企业综合生产计划的一种设计及优化方法

在研究单件小批量制造型企业的运行方式，充分考虑了质量，成本，产值，利润，设备利用率与员工工作强度的关系后，构造了它的生产能力模型。模型中利用约束条件，对质量与员工工作强度等不易数量化的因素进行定量处理，增强了模型的逼近程度，给出了前推和后移式的平衡生产能力方法及协调冲突的解决策略。经过实际使用，效果比较理想。     

一种新的P2P内容分发优化数据调度方法

为了在P2P内容分发系统的可用结点间合理分配数据请求,设计了一种基于并行机调度模型的优化内容分发数据调度算法.仿真结果表明,在典型的数据块选择方法条件下,该算法相比常用的随机结点选择数据调度方法可以进一步提高系统吐吞能力,同时减轻源服务器的负载.     

低温过程系统的优化综合研究

针对低温过程系统的优化综合，结合夹点分析方法和有效能分析原理，采用过程有效能总曹线为优化工具，以冷冻系统的轴功节省为目标，提出了低温过程系统优化综合的轴功目标法；以国内某厂乙烯装置低温分离过程系统的优化综合为实例进行分析。     

一种基于神经元网络优化的辨识方法

基于神经元网经络结构的优化，提出了一种新的辨识方法，并针对三层反向传播神经元网络，提出了该辨识方法的详细算法，通过实例仿真证实了该方法的有效性。     

一种CIMS仿真建模方法

针对一般CIMS系统中仿真建模所存在的覆盖面小和灵活性差的问题，本文中通过对一般计算机集成制造系统的功能层次的分析，采用分别处理的方法，提出了在CIMS应用系统中经营管理、生产制造和设备控制3个层次的仿真建模类型及其建模方法。     

进化规划在优化无功调度中的应用

利用进化规划求解最优潮流问题,在变异尺度,适应度函数值,群体规模等方面进行了研究。在求解最优潮流这个具有多局部极小值的寻优方面,把进化规划所求的结果和传统的基于梯度寻优的ＢＦＧＳ法所求的结果进行比较,指出了进化规划在处理非连续的非平滑的函数寻优方面优于传统的寻优方法。     

一种经典法与线性规划结合的无功优化方法

提出了一种两阶段无功综合优化模型，第一阶段用无功经济调度的经典法快速求得，只计及无功平衡方程和无功源无功的最优解；第二阶段建立基于敏感度的线性增量模型，用线性规划校正越界的状态变量，使第一阶段所得的最优解逐步过渡到最优可行解。并用算例与有关文献的结果进行了比较。     

一种新的无约束优化方法

提出一种新的无约束优化方法，此方法在确定探索方向时，不需提供导数信息，仅需根据设计点附近“定向单元”的函数信息，便可确定出有效的探索方向，进而较快的获得最优点。本方法算法原理简单，易于编程，经３个例题验证，取得了满意的结果。这说明了此方法的可靠性和正确性，为优化设计领域提供了一种新的优化算法。     

一种实用的JOB-SHOP生产调度算法

根据生物遗传算法并结合工件的生产工艺知识，提出了一种JOB－SHOP生产调度新算法。该算法采用可编程控制器软件编程的巡回扫描原理，解决了生产调度的仿真问题，所提出的方法为解决生产调度问题提供了新的途径。     

一种新的混合遗传算法及其在机构优化中的应用

针对传统遗传算法所存在的缺点和不足,提出了一种新的混合遗传算法.该算法用模拟退火算法适当拉伸适应度,自适应算法合理调整交叉概率Pc与变异概率Pm以及最优保存策略保护历代最优个体的办法对传统遗传算法进行了改进,同时对约束条件作出了先放宽后逐步加强的措施.经Visual C软件编程计算,得到了较好的优化结果.实例说明,该混合算法收敛速度快,易突破局部收敛的局限而达到全局最优.     

智能混合优化策略及其在流水作业调度中的应用

通过结合蚁群算法(ACO)的并行搜索结构和模拟退火算法(SA)的概率突跳性,提出了一种有效的混合优化策略,并将该策略应用于流水作业调度问题(FSP)．在该策略中,蚁群系统的一个周游路线为模拟退火算法提供了一系列初始解,在每个退火温度上进行抽样准则检验并产生新解,然后更新信息激素;蚁群算法再利用模拟退火算法产生的新解进行并行搜索．同时,根据此策略构建并实现了针对FSP问题求解的具体混合算法．仿真结果表明,混合算法弥补了ACO易陷入局部最优和SA搜索效率较低的缺点,增强了全局搜索能力,在求解FSP调度问题的性能上也优于其他算法。     

