基于遗传算法的一体式3D打印自动化控制技术

针对传统3D打印机存在打印自动化控制效果不佳，导致打印时间和打印成本增加的问题，提出基于改进遗传算法的一体式3D打印自动化控制技术。首先构建基于3D打印任务多目标优化调度模型，并确定优化调度的约束条件和目标函数；然后基于传统遗传算法的3D打印任务多目标优化调度问题，基于遗传算法的子代选择，引入浓度平衡机制和抑制条件，将三轮迭代缩减至一轮，得到基于改进遗传算法的3D打印任务多目标优化调度方法。仿真结果表明，改进后的遗传算法在47次、88次、86次和95次时即可实现收敛，收敛速度明显优于粒子群优化算法和传统遗传算法，寻优求解效率更高。实际应用发现，3D打印机的总打印时间由16.8小时降低至9小时，打印成本由2 759.3元下降至1 762.4元。由此说明，改进的遗传算法可减少3D打印机的打印时间和打印成本、提高打印效率，可实现3D打印自动化控制。     

基于混沌粒子群算法的多目标多执行模式项目调度问题研究

在工程项目调度中保持工期、成本、质量以及资源的均衡控制是构成项目建设总目标的关键因素,关系到整个工程的成败。同时,鉴于基本粒子群算法容易陷入局部最优,提出一种将混沌算法嵌入基本粒子群的新算法,并将其用于求解多目标项目调度问题,通过建立工期、费用、资源和质量多目标综合优化模型,再运用基于优先规则的混沌粒子群算法解决该模型问题。最终通过实例计算表明:相对于基本的粒子群算法,混沌粒子群算法可以更为准确快速地解决该模型下的项目多目标多执行模式优化调度问题。     

求解学习型员工项目调度问题的HPSO算法

为提高工作效率并最小化项目工期,研究学习型员工项目调度问题的求解算法。建立相应的0-1型整数非线性规划模型,提出一种混合粒子群优化算法。该算法应用基于优先规则的启发式算法生成优良的初始粒子,引入离散型算子修正经典的粒子速度和位置方程,采用改进的前向递归算法求解粒子目标函数值。数值实验结果表明,在相同运行时间内,该算法能得到比粒子群优化算法更优的解。     

基于粒子群算法的流程工业生产调度研究

以优化流程工业生产为目标,研究了将基于惯性权重的粒子群算法应用到流程工业的生产调度问题。在对流程工业生产调度问题进行分析的基础上,建立了以总加工完成时间最短为优化目标的生产调度模型。调度算法采用动态惯性权重,使惯性权值在粒子群算法搜索过程中线性变化,以提高粒子群算法的优化性能。给出了粒子编码与解码实现方法,以及具体的算法实现过程。以某流程工业企业生产调度实例为例,利用建立的优化调度模型和设计的粒子群算法进行了实验仿真,结果表明,建立的调度模型和设计的算法是可行的,与蚁群系统方法相比较,有较好的调度性能,适用于解决流程工业实际生产调度问题。     

混合粒子群算法在ETV调度优化中的应用

为了提高机场货运区(Elevating Transfer Vehicle,ETV)转运效率,建立以最小化任务集调度时间为优化目标的调度模型,提出一种混合的粒子群算法对ETV调度问题求解。算法对加速因子采取动态的自适应调整策略;采用混沌序列替代标准粒子群中的随机数;建立平均粒距、适应度方差和汉明距离相结合的早熟判断机制并采用混沌算子扰动微粒的位置来跳出局部最优。通过实例验证和遗传算法、模拟退火等经典的优化算法以及非线性学习因子粒子群、混沌粒子群等改进的粒子群算法相比,该算法在ETV调度最优序列的求解中收敛速度快,全局寻优能力强,稳定性好;和传统的链式调度算法相比,平均调度任务时间减少了15.6%,较好地解决了ETV转运效率低的问题。     

基于改进粒子群算法的微电网优化调度策略分析

为了解决微电网经济性较差的问题，提出一种基于改进粒子群算法的微电网优化调度策略。采用更新全局最优解和外部档案的方式，最大限度地提升微电网的环保性、可靠性及经济性。利用模糊决策方法对多目标粒子群算法进行改进，改进后的多目标粒子群算法具有较强的通用性，可精准预测微电网系统的各项参数，并选出微电网的最优调度方案。通过对该方案进行算例分析可知，该方案具有一定准确性及可行性，并且动态规划法控制策略下的蓄电池管理方法更加经济，可有效降低微电网的运行成本。     

