[车间调度]混合布谷鸟算法求解绿色流水车间调度问题

为协同考虑经济因素和环境因素,求解了优化目标为最小化最长完工时间和碳排放总量的多目标置换流水线车间调度问题（MOPFSP）。提出了一种混合布谷鸟算法（HCS）求解2台机器以上的MOPFSP问题。采用LOV规则将HCS算法中的个体从实数向量转换成工件排序,使其可在MOPFSP的解空间中进行搜索;设计了一种自适应步长控制因子,用于控制算法进化阶段的搜索范围;提出一种多邻域局部搜索,用于对HCS算法全局搜索发现的优质解区域进行细致搜索。由于融合了基于布谷鸟算法的全局搜索和多邻域局部搜索,故HCS算法可有效求解MOPFSP。仿真实验和算法对比验证了HCS算法求解MOPFSP的有效性。     

基于等位基因的实数编码量子进化算法

为改善量子进化算法的早熟问题,提高算法搜索精度和收敛速度,提出了一种基于等位基因的实数编码量子进化算法。该算法以概率叠加的方式将实数变量按照等位基因进行编码,采用混合更新策略根据基因的"相对优良性"对等位基因进行变尺度变异,在全局搜索与局部搜索平衡的前提下提高搜索速度,之后引入Hε门更新等位基因对应的概率幅度。最后利用Markov链证明了其全局收敛性。数值算例将所提及算法与量子进化算法和基于双链编码的量子遗传算法进行比较,验证了算法的收敛速度和求解精度,并将该算法应用于纺织浆纱工艺参数的优化问题,获得了良好的优化效果。     

基于量子计算和威布尔分布的混合CHIO算法求解JSP问题

针对冠状病毒群免疫优化算法（coronavirus herd immunity optimizer, CHIO）在解决优化问题时存在易陷入局部最优解、收敛速度慢和收敛精度差等问题,文章提出一种量子混合CHIO算法（quantum hybrid coronavirus herd immunity optimizer,QCHIO）。首先,引入量子计算的思想,通过量子相关性实现全局搜索和快速收敛的目标,能够有效避免算法陷入局部最优解的问题。其次,采用威布尔分布算子的大步长和小步长来增加算法的多样性,使算法能够更好地探索搜索空间,增强了算法的全局开发能力。此外,还引入β-登山算子通过搜索当前最优解的邻域,尝试找到更优的解,从而增加了算法的搜索宽度,改善了解的质量。多邻域搜索则通过搜索全局最优解的多个邻域来增加了算法的收敛精度。为验证其性能,将QCHIO应用到10种标准算例中与其他几种改进算法进行了对比分析,并通过显著性检验证明了QCHIO的优越性。最后将QCHIO应用到某发动机生产调度实例上,进一步证明了QCHIO的可行性和优越性。     

基于混合量子进化算法的自动化制造单元调度

为解决传统智能优化算法在求解自动化制造单元调度问题时易出现早熟、陷入局部最优等问题,提出了混合量子进化算法.该算法采用序列染色体和量子染色体相结合的混合编解码策略,利用构造启发式算法生成初始种群,避免了不可行解的大量产生;为提高算法的优化性能,进化过程中采用序列染色体和量子染色体同步交叉变异策略,并引入了基于图论的不可行解修复策略.通过与遗传算法、基本量子进化算法的对比实验,验证了算法的有效性.     

混合布谷鸟算法求解绿色流水车间调度问题

为协同考虑经济因素和环境因素,求解了优化目标为最小化最长完工时间和碳排放总量的多目标置换流水线车间调度问题(MOPFSP)。提出了一种混合布谷鸟算法(HCS)求解2台机器以上的MOPFSP问题。采用LOV规则将HCS算法中的个体从实数向量转换成工件排序,使其可在MOPFSP的解空间中进行搜索;设计了一种自适应步长控制因子,用于控制算法进化阶段的搜索范围;提出一种多邻域局部搜索,用于对HCS算法全局搜索发现的优质解区域进行细致搜索。由于融合了基于布谷鸟算法的全局搜索和多邻域局部搜索,故HCS算法可有效求解MOPFSP。仿真实验和算法对比验证了HCS算法求解MOPFSP的有效性。     

应用混合蚁群算法求解模糊作业车间调度问题

为解决蚁群算法求解时间过长和易陷入局部最优的问题,提出了一种求解模糊作业车间调度问题的混合算法,该算法将蚁群算法用于全局搜索.为了提高搜索效率,根据作业车间调度问题解的特征,提出一种基于关键工序的邻域搜索方法,并使用此邻域搜索方法的禁忌搜索算法嵌入蚁群算法.利用禁忌搜索算法较强的局部搜索能力,提高了蚁群算法的优化能力,改善了作业车间调度问题解的质量.实验结果验证了该混合搜索算法的有效性,其优化效果优于并行遗传算法和禁忌搜索算法.     

