基于自适应ASO算法的微电网优化调度

为了提高微电网的运营经济性和能源利用效率,提出了一种基于自适应原子搜索优化算法（Adaptive Atomic Search Optimization Algorithm,AASO）的微电网优化调度策略。在原子搜索优化算法（ASO）的基础上引入自适应思想,提高算法的收敛速度和精度,加强全局寻优能力。搭建一个包括光伏、风力等多种分布式发电设备的微电网数学模型,以微电网的经济环保性作为优化目标,并在孤岛和并网运行模式下进行算例寻优求解。结果表明,该算法在微电网优化调度上的寻优能力和收敛速度,均强于粒子群优化（PSO）算法,有效提高了微电网运行的经济环保性。     

粒子群算法的惯性权重模型在水库防洪调度中的应用

介绍了集群智能优化算法PSO和其改进算法惯性权重模型,给出了PSO算法原理和具体的求解步骤,并将其应用于南盘江上游水库洪水调度计算,结果合理,满足防洪调度要求,证明了粒子群优化算法在水库洪水调度上可以有较好的应用,为水库防洪优化调度提供了一条新的途径。     

PSO算法求解PFSP问题研究进展

粒子群优化算法作为一种基于群体的改进启发式算法,已初步成功地用于解决神经网络训练、模糊系统控制和组合优化等问题.近年来用以解决车间生产调度问题的粒子群思想和方法也层出不穷.为了促进粒子群算法的进一步发展,更好地解决流水车间调度问题以及为设计更好的算法提供参考,首先对粒子群算法进行了简单介绍,指出了解决置换流水车间调度问题的重点和难点;然后从粒子群算法涉及到的初始化种群的方法、粒子编码方法、目标函数设计和粒子速度及位置更新公式等几个主要问题的角度对近年来比较典型的用粒子群算法求解置换流水车间调度问题进行了总结,分析了各种方法的适用范围;最后探讨了粒子群算法求解置换流水车间调度问题有待进一步研究的若干方向和内容.     

不确定环境下复杂产品维护、维修和大修服务资源调度优化

基于对复杂产品维护、维修和大修（MRO）协同服务资源调度的需求分析,从现实角度出发,建立资源调度时间和服务执行时间参数不确定条件下的随机机会约束规划数学模型. 提出由随机模拟、神经网络和离散粒子群优化算法组合成的混合智能算法,求解所提出的优化问题. 随机模拟方法为所建立的神经网络模型提供训练样本集,得到的训练样本集被用于训练神经网络模型以逼近优化目标函数,训练后的神经网络模型被用于代替优化目标函数来执行粒子群算法优化迭代. 该混合算法能有效提升时间参数不确定条件下的复杂产品MRO协同服务资源调度双目标优化问题的求解速度. 案例分析表明,相比于确定性条件下的优化算法,所提出的随机机会约束规划模型和混合算法更适用于求解现实中不确定条件下的MRO服务资源调度问题,所求得的调度方案在实际执行中具有更好的鲁棒性.     

免疫粒子群优化算法在车间作业调度中的应用

针对标准粒子群优化(PSO)算法在迭代过程中容易出现粒子过早收敛从而降低其寻优能力的问题,分析了粒子在更新过程中早熟的原因,通过引入免疫系统的抗体浓度选择机制,构造了一种基于免疫机制的粒子群优化算法模型,并给出了免疫粒子群优化（IPSO）算法在车间作业调度问题（JSP）中的应用.抗体浓度选择机制使得粒子在更新迭代过程中保持了多样性,从而克服了过早收敛的缺陷.对43个JSP标准测试案例的仿真结果表明,与其他算法相比,IPSO算法能够获得更优的结果,求解时间更短,从而验证了免疫机制对算法寻优能力的改善.最后给出了LA36问题的调度结果的甘特图.     

基于QPSO和MATLAB优化资金投资组合

量子粒子群优化算法（QPSO）是一种基于粒子群优化算法（PSO）的进化算法,它收敛速度快、规则简单、易于编程实现;Matlab是国际控制界公认的标准计算软件。采用QPSO对资金组合投资的多目标问题进行优化,使用Matlab编程,解决了传统方法难以解决的问题,仿真实验表明采用本方法能对资金投资组合问题提出较好的优化决策。     

基于协调粒子群算法的水电站水库优化调度

提出了一种协调粒子群算法,利用多粒子群的信息协调和扰动策略的方法,较好地克服了基本粒子群算法易于早熟和陷入局部最优的缺点,具有良好的收敛速度和计算精度。实例计算表明,协调粒子群算法能够求解水电站优化调度这样的非线性、强约束组合优化问题,原理简单,易于编程,占用内存少,为水电站优化调度问题提供了一种具有较高应用价值的方法。     

一种降维求解机组组合问题的双重粒子群优化算法

考虑机组组合的电力系统动态经济调度是一个高维复杂的非线性优化问题。提出了一种采用降维思想解决大规模机组组合问题的新方法,降维的方式是将对整个调度周期的优化转化为对每个调度时刻依次、分别优化,即将对矩阵的优化转化为对行向量的优化,降低求解维数。结合离散与连续粒子群(particle swarm optimization,PSO)算法,分别得到当前调度时刻最优的机组组合状态及对应的最优负荷分配。采用初始化策略提高初始解质量,并对机组启停、爬坡等约束条件处理,使寻优都在可行域中进行,结合优先次序法及智能调整策略避免算法早熟。算例表明本文方法在经济性上具有很大的优越性,且可明显减少开机机组数目,对于求解机组数较多的大规模系统更具优势。     

