行商问题为基础,建立综合优化最大化的共享单车站间调度数学模型,通过优化多目标问题的混合禁忌-粒子群算法,对上述模型进行求解。最后以合肥市大学城实际单车站点为算例,以该算法进行求解。结果证实该算法可以得到综合最优的调度路线。