一种新的求解多目标随机需求车辆路径问题的算法

为优化带时间窗的随机需求车辆路径问题,建立了基于模糊满意度的多目标数学规划模型,并提出了一种基于量子进化算法和粒子群算法分段优化的方法求解Pareto解。第一阶段使用量子进化算法获得一定规模和精度的Pareto候选解,提出了概率选择最优解和可变旋转角改进变异算子;第二阶段通过转换将候选解映射到连续空间,利用粒子群算法继续搜索Pareto最优解。引入了节点交换策略进行邻域搜索,避免算法早熟。为保持Pareto解的分散性,提出了一种自适应网格算子。通过对benchmark仿真与非支配排序的遗传算法的比较,验证显示了算法的有效性。     

一种混合算法在装配序列规划中的应用研究

基于现有复杂产品装配序列的特点,建立了装配体的几何可行性、零件的重新定向次数及装配体稳定性的目标函数。在原有离散粒子群算法的基础上,引入改进的进化方向算子,该算子可较为突出的改进离散粒子群算法的局部搜索能力。提出了一种混合算法,该算法在不牺牲粒子群算法的局部搜索能力和搜索速度的同时,提高其全局搜索能力,减少算法平均迭代的步数。算例表明:该混合算法具有优良的局部搜索特性及全局搜索特性,算法可快速收敛至全局最优解,可有效解决装配序列规划问题。     

基于局部搜索策略的混合自适应布谷鸟算法

为了提高布谷鸟算法的搜索精度和全局收敛速度,提出一种基于局部搜索策略的混合自适应布谷鸟算法。在该改进算法中,每个当前解的周围随机产生一个局部种群,利用正余弦算子的局部寻优能力得到局部最优解,并用局部最优解替换当前解,以提高局部搜索精度;同时采用自适应发现概率和搜索步长替代布谷鸟算法中的固定发现概率和搜索步长,以提高算法的全局收敛速度。对25个经典高维基准函数进行实验表明,所提算法在收敛速度和求解精度上优于布谷鸟算法,通过将其应用于拉压弹簧、三杆桁架设计和0-1背包问题,验证了算法的有效性。     

列车调度问题模型与基于混合粒子群优化的求解算法

针对复线列车调度问题,建立了描述问题解空间的阻塞限制混合流水车间模型,并提出一种混合粒子群优化算法进行求解。该算法以最小化最长完工时间为目标,设计了释放-回推算法来安排列车运行顺序并计算最小化最长完工时间,利用改进的粒子群优化算法解决轨道分配问题并进行全局优化。此外,通过基于迭代邻域的搜索算法来提高种群的局部搜索能力。实验结果表明,所提出的方法能够有效地求解复线列车调度问题。     

基于置换Flow Shop调度问题的混合量子算法研究

安排合理有效的生产调度是生产活动能井然有序开展,生产资源得到最佳配置,运作过程简明流畅的有力保证。置换Flow Shop调度问题是流水车间的典型问题,同时也是NP-C难题。从问题出发,设计了由量子进化,最佳模式和其他优化技术所构成的混合量子算法(HQA)。HQA模仿量子行为迭代演化,将种群一分为二,种群1在量子作用和其他优化作用下,探索解空间。种群2保留最佳模式,提高了搜索的效率。经计算测试,验证了HQA在求解排序问题中的可行性,测试结果表明HQA具备了求解置换Flow Shop调度问题的能力。     