混合自适应粒子群工作流调度优化算法

针对具有截止期的云工作流完成时间与执行成本冲突的问题,提出一种混合自适应粒子群工作流调度优化算法（HAPSO）。首先,基于截止期建立有向无环图（DAG）云工作流调度模型;然后,通过范数理想点与自适应权重的结合,将DAG调度模型转化为权衡DAG完成时间和执行成本的多目标优化问题;最后,在粒子群优化（PSO）算法的基础上引入自适应惯性权重、自适应学习因子、花朵授粉算法的概率切换机制、萤火虫算法（FA）和粒子越界处理方法,从而平衡粒子群的全局搜索与局部搜索能力,进而求解DAG完成时间与执行成本的目标优化问题。实验中对比分析了PSO、惯性权重粒子群算法（WPSO）、蚁群算法（ACO）和HAPSO的优化结果。实验结果表明,HAPSO在权衡工作流（30～300任务数）完成时间与执行成本的多目标函数值上降低了40.9%～81.1%,HAPSO在工作流截止期约束下有效权衡了完成时间与执行成本。此外,HAPSO在减少完成时间或降低执行成本的单目标上也有较好的效果,验证了HAPSO的普适性。     

柔性制造系统的改进粒子群无死锁调度算法

基于柔性制造系统的Petri网模型,以制造期最小为优化目标,将死锁避免策略嵌入粒子群算法中,提出一种无死锁改进粒子群调度算法.该算法将粒子与工件的工序序列相对应,以位置数值的大小表示对应工件工序在执行顺序中的优先级.采用一步向前看的死锁避免策略方法对序列的可行性进行验证,提出一种跳出局部极值的策略.实例仿真结果表明了粒子群调度算法的可行性和有效性,以及改进粒子群调度算法的优越性.     

粒子群优化的改进机场车辆调度模型研究

随着航空事业的迅猛发展,机场车辆调度的安全性和时效性地位已日趋突显,传统的机场车辆调度采取First in first out策略,该策略算法简易,便于实施,缺陷是全部调度的分组被相同对待,无法为实时要求较高的业务提供时延保证,算法也不具有公正性。提出了一种基于粒子群优化的改进机场车辆调度模型,把粒子群已经搜索到的全局最优地点视为一个特殊的粒子,采用梯度降低策略寻优该粒子,全局寻优特性和梯度降低算法的邻域寻优特性相融合,以提升粒子群优化算法的全局寻优效率,减少机场车辆调度计算的时间。仿真实验表明：粒子群优化的改进机场车辆调度模型,能够减少传统调度方法的寻优轮换次数,进而缩短优化调度时间,有效缓解空中堵塞造成的资源浪费。     

基于模糊物元模型的高维多目标FJSP研究*

为解决高维多目标柔性作业车间调度问题,提出了一种基于模糊物元模型与粒子群算法的模糊粒子群算法（Fuzzy Particle Swarm Optimization,FPSO）。该算法以模糊物元分析理论为依据,采用复合模糊物元与基准模糊物元之间的欧式贴近度作为适应度值引导粒子群算法的进化,并引入具有容量限制的外部存储器保留较优的Pareto非支配解以供决策者选择。此外,构建了优化目标为最大完工时间、设备总负荷、加工成本、最大设备负荷与加工质量的高维多目标优化模型,并以Kacem基准问题与实际生产数据为例进行仿真模拟与对比分析。结果表明,该算法具有良好的收敛性且搜索到的非支配解分布性较好,能够有效地应用于求解高维多目标柔性作业车间调度问题。     

QPSO算法在生产调度中的研究与应用

在对某印染企业的生产状况进行深入调研和分析的基础上,对微粒群算法及量子粒子群算法进行了对比研究,并根据实际情况对算法进行了部分改进,使之能适用于离散的生产调度问题。最后将量子粒子群算法应用到花布印染企业的生产调度中,对加工任务进行优化调度,并实现甘特图的动态生成。该结果可直接应用于企业车间调度中,具有一定的实际应用价值。     

微粒群优化算法在车间调度中的研究与应用

在对某印染企业的生产状况进行了深入调研和分析的基础上,对流水车间调度、混合流水车间调度进行了对比,同时对微粒群算法进行了深入研究,并根据实际情况对算法进行了部分改动和改进,使之能适用于离散的生产调度问题.最后将改进后的微粒群算法应用到印染企业的车间调度中,同时实现了甘特图的动态生成.研究结果可直接应用于企业流水车间调度和作业车间调度,具有一定的实际应用价值.     

