输电线路应急抢修物资调度模型及算法研究

建立高效的输电线路应急抢修物资调度模型及算法对快速修复电力系统故障具有重要意义。提出了有运输能力约束的时间和费用最优的应急资源调度模型,并基于模型建立适应度函数。同时,使用混合粒子群遗传算法(PSO-GA)对经典遗传算法进行改进,计算求得最优调度解。仿真实验表明,与遗传算法相比,PSO-GA算法收敛速度更快,且能找到更优秀的解群。通过建立的模型算法获得的最优调度方案优于由遗传算法获得的调度方案,所用时间和费用较少,平均减少大约10%,效果较好。     

基于混合元胞遗传算法的柔性车间调度问题研究

针对柔性作业车间调度问题,建立了以最大完工时间最小、机器最大负荷最小、总机器负荷最小为优化目标的多目标优化模型.引入多色集合理论,建立了柔性车间调度问题的多色集合约束模型,提出了基于多色集合约束模型的元胞遗传算法(apolychromatic collection based cellular genetic algorithm,PCGA),以解决遗传算法在求解柔性车间调度问题时表现出的早熟和收敛性不足等问题.用改进的元胞遗传算法求解柔性车间调度的多目标优化算例,并与其它遗传算法进行比较,实验结果表明,基于多色集合的改进元胞遗传算法在求解此问题时更为高效.     

工步排序问题的约束模型及其遗传算法的求解

针对加工中心上的工步排序问题,以辅助加工时间最短为优化目标,基于多色集合理论建立了问题的约束模型.在约束模型中,使用多色集合理论中的围道布尔矩阵,直观、全面地描述了问题的条件约束,并方便了计算机编程.在模型约束下,采用遗传算法求解,并详细描述了编码、交叉和变异等操作过程.由于引入了约束模型,问题的所有解都被控制在有效解范围内,因此缩小了搜索空间,保证了得出的解都是有效解,并且能提高收敛到最优解的速度.实例证明,在模型约束下的遗传算法能够很好地求解加工中心上的工步排序问题,排序结果满足条件约束要求且接近最优.     

基于改进蚁群算法的炼铁原料混匀过程调度优化

通过将炼铁原料混匀过程转化为一种带有顺序相关准备时间、有限中间存储和组装过程的流水车间问题,建立了以最小完成时间为目标的离散调度模型,并针对炼铁原料混匀过程提出了一种改进蚁群算法.该算法通过为单个蚂蚁设置禁忌定时器,将中间存储的状态变化用于修正蚁群路径选择的可行集,减少了调度过程中阻塞造成的时间浪费,构造出质量更好的可行解.数值仿真实验表明,该算法比遗传算法和一般蚁群算法具有更高的计算效率和更好的求解效果.     

一种求解炼油厂连续时间调度模型的Lagrange分解算法

在炼油厂连续时间调度模型中,随着调度问题规模的增大,求解耗时会显著增长。该文提出了一种基于Lagrange分解的求解算法。根据炼油厂生产流程特点,将调度模型分解成9个子问题,并在子问题中加入辅助约束加快Lagrange乘子收敛。针对问题特点设计了乘子初始化方案、乘子迭代方案和对偶解可行化方法。案例仿真选用了3个具有不同调度周期和订单数量的案例进行仿真,结果表明:采用该文提出的算法能够显著提高模型的求解效率,算法求解时间与直接求解和普通Lagrange分解算法相比都要少,且随着问题规模的增大优势会更明显。从求解结果上看,算法能够得到原问题的最优解或者近似最优解。     

基于遗传/自适应神经网络混合算法求解作业车间调度问题

本文针对一类加工时间可变的调度问题,用遗传算法和基于约束满足的自适应神经网络混合算法进行了研究.遗传算法迭代生成的染色体对应非可行解,由自适应神经网络运算后得到可行解,对应的染色体作为新一代染色体.本算例的目标函数是基于任务的提前/拖期惩罚、附加惩罚以及加工时间的偏离量惩罚,目标是确定最优加工时间和最优加工顺序极小化目标函数,并与一般的遗传算法相比较,最后结果证明了本文算法的有效性.     