基于并行组合模拟退火的全局优化算法

针对目前优化方法求解非线性多极值优化问题时存在的不足，提出了并行组合模拟退火算法。在分析算法性能的同时用并行组合模拟退火算法对两个算例进行了求解，并与模拟退火算法、遗传算法进行了比较。结果表明，该方法简单、可靠，具有较高的精度和适应性。     

混合遗传算法在压水堆换料优化中的应用

针对遗传算法和禁忌搜索算法的优点与缺陷，提出了遗传算法与禁忌搜索算法相结合的混合优化算法．该混合优化算法结合了遗传算法在全局搜索上的优点和禁忌搜索算法在局部搜索方面的优点，与标准遗传算法相比，在搜索能力和收敛速度上都有较大提高．为验证其优越性，使用国际原子能机构IAEA公布的Kalinin5核电厂WWER-1000型堆芯第二循环换料基准题以及秦山第六循环堆芯换料问题进行了优化计算比较与校验．结果表明，遗传算法和禁忌搜索相结合的混合优化算法比单独使用遗传算法能够获得更好的堆芯布置方案，获得了更大的适应值，循环寿期增加了20d，并且收敛速度也有所提高．     

基于熵的混合粒子群算法在柔性调度中的应用

为了更好地求解大规模柔性车间调度问题,提高柔性车间调度算法的寻优性能,提出一种基于熵的混合粒子群算法.该算法把粒子群算法、遗传算法和模拟退火算法相结合,同时用种群熵自适应调节惯性系数和变异概率,以增强算法的寻优能力和克服算法的过早收敛.典型实例仿真结果表明,该算法能更好地求解柔性车间调度问题,与传统的优化算法相比,在优化精度上具有明显的优越性.     

基于遗传算法的柔性调度系统模型及其应用

以一个车间作业调度问题为例，探讨了一种借助遗传算法优化调度系统的模型。模型中考虑了基于工序的调度编码和遗传操作改进，以及在适应度函数中如何加入柔性处理等问题。实例模型计算结果表明了该模型的优越性。     

自适应最优保存的模拟退火遗传算法及应用

在分析遗传进化的基础上,提出了一种自适应最优保存的模拟退火遗传算法,自适应地保存最优个体,并对其进行模拟退火,与简单最优保存遗传算法（MOSGA）进行了性能比较,结果表明本算法明显比MOSGA搜索能力更强,有极强的跳出局部成的能力,有效地解决了MOSGA的早熟现象。     

一类解决作业车间调度问题的遗传退火算法

将遗传算法与模拟退火相结合,提出了一种新调度算法,算法分成两步,首先利用遗传算法快速搜索一组较好解,然后利用模拟退火进行群体寻优,这样,既能克服遗传算法过早收敛的弱点,又能加快模拟退火的收敛速度,实验表明,该算法具有较高的求解质量和效率。     

生命线工程网络抗震优化算法研究

以生命线工程网络系统造价为优化目标,网络拓扑结构为优化参数,网络节点抗震连通可靠度为约束条件,建立生命线工程网络系统的抗震拓扑优化模型.同时,介绍了利用递推分解算法来获得单元重要度的方法,进而利用遗传算法、模拟退火算法和遗传-模拟退火混合算法,进行了生命线网络系统的抗震拓扑优化分析.其中,遗传算法通过对种群选择、交叉和变异操作不断进化以获得优化解,模拟退火算法则通过扰动当前解产生新解来获得优化解,遗传-模拟退火混合算法则通过将遗传算法中的变异操作以模拟退火操作代替获得优化解.利用三种优化方法对两个算例进行生命线工程网络系统的抗震拓扑优化分析.计算结果对比表明,遗传-模拟退火混合算法具有最好的优化能力.     

基于改进遗传退火算法的高速公路巡逻车路径优化调度

为了合理分配有限的高速公路巡逻车资源,构建了确定型高速公路巡逻车路径及调度优化模型。探讨了有限巡逻车资源路径、调度优化建模问题;构建了以全覆盖模型为基础,以事故响应时间最小为目标的优化模型。将连通的路径作为染色体,基于MATLAB对改进的遗传退火算法进行编码,采用动态交叉及变异概率,在交叉变异后子代更新中引入模拟退火算法Metropolis准则;并在改进的遗传退火算法中加入动态规划算法对巡逻车进行分配。以Sioux Falls路网及数据,对MATLAB编码的遗传退火算法进行验证,计算结果与两种情景假设及模拟退火算法优化结果作比较。结果表明:改进的遗传退火算法求解结果比相应的情景假设求得事故响应时间分别减少了23. 35%与28. 28%;与模拟退火算法求解结果相比,该方法具有更好的寻优效果及计算效率。MATLAB编码的改进遗传退火算法对中大型路网路径、调度寻优效果较好。