考虑能耗优化和学习效应的随机多目标并行机调度问题研究

针对具有学习效应且处理时间不确定的并行机调度问题,以最小化最大完工时间和能源消耗为优化目标,建立了该问题的随机多目标调度模型;设计和改进了非支配排序遗传算法和基于分解的多目标进化算法进行求解.通过采用覆盖率指标和逆世代距离指标对实验结果进行评价,分析了两种算法在求解该问题上的性能.研究结果表明,MOEA/D在C指标方面...     

动态多目标优化进化算法研究综述

动态多目标优化进化算法主要研究如何利用进化计算方法求解动态多目标优化问题,其已成为进化计算领城一个新的研究课题.本文首先介绍了动态优化问题的分类,然后描述了动态多目标优化问题的基本概念、数学表述,最后在当前对动态多目标优化进化算法的基本原理、设计目标、研究现状及性能度量讨论的基础上,提出了对动态多目标优化问题需进一步研究的关键问题.     

多目标优化的进化优化算法

进化优化算法具有全局优化能力,可以一次性求解多个非劣解。近年来,此类方法已经成为求解多目标优化问题一个重要的研究方向。本文分析了进化优化算法的关键步骤,介绍了几种代表性的多目标进化优化算法,并指出了值得进一步研究的相关问题。     

多目标优化的微分进化算法

将微分进化算法的应用范围从求解无约束单目标优化推广到求解一般情形的多目标优化.与传统优化算法及一般的进化算法相比,该算法特点在于直接将约束条件以及多目标性结合到进化算子中.算例表明,该算法是有效的.     

基于进化规划的网络多目标路由算法

多目标路由问题要求极小化网络带宽资源消耗 ,它与图论中 NP完全的 Steiner问题等价 ,不存在多项式时间算法 ,只能采用近似算法或启发式算法 .进化算法是一类有效求解优化问题的新算法 .应用进化算法中的进化规划方法 ,求解 Steiner问题 ,提出了一种新的多目标路由算法 .仿真结果显示 ,该算法性能高于启发式方法     

基于记忆策略的动态分解约束多目标进化算法

针对现有面向多目标优化问题的约束处理方法存在求解效率不足,基于分解策略的多目标进化算法受到约束限制导致求解性能低的问题,提出一种基于记忆策略的动态分解约束多目标进化算法.本文首先引入具有记忆功能的归档集,改进基于短暂忽略非容许解的约束处理方法,提高算法的求解鲁棒性.然后结合基于分解的多目标进化算法,设计一种动态分配搜索...     

目标空间分割多目标进化算法研究综述

进化算法具有求解多目标优化问题的优点。本文首先对多目标优化问题进行了描述;然后讨论了目前几种主要的基于进化算法的多目标优化方法;最后介绍了基于目标空间分割的多目标进化算法的研究现状以及面临的问题。     

基于层次粒子群算法的配送中心双层规划选址策略

在考虑物流网络宏观决策部门和客户双方利益的基础上,建立物流配送中心双层规划的选址模型.此类问题大多属于非凸优化问题,现有的求解算法存在算法复杂度及计算效率问题.基于进化博弈及多目标优化非支配排序的思想设计层次粒子群算法,通过两个粒子群算法的交互迭代求解物流配送中心双层规划选址问题.通过测试算例验证算法的有效性.     

多目标差分进化算法在投资组合中的应用

针对多目标优化问题,提出一种改进的多目标差分进化算法.在基本的差分进化算法中引入了参数自适应调整操作和可行性规则操作.同时,在综合考虑交易费用的基础上建立多目标投资组合模型,并应用改进算法进行求解.结果表明,改进的多目标差分进化算法得到的多目标投资组合的收益率要高于其他算法得到的收益率.     

基于合作协同进化算法的航迹冲突解脱研究

为解决基于航迹运行(Trajectory Based Operation, TBO)模式下大规模航迹战略冲突解脱问题,建立了综合考虑最小化冲突数量和航迹调整成本的双目标优化模型.设计了基于超体积指标的多目标合作协同进化算法(Indicator-based Cooperative Coevolution Multi-objective Evolutionary Algorithm, IBCCMOEA)进行模型求解,采用非支配排序遗传算法(Non-dominated Sorting Genetic Algorithm II,NSGA-II)进行子种群优化.同时,设计了自适应遗传算子加快算法收敛速度.分别采用中国航路网络繁忙时段442架和1 014架航班历史飞行数据进行仿真验证,将所提算法与NSGA-II,基于分解的多目标进化算法(Multi-objective Evolutionary Algorithm Based on Decomposition, MOEA/D)以及多目标合作协同进化算法(Cooperative Coevolution Multi-objective Evolutio...     

改进遗传算法及其在矿山生产调度中的应用

基于多目标生产调度的特点和不足,从采掘运输成本和矿石品位两个角度出发,考虑矿石种类、铲位出矿量及卡车调度等因素,构建了多目标矿山生产调度模型.结合遗传算法解决多目标优化问题的优势,提出了基于改进遗传算法的矿山生产调度策略以及实现过程,并将改进前后遗传算法对模型的求解进行对比.模拟实验结果表明,运用改进遗传算法对矿山资源...     