微粒群算法在印染企业车间调度中的研究应用

在对某印染企业的生产状况进行了深入调研和分析的基础上,对流水车间调度、混合流水车间调度和作业车间调度进行了对比研究。同时对微粒群算法进行了深入研究,并根据实际情况对算法进行了部分改动和改进,使之能适用于离散的生产调度问题。最后将改进后的微粒群算法应用到花布印染企业的车间调度中,对加工任务进行优化调度,并实现甘特图的动态生成。论文的结果可直接应用于企业流水车间调度和作业车间调度,具有一定的实际应用价值。     

基于代价优化的云工作流调度改进PSO算法

云计算可以通过即付即用的方式向用户工作流提供资源。为了解决资源服务代价异构环境下的云工作流任务调度代价问题,提出一种基于改进粒子群算法的云工作流任务调度算法WSA-IPSO。通过综合考虑任务的执行代价和依赖任务间发生数据传输时的通信代价,算法将总代价优化问题形式化为有向无环图DAG中的任务调度模型,并提出基于改进粒子群算法的优化模型对其进行求解。通过改进传统粒子群算法的粒子速度更新策略和惯性权重更新策略,算法可以以更快的收敛速度得到代价最小化的调度方案。通过仿真实验,与MCT算法及标准粒子群算法进行性能比较。实验结果表明,WSA-IPSO算法在降低总代价、任务分布的负载均衡以及算法收敛性方面比较同类算法均表现出更好的性能。     

打印参数可变模式下3D打印批调度问题研究

研究打印参数可变模式下3D打印批调度问题,旨在对打印任务随机到达的3D打印服务系统进行优化建模.考虑到工作台尺寸的限制以及打印参数层高对打印质量的影响,论文以各个任务队列长度作为系统联合状态,以任务组合以及打印参数层高作为系统的联合控制变量,以提高生产率、减少打印质量损失、节约电能为综合目标,将优化问题描述为半马尔科夫决策过程(SMDP),以便采用策略迭代算法、Q学习等算法求解系统最优调度策略.仿真结果表明,与层高参数固定模式以及先到先服务(FCFS)模式相比,本文求解的批调度策略能够有效提高生产性能.     

基于种群分类粒子群算法的物流车辆调度优化

为了获得更加理想的配送车辆调度方案,提出一种基于种群分类粒子群算法的配送车辆调度优化方法。首先建立多约束配送车辆调度的数学模型,并以配送路径最短作为目标函数,然后采用粒子群算法对模型进行求解,并对每次迭代产生的粒子群进行分类,根据分类结果对粒子群进行不同的操作,加快了算法的搜索速度,以避免陷入局部最优,最后进行仿真对比实验。结果表明,种群分类粒子群算法获得比较理想的配送车辆调度方案,具有一定的实用价值。     

化工工业多品种成批轮番生产的集成分批与调度

针对化工工业流程式多品种成批轮番生产集成分批与调度问题,分析多阶段、共享设备、物料输入输出变动转化率、库存限制和品种切换调整时间的工艺特点,建立连续时间表示的混合整数线性规划模型,提出二维粒子群优化算法。设计粒子编码为生产设备的加工状态,通过有效的解码程序将粒子解释为分批和调度。算法采用收缩算子提高局部求精能力,并引入发散算子和速度扰动策略保持种群的多样性。实验结果表明了所提出的算法具有良好的性能。     

基于作业链的泊位与岸桥协同调度研究

针对泊位与岸桥协同调度问题,引入“链式优化”思路,用作业链的方法分析集装箱装卸作业过程,首先将泊位计划作为开始链单元,采用资源节点优化策略进行分析,以最小化船舶在港总成本为目标建立模型;然后将岸桥卸船作业作为结束链单元,采用任务节点优化策略进行分析,以最小化岸桥最大完工时间为目标建立模型。考虑到作业链的整体性能,设计嵌套循环算法进行求解,内循环中用遗传算法分别求解泊位岸桥分配模型和岸桥调度模型,外循环中用岸桥数量作为公用变量对两个模型进行传递和反馈,寻找协同调度最优解。与单独调度进行对比,结果表明协同调度的优化效果更好;与粒子群算法、蚁群算法和蜂群算法的求解结果进行比较,表明遗传算法在求解质量和效率方面都更优,证明了提出的模型和算法能够有效解决此问题。     

一种求解典型JSP的改进离散粒子群优化算法

针对NP-hard性质的作业车间调度问题, 设计了一种改进的离散粒子群优化算法。引入遗传算法交叉算子和变异算子来实现粒子的更新, 并将变异思想和模拟退火算法思想融入该算法中对全局最优粒子的邻域进行局部搜索, 很好地防止了算法出现早熟收敛。通过将该算法和标准粒子群优化算法用于求解典型JSP, 计算结果对比表明, 改进的算法具有很强的全局寻优能力; 就综合解的质量和计算效率而言, 改进算法优于标准粒子群优化算法。同时, 将该算法结果与文献中其他相关算法结果进行比较, 验证了该改进算法的有效性。该算法能够有效地、高质量地解决作业车间调度问题。