基于免疫粒子群的调峰炉热力站优化调度

为了实现供热节能,对调峰炉热力站进行优化调度．首先结合供热能耗最小和运行费用最小两种调度模型,建立一种综合节能最优的调度模型,该模型可适应不同调峰模式下的供热需要．然后将免疫粒子群算法(Immune particle swarm optimization,IPSO)应用于优化调度的寻优计算,采用免疫算法,对粒子群算法(PSO)进行改进,避免了粒子群算法中存在的算法早熟、容易陷入局部极值等问题,能更准确快速地求解出优化调度结果．通过实例验证了该算法的优越性,计算结果表明调峰炉热力站的优化调度达到了节能的目的．     

粒子群优化在资源受限工程调度问题中的应用

用多维粒子来描述以项目工期最小为目标的资源受限问题.通过粒子在不断更新的轨道里寻优来解决资源受限的工程调度问题.依照基于优先权和基于排列两种方法建立了该算法的运算框架,并通过具体的算例对其有效性进行了检验.结果表明,将粒子群优化算法应用于资源受限工程调度问题切实可行,而且该算法较其他同类方法(如GA等)具有更好的优化效果,为解决该类问题提供了一种新的方法.     

基于多目标拆分优化思维的拥塞网络数值调度方法

针对网络拥塞数值调度中存在的盲目性问题,提出了一种基于多目标拆分优化的网络拥塞数值调度方法.将拥塞网络的数值调度问题进行模型化表示,并将拥塞过程调度的最优问题分解为多个目标同时优化问题:即信道最优任务分配问题和路由拥塞调度问题.根据粒子群算法,对信道分配问题的最优解进行计算,同时设计约束模型并利用遗传算法求解拥塞调度问题,实现了在拥塞状态下的网络数值调度.结果表明,所提出算法获得的拥塞调度方案具有较好的可执行性.     

求解资源受限项目调度问题的改进布谷鸟搜索算法

针对资源受限项目调度问题（RCPSP）,提出一种基于改进布谷鸟搜索（ICS）算法的高效求解方法.ICS算法设计如下：在解空间表示方面提出一种适应莱维飞行特点的任务调度顺序优先级编码方案,并采用串行调度求解该问题;为提高算法收敛速度、避免陷入局部最优解,对CS的局部搜索机制进行改进,即引入对精英个体的局部搜索策略及对首领的寿命衰老机制.最后,通过PSPLIB基准测试问题J30、J60和J90对算法性能进行测试,并与CPLEX优化结果及参考值进行比较,结果表明ICS算法较CS算法收敛更快、结果更优,调度结果理想.     

并行工程项目调度的组合随机抽样算法

为了克服传统的基于任务优先规则的启发式算法的局限性，提高并行工程项目的资源配置效率和缩短项目工期，提出了一种基于串行进度生成机制的组合随机抽样算法.该算法拓展了单项目串行进度生成机制，并引入基于后悔值的随机函数，组合不同的任务优先规则，对并行项目的各任务进行重复随机抽样，从而选择最好的进度计划.经系统算例检验表明，该算法能够有效优化并行项目的资源配置，从而显著缩短项目工期.     

基于改进遗传算法的公交智能调度

针对公交车辆调度的现状以及所处的运营环境,为了兼顾公交公司与乘客的利益,研究了公交智能调度的优化方法.通过对遗传算法(GA)和禁忌搜索算法(TS)进行分析,提出了一种基于遗传算法和禁忌搜索算法的混合策略(GA-TS).考虑到遗传算法的早熟收敛和禁忌搜索算法自适应强的问题,将上述两种算法相结合,把禁忌搜索算法独有的记忆思想引入到遗传算法的搜索过程中,构造了新的重组算子,提出了基于遗传算法和禁忌搜索算法的混合优化调度算法.实验结果表明,该方法能够有效地解决组合优化问题.     

一种求解虚拟企业制造资源局部调度问题的双种群蚁群算法

建立了以任务总工期最小为目标函数的单模式资源受限项目调度的数学模型,设计了一种用于求解该问题模型的双种群蚁群算法。用标准问题库PSPLIB中的基准问题对该模型及其求解算法进行了验证,通过对参数的优化设置并与已知最优解进行比较验证了算法的有效性。     

基于蚁群算法的虚拟企业生产任务调度优化研究

描述了虚拟企业生产任务调度的层次框架,该调度框架包括虚拟企业全局调度和合作伙伴局部调度两个层次。针对虚拟企业调度层的优化问题,综合考虑虚拟企业生产任务的时序逻辑关系、作业时间和生产任务集等影响因素,建立了以任务总作业时间最小化为目标的数学模型,并基于蚁群算法对上述优化模型进行了求解。应用实例与算法比较验证了优化模型与求解算法的有效性。     

基于位置信息的多用户MIMO下行调度算法

基于移动台的位置信息,提出了基于移动台与基站之间的距离信息的多用户调度算法.针对特定的信道模型,分析了所提出的调度方法所需的吞吐量、反馈开销以及计算复杂度.理论和仿真结果表明：该调度方法所需反馈量明显降低且其所需计算量明显小于基于最大信干噪比的调度方法.     

关于约束工程设计问题的一个新的混合算法

通过引入可行基规则和Hook-jeveese直接搜索法,提出一个求解约束工程技术问题的新的混合算法—Hook-je-veese搜索法和与可行基规则相结合局部收缩的微粒群算法的混合算法。通过3个典型的工程技术问题计算比较,计算结果表明了新算法是求解约束工程技术问题的一个高效的算法,而且获得了一些比以往文献更好的解。     

优化递阶组合规则的方法

递阶组合规则是一种优化车间作业调度结果的方法 ,但其构成方式较为复杂。本文讨论了递阶组合规则的组合方式 ,提出了一种基于遗传算法的递阶组合规则构造方法 ,建立了该算法的基本模型 ,最后的仿真算例表明了该算法的有效性