求解柔性作业车间调度问题的遗传-蚁群算法

为更有效地求解柔性作业车间调度问题,提出了一种遗传一蚁群算法,该算法采用遗传算法解决机器分配问题,采用蚁群算法解决工序排序问题.存算法的求解过程中,不断从前期优化中挖掘、学习知识,并采用已获得的知识指导后续优化过程.通过标准实例测试,验证了所提算法的有效性.     

支持向量回归参数的混合选择

为提高支持向量回归算法的学习能力和泛化性能，提出了一种优化支持向量回归参数的混合选择算法。根据训练样本的规模和噪声水平等信息，确定支持向量回归参数的取值范围，用实数编码的免疫遗传算法搜索最佳参数值。混合选择算法具有较高的精度和效率，在选择支持向量回归参数时，不必考虑模型的复杂度和变量维数。仿真实验结果表明，该算法是选择支持向量回归参数的有效方法，应用到函数逼近问题时具有优良的性能。     

基于多规则实时学习神经网络的时间序列预测模型

在总结现有神经网络方法缺陷的基础上，提出了模型的思路：预测网络小型化；实时学习；多次预测取均值；加入规则辅助神经网络预测。相对于传统的神经网络模型来讲，该模型突出了动态学习、动态预测的特色，增加了辅助预测的3大规则（异常处理规则、再学习规则和取均值规则）。给出了该模型的工作流程，并以一个实际问题说明了该模型训练、预测的全过程。数据实例表明，该模型是正确的、可行的。同时和其他5种模型预测结果的对比表明，该模型的预测结果是最优的，这充分体现了模型的有效性、先进性。     

无人飞行器集群智能调度技术综述

随着飞行器技术的快速发展, 以无人机和卫星为代表的无人飞行器在集群任务中得到广泛应用, 但日益增长的多样化任务需求和不平衡、不充足的任务资源也对无人飞行器集群调度技术提出新的挑战.针对无人飞行器任务类型特点, 分别从无人机群和多星两个角度出发, 介绍了无人机群访问、打击和察打一体化任务调度技术进展, 阐述了多星成像、数传与天地一体化任务调度研究成果.同时, 梳理了无人机群和多星任务调度问题的主要约束与收益指标, 综述了无人机群和多星任务调度常用的智能优化算法.最后, 面向未来无人飞行器技术应用需求, 指出了无人飞行器集群智能调度技术进一步的研究方向.     

面向多星任务规划问题的改进遗传算法

卫星数量的快速增加为管控卫星的工作增加了很大的难度,如何有效地进行任务规划,有效管理卫星资源,成为了卫星领域的一个重要问题.针对此问题,本文构建了多星任务规划的数学模型,将最大化任务收益作为优化目标.本文分析了问题的难点并提出了一种包含两种优化策略的改进遗传算法,包括全局优化和局部优化两部分.全局优化和局部优化根据种群改进情况进行自适应切换.通过两种优化方法的结合可以提升任务规划的效果.本文还提出了一种任务规划算法,用于为改进遗传算法得到的任务序列选择合适的任务执行时间.仿真实验证明本文提出的改进遗传算法可以很好地解决多星任务规划问题,与对比算法相比可以得到更优的规划结果.改进遗传算法有很好的工程应用前景.     

卫星自主与协同任务调度规划综述

如何利用有限的星上资源执行复杂繁重的空间任务长期以来备受关注,随着卫星载荷能力不断提升,响应时间要求不断缩短,卫星自主与协同任务调度规划研究的重要性逐渐增大.本文从单星任务调度规划为起点,对单星地面离线任务调度规划、单星星上在线任务调度规划、单星星地一体化自主任务调度规划研究现状进行梳理与分析,然后延展至多星领域,综述了多星地面离线协同任务调度规划、多星星上在线协同任务调度规划、多星星地一体协同任务调度规划研究现状.最后,对卫星自主与协同任务调度规划研究进行了总结与展望.     

用于求解旅行商问题的深度智慧型蚁群优化算法

启发式算法是求解组合优化问题求解的重要手段,其主要特征是能够以可接受的计算代价找到足够好的可行解.然而,设计良好的用于求解组合优化问题的启发式算法需要大量的专业领域知识以及大量的试错工作,且人工设计的启发式算法不能够保证在不同问题集上均具有一致性表现.另一方面,深度学习方法能够通过学习自动设计启发式规则,然而深度学习方法通常缺少在解空间内搜索的能力.为克服以上问题,提出了一种基于蚁群优化和深度强化学习的混合启发式算法框架.在该框架中,蚁群算法能够利用深度强化学习提取的启发式信息,而深度强化学习方法的解空间搜索性能也由于蚁群算法的加入而获得提高.采用经典的TSPLIB中的算例对该算法求解旅行商问题的效能进行了计算验证,结果表明采用深度学习方法能够极大地提升蚁群算法的计算表现,并降低其计算代价.     

再制造闭环供应链回收问题研究进展

回顾再制造闭环供应链回收问题国内外研究动态,在解析再制造闭环供应链的基础上,以回收为重点,阐述了回收模式/渠道的选择、回收策略比较和制定方式,以及判断回收模式/渠道和回收策略优劣的模型构建的主要方法等几方面对再制造闭环供应链回收问题研究现状进行分析和综述,对再制造闭环供应链回收问题的最新研究进行总结归纳,提出再制造闭环供应链回收问题可研究的新方向,并为再制造企业制定产品回收策略提供参考.     

求解任务分配问题的带有推荐功能的蚁群算法

为有效求解任务分配问题,提出带有推荐功能的蚁群算法.构建了一种推荐机制,根据对问题的分类情况,基于蚁群算法的算子规则与问题的匹配程度,为每类具体问题的求解提供算子推荐.为提高算法的求解性能,针对问题的三个优化目标设计了三种局部搜索策略,在蚁群算法迭代过程中,根据解的迭代特性自适应地嵌入算法中执行.设计了四种类型共16个不同规模的算例来验证方法的有效性,通过验证每类算例在不同规模下算子规则选择的一致性,从侧面反映了算法推荐机制的合理性.     

基于遗传算法的数据挖掘方法及应用

车间作业调度问题的研究不仅具有重大的现实意义,而且具有深远的理论意义.该文采用数据挖掘算法从大量的车间作业调度中抽取一些有价值的信息或知识,然后应用这些知识来辅助车间作业调度.应用数据挖掘算法从车间作业调度最优方案中抽取出最优调度方案的一些模式知识来发展一些规则集辅助车间作业调度.这些规则可以看作是隐含在车间作业调度最优方案中的,事先未知的潜在有用的信息.根据这些规则可以产生比简单指派更好的车间作业调度方案.最后的数据实例表明该方法无论在调度质量还是在计算速度上都具有较好的性能.