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。     

多目标柔性作业车间调度的多交叉策略元胞进化算法*

针对经典Job-shop调度问题的局限性,构建了以加工成本、瓶颈机器负荷、机器总负荷及制造工期为目标函数的柔性作业车间调度多目标优化模型,提出了基于多交叉策略的元胞多目标遗传算法。在分析优化模型的基础上,使用双层编码方式,并采用多个交叉算子协同进化,提出一种多交叉策略的进化算子。针对元胞多目标遗传算法的特点,提出一种改进的精英策略,保证更多的精英个体参与进化,从而提升算法收敛速度。通过2个基准实例求解对比分析,表明所提方法的有效性。将新算法应用于实际生产企业的车间调度问题中,得到了一组Pareto解集,并采用层次分析法得到一种满意度最大的方案。数据结果表明,该算法在解决多目标FJSP的工程有效性。     

最佳觅食算法求解多目标混合流水车间调度问题

针对生产车间中需要同时考虑减少生产时间、确保加工质量以及通过减少能耗而降低生产费用的需求,建立以完工时间、空闲时间、加工质量和机器能耗为目标的多目标混合流水车间调度模型,提出一种基于直觉模糊集相似度的最佳觅食算法.为有效求解此问题,提出基于Largest Order Value规则的双层整数编码方式,在机器层编码部分采用权重法来计算机器的选择概率.针对多目标优化,提出直觉模糊集相似度的解比较策略,采用直觉模糊集相似度的大小衡量Pareto解与理想解的相似程度,判断Pareto解的优劣.通过测试实例和实际案例,验证本算法求解多目标混合流水车间调度问题的有效性和可行性.     

进化规划方法在并行多机调度问题中的应用

并行多机调度问题是一类重要的车间调度问题,但迄今为止,在解决工件和机器数较多的大规模并行多机调度问题还存在着许多困难。进化规划方法与遗传算法一样是一种重要的进化计算方法,但与遗传算法相比,进化规划算法的应用还刚刚开始,特别是在调度领域的应用还很少见文献报道,第一次将进化规划方法应用到并行多机调度问题中,并在问题的描述、可行解的表示、变异方法、提高进化规划方法的局部寻优能力等方面作了研究。不同规模的计算实例表明了本文提出的进化规划算法是有效的,能用于解决较大规模并行多机调度问题,且解的质量优于启发式算法和模拟退火算法。     

TFT-LCD制造cell阶段多目标绿色调度问题研究

针对薄膜晶体管液晶显示器(TFT-LCD)制造cell阶段的多目标绿色调度问题,构建了最小化最大完工时间、总能耗和总生产成本为目标的优化模型。采用基于机器和工序的两段式编码,使用在步长因子前加入动态系数的改进布谷鸟搜索算法,结合双元锦标赛和动态淘汰制,根据聚集距离法筛选Pareto最优解来获得Pareto最优解集,对TFT-LCD制造cell阶段多目标绿色调度问题进行求解。结果表明,改进布谷鸟搜索算法优于标准布谷鸟搜索算法和带精英策略的快速非支配排序遗传算法,可以提高TFT-LCD制造cell阶段多目标绿色调度问题的求解效率和质量。     

多目标列车节能调度模型及模糊优化算法

在保证行车安全、满足乘客需求的基础上,以节能为目标的列车调度模型及算法得到了广泛研究与应用。伴随着欧盟制定了全球首个碳排放交易体系,碳排放指标交易费用受到越来越多的重视,并逐步成为列车运营成本的重要组成部分。本文建立了以能耗成本、碳排放成本、列车运行时间为优化目标的单线列车调度模型,并采用多目标模糊优化算法进行求解。算例以一条铁路线路为研究对象,在Lingo下对算例进行求解分析,结果表明了多目标模糊优化算法具有很好的优化能力,并能达到节能减排的效果。     

一种求解多目标数值优化问题的实值量子演化算法

基于多目标优化原理和量子计算原理,提出了一种求解多目标数值优化问题的实值量子演化算法. 该算法除保留求解单目标优化问题的实值量子演化算法的特点外,还有三个主要特征:首先,根据多目标优化特点,使用多目标密度比较算子对种群进行排序和筛选;其次,应用非均匀变异算子保持解的收敛性和提高局部搜索能力;再次,使用多样性保持算子来保持解的多样性. 实验中使用多目标优化测试集并且同NSGA-II算法相比较,结果表明了算法的有效性.     

一种多项指标全提升的多目标优化演化算法

针对当前大部分多目标优化演化算法设计复杂、耗时巨大,以及取得的近似Pareto前沿点不够多、分布不均匀、覆盖不完整等问题,提出了一种新的基于粒子群和几何Pareto选择算法的多目标优化PSGPS算法.经过5个测试问题的实验结果表明:该算法使用较低的时间消耗,就能在前沿点个数、前沿点分布均匀性、覆盖完整度等性能指标上都优于当前流行的NSGA2,SPEA2和PESA等多目标优化演化算法.     

利用模型管理框架求解多目标优化问题

为了提高演化算法的效率，减少优化时间，提出一种多目标模型管理框架。利用该模型管理框架可以在整个寻优区域内建立比较精确的目标及约束的近似模型，从而避免了大量耗时的高精度分析计算。将该多目标模型管理框架与单纯形-多目标粒子群算法（SM-MOPSO）相结合，对某轻型飞机齿轮箱减速器进行多目标优化设计，使高精确分析计算的次数减少88％。该多目标模型管理框架及SM-MOPSO算法可用于求解大型、复杂的工程优化问题。