多车型动态需求车辆路径问题建模及优化

针对现代物流配送系统中客户需求动态变化、配送中心车型多样化以及车辆行驶路线开放式的特点,建立了多车型开放式动态需求车辆路径问题的两阶段数学规划模型。制定了相应的预优化路线调度和实时动态调度的两阶段求解策略,提出了混合2-OPT量子进化算法的求解方法,设计了一种将常用的整数编码转换为量子比特的编码方法,每一个染色体都代表一种行车路线方案,对于量子进化算法求得的行车路线方案,引入2-OPT优化方法,对线路内的子路径进行局部调整,进一步提高了算法的收敛速度。最后通过实例测试及与其他算法的比较,验证了该方法的有效性。     

量子遗传算法优化的SVM滚动轴承故障诊断

针对单一测度模型的特征评价方法存在特征敏感度"欠学习",以及支持向量机(support vector machines,简称SVM)参数优化算法普遍存在收敛速度慢、易陷入局部极值等问题,提出一种量子遗传算法优化的SVM滚动轴承故障诊断方法。首先,采集振动信号中的时域和频域特征构成多域多类别原始故障特征集;其次,构建一个基于相关性、距离及信息等测度的混合特征评价模型,得到特征权重与特征值组合构成的加权故障特征集;最后,将加权故障特征集为输入,将量子熵引入到量子遗传算法当中,对SVM的结构参数进行全局优化,完成滚动轴承故障模式的识别。试验结果表明,该方法能够以更快的速度收敛至全局最优解,在保证聚类性能的基础上提高了滚动轴承的诊断精度。     

Cathodoluminescence studies of nanostructured semiconductors

Spatially and spectrally resolved cathodoluminescence in the scanning electron microscope is a very powerful technique for studying the optical properties of semiconductor structures, especially low‐dimensional structures (structures with nanometre‐sized features). The technique is generally nondestructive and can be combined with the normal imaging capabilities and analysis possibilities of the scanning electron microscope. This article gives an introduction to the technique and a number of examples of the possibilities of the technique.     

通用量子门神经网络在齿轮故障诊断中的应用

为进一步提高齿轮故障诊断能力,结合目前神经网络机理的研究进展,建立了一种基于通用量子门的量子神经元模型,提出了通用量子门神经网络(universal  quantum  gate neural network,UQGN)算法。首先,该算法将转换后的量子态训练样本作为输入。然后,利用量子旋转门和通用量子门完成旋转、选择、翻转和聚合等一系列操作,并完成网络参数的更新。最后,将训练后的结果输出。在数学上,证明了UQGN算法的泛化能力。利用该算法对齿轮的正常、齿面磨损、齿根裂纹和断齿4种情况进行了模式识别。实验结果表明,与普通神经网络和普通量子神经网络相比,UQGN算法在泛化性能、鲁棒性、准确率和执行时间等方面具有较好的效果。     

量子光学与量子信息领域中的中国

为了解世界量子光学与量子信息的发展态势,认识中国在国际量子光学与量子信息领域中的地位,针对量子光学与量子信息领域的主要学科,按照美国光学学会(OSA)数据库量子光学与量子信息的13个分类,检索了SCI数据库1991年至2006年的数据。用文献计量学、科学计量学和情报分析方法研究国际量子光学与量子信息领域各学科的发展速度,比较各主要国家量子光学与量子信息论文的数量,从而使中国量子光学与量子信息领域的科学家有一个量的判断,多一些思维空间,多一种观察视角。结论认为,量子光学与量子信息是21世纪最具生命力的新兴学科之一,中国在理论和实验两方面都做出了一些重要的具有创新性的贡献,论文被引频次的世界贡献率呈增长态势。     

国产绝对荧光量子产率测量系统的研制

为实现物质荧光量子产率的绝对法测量,研制了一套绝对荧光量子产率测量系统。系统主机采用国产荧光分光光度计,激发和发射波长范围均为200～900 nm。光路设计采用积分球技术,保证了样品的散射和发射光线被充分收集,具备进行绝对法荧光量子产率计算的基础。光谱校正采用罗丹明B量子计数器和标准钨灯相结合的方式,确保测量结果的准确性。研制的荧光量子产率分析软件具备自动光谱校正和自动计算量子产率功能。测试结果表明,系统的测量准确性较高,可满足大部分荧光物质的测试要求。     

基于混杂Petri网的混杂系统建模方法

给出了混杂Petri网的定义并综述了基于混杂Petri网对混杂系统的建模方法。以一简单的反应器为例详细阐述了这几种方法。对这几种方法进行了比较并指出各自的适用性