遗传/禁忌组合算法在发电机组优化组合中的应用

在研究遗传算法 (GA)和禁忌算法 (TS)的基础上 ,提出一种采用遗传 /禁忌组合算法 (GA/TS)的策略 ,并将其应用于发电机组的优化组合中 ,同时用算例证明该方法的有效性和应用前景。     

主动配电网局部自治区域置信供蓄能力计算

主动配电网局部自治区域供蓄能力是局部自治区域向外部提供和吸收功率的最大限额。置信供蓄能力作为供蓄能力的随机变量,对于配电网的运行状态有重要影响。本文提出一种计算主动配电网局部自治区域置信供蓄能力的算法。首先通过两点估计法表示出置信供蓄能力的概率密度函数,然后对主动配电网进行规划,在一定置信水平下,利用禁忌搜索-粒子群优化（TS-PSO）算法求出储能系统的额定功率和容量,得到置信供蓄能力的区间。最后通过算例分析,证明了所提算法的有效性。     

日本的婴儿食品

<正>婴儿出生以后有一个从吃母亲奶到吃固形食品的过渡,这种过渡食品名为婴儿食品。在日本婴儿食品主要有两种形式;一种叫罐装,瓶装的婴儿食品,一种叫干燥的婴儿食品。其中干燥的婴儿食品加水加汤可以还原如罐装、瓶装一样的食品。     

面向模具车间机器人制造单元的任务调度策略

分析了模具生产加工的特点,针对模具车间机器人制造单元作业任务难以合理分配的问题,以工件组的总体完工时间最小为优化目标,提出了任务调度的数学模型,并建立了一种遗传禁忌混合优化算法.最后,通过实例分析说明了所提方法的可靠性和有效性.     

多集散点单车路径优化研究

为使多集散点车辆路径优化结果全局最优,详细化表示货运关系,建立多集散点单车路径优化模型,并以订单为基准建立蚁群算法的二维禁忌表,确定状态转移规则;在满足车辆约束条件下,以最短路径完成所有订单货运的单车路径搜索。车辆路径全局优化是由于模型货运关系明细化及算法中车对所需运送订单的全局访问。实例求解结果表明,改进的优化模型及蚁群算法可以有效获得多集散点单车路径。     

基于混合遗传算法的可重组制造系统作业计划方法

提出了基于混合遗传算法的可重组制造系统作业(RMS)计划方法.RMS的作业计划以瓶颈工序为目标,前、后工序的作业根据瓶颈工序分别按拉动、推动的方式排定.作业计划的优化算法利用禁忌搜索特有的记忆思想重新设计遗传算法中的变异算子,形成了具有针对性的混合遗传算法,从而改变生产线的加工能力,以适应市场快速多变的需求,并以一个实验验证其有效性.     

基于遗传禁忌算法的多目的间歇过程调度问题求解

由于组合爆炸特性,多目的厂的调度问题很难求解大规模甚至中等规模的问题,本文采用一种新的随机性优化技术一基于禁忌技术的遗传算法点(Tabu-genetic algorithm,TGA)来对该问题进行求解,引入新的选择策略和变异方法．并以零等待的多目的间歇过程调度为实例,计算表明同已有的方法相比,该方法求解效率高、收敛速度快、使用简单方便,可有效的克服计算负荷和求解质量之间的冲突,是一种求解多目的厂间歇过程调度问题的有效算法。     

基于混合思维进化计算的网格资源分配算法

分布式、异构的网格环境中独立计算任务的有效调度是一个关键问题。由于在这样的环境中找到一个最优的调度是一个NP难问题,通常运用各种启发式算法来找到近似最优解。本文将思维进化计算和禁忌搜索算法结合起来,充分发挥各自的优势,并用实验证明了运用混合思维进化计算进行网格资源分配的有效性。     

最优化空空导弹测试任务调度策略研究

为解决飞机装备多型空空导弹测试工作量大、测试效率不高的问题,提出了一种基于ATML的最优化测试任务调度策略.给出了测试任务调度的ICOM描述,在建立测试任务调度的分层框架的基础上运用ATML对测试任务进行了统一描述;建立了测试任务优化调度模型,并根据模型特点提出禁忌搜索进化算法.通过实验证明该调度策略具有可行性和高效性.     

基于免疫禁忌混合算法的多目标最优潮流计算

针对电力系统多目标最优潮流计算问题,提出了一种基于免疫禁忌混合算法的多目标模糊优化潮流计算的新方法。该方法运用模糊集理论来构造评价函数,实现了多目标优化问题向单目标优化问题的转化,兼顾了各子目标,保证了较高的整体优化水平;采用求解精度高、使用灵活的免疫禁忌混合算法来进行单目标寻优,准确地获取了符合实际的全局最优解。通过对IEEE 30节点系统进行多次多目标最优潮流仿真计算,并将计算结果分别与单目标最优潮流计算及采用粒子群算法、免疫算法等其它算法的结果进行比较和分析,验证了该方法是解决电力系统多目标最优潮流问题的一种有效方法。