循环相对混合次梯度搜索法及其应用

本文提出了“循环相对混合次梯度搜索法”，并阐述了其基本原理。实例说明，这种方法比相对混合次梯度搜索法有更高的搜索成功率，可以与其它混合离散变量优化方法组合成混合离散变量组合优化方法，解决工程实际优化问题。     

基于混合遗传算法的车间调度问题的研究

作业车间调度问题是最困难的组合优化问题之一，也是计算机集成制造系统中的一个关键环节，在实际生产中具有广泛应用。为此，提出了实现车间调度的混合遗传算法的设计方案，把遗传算法与模拟退火算法相结合，充分发挥遗传算法良好的全局搜索能力和模拟退火算法有效避免陷入局部极小的特性。通过实验验证了基于GASA混合算法的作业车间调度方法显著提高了搜索效率，改进了收敛性能。     

基于离散Jaya算法的线缆生产调度方法

线缆生产调度优化问题广泛存在于电线电缆行业的生产实际中，本质上属于带安装时间和复杂资源约束的柔性作业车间调度问题。针对线缆生产调度优化问题，建立了以最小化最大完工时间为目标的问题数学模型，提出一种离散Jaya算法解决该问题。在Jaya算法框架下，基于单列编码方式和左移解码策略，融入优先工序交叉算子和反向学习搜索策略，引导算法更有效地搜索问题空间，以提升算法性能，从而实现最大完工时间最小化。基于企业生产实际生成的实例集，通过仿真实验与对比分析，表明了所提算法在求解线缆生产调度问题中具备较高的有效性和稳定性。     

求解作业车间调度问题的广义粒子群优化算法

为克服传统粒子群优化算法在解决组合优化问题上的局限性，分析了其优化机理，并在此基础上提出了广义粒子群优化模型。按照此模型提出了一种求解作业车间调度问题的广义粒子群优化算法。在本算法中，利用遗传算法中的交叉操作作为粒子间的信息交换策略，利用遗传算法中的变异操作作为粒子的随机搜索策略，而粒子的局部搜索策略则采用禁忌搜索来实现。为了控制粒子的局部搜索以及向全局最优解的收敛，迭代过程中交叉概率以及禁忌搜索的最大步长都是动态变化的。实验结果表明，本算法可有效地求解作业车间调度问题，验证了广义粒子群优化模型的合理性。     

基于遗传算法的切削用量优化

遗传算法是一种全局优化自适应概率搜索方法，并且具有很强的全局优化性和搜索效率，文中基于遗传算法优化切削用量，在保证加工精度的前提下，提高了生产率，降低了生产成本。     

露天矿卡车SA-GA算法实时调度的实现

应用模拟退火算法优化遗传算法实现了露天矿卡车的实时优化调度。首先，针对所建卡车调度模型的单目标、多约束、非线性优化的特点，应用求解此类问题表现优越的遗传算法进行求解。其次，针对遗传算法局部搜索能力不足的特点，应用局部搜素能力强的模拟退火算法对其进行优化并详细阐述了模拟退火算法优化遗传算法的基本思想和算法流程。接着，应用典型的TSP问题对模拟退火优化遗传算法进行了验证。最终，应用Mtlab编程软件编制了基于SA-GA算法的露天矿卡车调度程序，并以实际生产数据进行了实验验证。     

混沌优化方法及其在机械工程优化设计中的应用

提出一种搜索全局最优的混沌模式优化方法，该方法由混沌探索移动和一维模式搜索两个动作构成，利用混沌变量的遍历性特点为一维模式搜索探索方向，有利于跳出局部最优点。仿真结果表明了该方法的有效性。     

间歇过程PSO SQP混合优化算法研究*

针对SQP算法在求解具有复杂约束的间歇过程优化时容易陷入局部极值点的问题,本文提出一种PSO-SQP混合优化算法。该算法首先采用外点罚函数法将间歇过程有约束的优化问题转换为无约束的优化问题,利用PSO强大的全局搜索能力对其进行求解,并把搜索结果作为SQP搜索初始点,以此弥补SQP全局搜索弱的缺点,再利用SQP良好的局部收敛性和较强的非线性收敛速度对原优化问题进行精细搜索,弥补了PSO局部搜索弱的缺点,通过不断的迭代最终获得优化问题的全局最优解。该算法充分利用了SQP和PSO的优缺点,增强了其对复杂约束优化问题的求解能力。将本文提出的算法用于连续搅拌化学反应系统温度控制中,仿真结果表明产物浓度能够充分逼近期望值,且反应器的温度轨迹收敛,从而验证了该算法的有效性和实用价值。     

基于Pareto解集的多目标优化方法及其应用

针对传统多目标优化设计方法的弱点，基于Pareto概念，借助遗传算法所具有的并行搜索特性，引入群体排序技术、小生境技术求得多目标优化问题的Pareto解集，实现了先寻优后决策的求解模式。实际工程算例表明，该模式可同时获得多个Pareto最优解，据此决策能有效弱化设计人员先验知识不足的影响，因而较传统多目标优化方法更为实用有效。     

多目标批量生产柔性作业车间优化调度

研究批量生产中以生产周期、最大提前/最大拖后时间、生产成本以及设备利用率指标(机床总负荷和机床最大负荷)为调度目标的柔性作业车间优化调度问题。提出批量生产优化调度策略,建立多目标优化调度模型,结合多种群粒子群搜索与遗传算法的优点提出具有倾向性粒子群搜索的多种群混合算法,以提高搜索效率和搜索质量。仿真结果表明,该模型及算法较目前国内外现有方法更为有效和合理。最后,从现实生产实际出发给出多目标批量生产柔性调度算例,结果可行,可对生产实践起到一定的指导作用。