选煤厂配煤调度中的云模型改进遗传算法

针对传统遗传算法求解最优值存在搜索速度慢、容易陷入局部最优解的问题,基于传统遗传算法和云模型,提出了云自适应遗传算法和云遗传算法,建立了选煤厂三产品配煤调度模型,并分别采用改进算法和传统遗传算法求解。实例表明,两种改进算法优于传统遗传算法,为选煤厂配煤调度优化提供了技术途径。     

一种面向绿色制造的多目标车间调度方法

提出了一种新的面向绿色制造的多目标车间调度方法,通过将调度目标分解为竞争性指标和可持续性指标,分别建立了竞争性指标的调度模型和可持续性指标的评价模型,并基于改进的遗传算法求解出多组满足竞争性指标的Pareto最优解;然后从这些解中模糊优选出可持续性指标值最好的协调解,即为所求的绿色调度方案。实例研究表明,该方法在保证生产效益的前提下,能够使制造过程的资源消耗和环境影响最小,有效地解决了绿色制造中的多目标调度优化问题。     

轨道路径约束的散货卸船机调度优化策略

基于对卸船机调度特征的描述,建立了以最小化卸载作业完成时间为目标的卸船机调度优化模型,设计了混合遗传算法组件以获得问题近似最优解,通过松弛原问题中的难约束,推导了松弛问题的下界并作为原问题的下界.同时,对具有不同规模的问题进行实例计算与分析.结果表明,所设计的混合遗传算法能够在可接受的计算时间内获得合理的解.     

热轧批量计划的模型与算法

针对钢铁企业中的热轧生产调度问题,考虑了生产工艺中的多重约束,建立了基于奖金收集车辆路径问题模型的批量计划模型。模型综合考虑了同宽轧制长度的限制和烫辊材的约束,并针对约束复杂冲突的特点,设计一种基于遗传算法和禁忌搜索的混合算法来求解。生产实际数据的仿真实验表明模型和算法的有效性。     

域间路由策略冲突的收敛性分析

边界网关协议(BGP)是一种基于策略的、事件驱动的路径向量协议。以前一般采用静态模型研究BGP收敛问题,不符合BGP事件驱动的特点。针对这个问题,该文基于BGP的简化版本的简单路径向量协议(SPVP),提出稳定路径问题(SPP)的随机高级Petri网模型。模型中使用延时变迁的参数描述BGP消息传播和处理延时的随机性,更加准确地揭示了策略冲突导致路由不收敛的实质。基于该模型提出了冲突定位算法,并证明其正确性。该算法还可以作为SPP的求解算法。     

线性动态网络直接求解的矩阵算法

给出了线性动态网络具有单根和共轭复根直接求解的矩阵算法,该方法不需要建立网络的状态方程可直接从网络中求出所有动态元件变量或指定元件变量的解,其解具有矩阵形式,在网络分析与计算中,具有较大的实用意义。     

基于二次型规划考虑网络丢包的鲁棒状态估计

提出一种可以体现网络丢包的离散时间线性时不变状态空间模型,并将鲁棒状态估计的问题转化为向量优化问题.为了能够快速有效地对该问题进行求解,通过标量化方法将向量优化问题转化为普通的标量二次型规划问题,然后将状态估计问题转化为对标准l1正则化最小平方问题的求解.结合Kalman滤波的更新过程,提出了能够适用于具有数据包丢失情况下的鲁棒状态估计算法,通过仿真实验验证了算法的有效性.     

大规模有界约束优化中带非单调线搜索的子空间有限记忆BFGS方法

本文提出了一个大规模有界约束优化的积极集算法。积极集利用ε-近似技术识别。搜索方向有两部分构成：非积极变量所在空间的搜索方向采用有限记忆BFGS方法计算;另一部分通过一个显式计算。最后,在较弱条件下,证明了算法具有全局收敛性。     

基于AHCP算法的大规模露天矿生产计划问题求解

随着露天矿生产计划问题规模的扩大,生产计划求解的难度急剧增加,传统求解方法难以在合理时间范围内获得高质量的解。针对以上问题,根据矿床开采过程中的特点,设计了一种具有惩罚的凝聚层次聚类算法(agglomerative hierarchical clustering algorithm with penalties,AHCP)与二进制入侵式杂草算法(binary intrusive weed algorithm,BIWO)相结合的方法来求解大规模露天矿生产计划问题。首先采用AHCP算法对块状矿床模型进行块体聚类处理,然后将聚合体作为对象建立0-1整数规划模型,并使用BIWO算法对其进行求解。实验结果表明,AHCP算法可以显著地提高BIWO算法求解大规模露天矿生产计划问题的能力。在保证解的质量的前提下,可将问题的整体求解时间缩短近90%。     

求解一类状态受约束的最优控制问题的新方法

研究一类最优控制问题的求解方法,其状态变量是某一种椭圆型偏微分方程的弱解.在一定的条件下,利用一系列的变换,将求解最优控制问题转化为求解一个非光滑算子方程.构造一个光滑化函数逼近NCP函数,利用光滑化牛顿法求解此非光滑算子方程.给出两者间的误差估计.     

时间最优控制的一种算法

本文提出了对于控制作用和状态均受约束的多入多出线性系统的求解时间最优控制问题的算法。在离散数学模型的基础上,首先应用求解线性规划问题的有界变量单纯形方法求出满足控制约束的控制序列,然后再利用割平面方法处理状态约束,以求得满足约束条件的最优控制。除时间最优外,本算法还允许提出线性形式的附加目标函数。在具有附加目标函数时为能有效地处理状态约束,推导出了有界变量对偶单纯形方法。本算法通过扩展状态或部分扩展状态,可应用于一类有状态滞后的系统。为提高计算效率和减少存储容量,采取改进了的跳步算法和压缩存储技术等措施。     

烘干过程的数值模型与数字仿真

利用中心差分法将回旋窑烘干过程的数学模型变换成数值模型。它可表示为具有分裂边界条件的藕合非线性二元三对角阵系统。所设计的算法可获得较精确的数值解,实现了该过程的数字仿真。从而,将Douglas算法成功地推广到解具有两端突变值边界条件的系统问题。试验表明,本算法和程序通用性强,便于输入变量的改变。对于不同尺寸的回旋窑都同样有效。     

一类混合整数双层线性规划的枚举法

通过对上层变量为0-1型变量和下层变量为连续型变量的混合整数双层线性规划问题的,根据分支定界法原理,给出了一种定界函数和寻找问题最优解的搜索准则,由此提出了一个求解混合整数双层线性规划问题的有效枚举方法。提出的算法能求得问题的全局最优解,并通过算例说明了算法的求解过程。     

一种基于模拟退火算法的硬件/软件分解方法

嵌入式系统设计的一个重要环节是硬件/软件分解,通常在系统设计初期解决该问题·硬件/软件分解问题是NP完全问题,无法在有效时间内寻找到满意的分解方案·基于此提出了一个基于模拟退火算法的硬件/软件分解方法,采用了相邻块通讯分解模型以及由单处理器和专用硬件模块构成的目标结构,解决了硬件约束条件下系统执行速度的优化问题·为寻找到性能优良的分解方案,定义了分解优化目标及代价函数,确定了初始温度、终止温度、温度衰减函数等几个控制模拟退火的关键参数,并探讨了模拟退火的停止规则·与贪心算法相比,该方法可以在合理的时间内为嵌入式系统寻找到满意的解决方案·