免疫克隆选择算法求解柔性生产调度问题

为减少计算复杂度,将具有解决复杂组合优化问题的免疫克隆选择算法应用于求解柔性生产调度问题.首先设计一种有效的抗原和抗体的数据结构,用抗原表示待调度的生产计划,抗体表示高效的柔性生产调度结果;然后着重设计了用于产生高效的柔性生产调度结果的克隆免疫算子;最后运用该模型对一个实际生产系统进行仿真调度决策,实验评估结果验证了算法的正确性和有效性.     

基于克隆选择和粒子群思想的动态多群体优化算法

针对粒子群算法和克隆选择原理的特点,提出了基于克隆选择和粒子群思想的动态多群体优化算法.该算法将整个群体分为若干子群体,在子群体内部应用基本的粒子群算法,以子群体作为抗体设计了克隆,变异,选择和受体编辑算子.变异算子使子群体动态变化实现子群体间相互交换信息,具有良好的全局搜索能力.实验结果表明,该算法具有寻优能力强,搜索精度高的优点,可用于工程问题中具有各种特性的复杂函数优化.

     

免疫调度算法综述

调度问题在科学和工程中广泛存在且难以求解,人们一直寻求先进的调度算法来解决这一问题．基于生物免疫系统的计算智能发展迅速,并很快被应用于调度问题,体现了其解决调度问题的优势和特色．对此,综述了国内外免疫调度理论和算法的研究现状,介绍了基于克隆选择、免疫网络、疫苗接种等原理的调度算法,并将其按免疫机理、优化目标以及解决的问题进行分类．最后给出了免疫调度算法在各领域中的应用及其未来研究展望．

     

多阶段人机协同求解动态柔性作业车间调度问题

针对柔性作业车间生产环境中机器故障的动态调度问题, 以最小最大完工时间和最小偏差为目标, 结合车间调度人员的经验建立多阶段人机协同动态调度策略. 在不同阶段该策略的调度人员可参与优化过程, 提高方案的可行性和稳定性. 设计外部精英库中最优解的更新方法, 依据海明距离保留具有相同目标值的多种调度方案. 最后通过实例仿真验证了该模型和算法的有效性、可行性和稳定性, 更便于有效地指导生产实践.

     

带运输时间的无等待供应链在线调度问题研究

研究了供应链在线调度问题 .该问题具有工件无等待,工序之间存在运输时间,加工时间介于一个区间等特点,制造商随时可能接到顾客订单,订单到达前,所有信息如订单数量,到达时间及加工时间等均未知 .研究了在不改变已有工件调度的情况下,使用资源的可用时间区间最早完成临时订单的算法. 计算机仿真表明,使用该算法求解大规模临时订单问题是十分有效的.

     

求解多目标优化问题的分级变异量子进化算法

分析量子进化算法和免疫算子的特点,提出一种分级变异的量子进化算法,用于求解多目标优化问题.算法主要基于两个策略:首先,利用快速非受控排序和密度距离计算种群抗原-抗体的亲和度;然后,基于亲和度排序将个体进行分级,最优分级中的个体作为算法中的最优个体,大部分实施量子旋转更新和免疫操作,而剩余分级中的个体实施免疫交叉操作以获得新的个体补充种群.求解多目标0/1背包问题的实验结果表明了该算法的有效性.

     

分布式车间调度优化算法研究综述

在分布式制造环境下, 分布式车间调度着重研究工件在工厂间的合理分配以及各工厂内的合理加工顺序, 以实现调度指标的最优化. 分布式车间调度的研究具有重要的学术意义和应用价值, 已成为生产调度领域的热点. 对 此, 围绕分布式并行机调度、分布式流水线调度、分布式作业车间调度、分布式装配调度和分布式柔性车间调度等问题, 重点综述分布式调度优化算法方面的代表性成果, 介绍分布式调度的若干应用, 最后指出有待于进一步研究的若干方向和内容.

     

加工时间不确定的炼钢连铸生产调度问题研究

针对炼钢连铸生产过程中存在的加工时间不确定性问题,采用三角模糊数表示不确定性加工时间信息,引入４种模糊运算,建立了问题的模糊规划调度模型．采用“中间值最大隶属度”的算法,将模糊规划调度模型转化为非线性规划模型,并在多重精炼工序、多机并行条件下,应用遗传算法求解最小完成时间．最后,利用实际生产数据的仿真实验表明了模型与算法的有效性．

     

铝液配载问题建模及混合遗传算法优化

针对电解铝生产过程中电解槽调配及出铝调度问题, 在建立数学模型分析基础上, 设计一种混合策略优化算法. 通过引入人工经验排出特例, 利用遗传算法完成优化. 以出铝路径为优化适应度函数, 利用交叉算子调配电解槽铝液组合, 利用变异算子改变槽装车路线. 最后通过某铝厂电解槽3 组数据优化实例表明了所提出方法的有效性.

     

柔性臂协调运动系统的动态反馈镇定

研究柔性臂协调运动系统分布参数模型的镇定问题.基于系统能量关系和正实引理,提出一种构造性的设计方法.所设计的控制器由前馈和动态反馈两部分构成,其中动态反馈部分的传递函数是严格正实的.通过线性算子半群理论和LaSalle 不变集原理,证明了闭环系统是渐近稳定的.

     

一种新的基于简化二进制可辨矩阵的相对约简算法

提出一种基于简化二进制可辨矩阵的启发式相对约简算法,其特点是在扫描数据库的过程中形成规模很小的简化二进制可辨矩阵.基于简化二进制可辨矩阵构造了面向相对约简的矩阵变换方法,通过这种矩阵变换可从二进制可辨矩阵直接高效地导出相对约简.理论分析和实验结果说明和验证了该算法具有相对高效性和强可操作性等优点.

     

基于TS／VDS算法的涤纶短纤维生产调度优化

采用禁忌搜索（ＴＳ）／变深度搜索（ＶＤＳ）混合算法对涤纶短纤维生产调度优化问题进行优化．混合算法通过改变常规ＴＳ算法邻域,采用变深度搜索技术增强了算法寻优能力．某大型石化企业实际数据的实验结果表明,该算法在寻优能力和求解时间上比常规ＴＳ算法更加有效,能够在更短的时间内获得满意解,对于解决多产品多阶段连续生产调度问题具有实用价值．

     

一种核属性快速求解算法

针对求核算法存在所求得的核与基于正区域的核不一致以及算法的时间和空间复杂度不理想的问题,提出一种新的求核方法,并证明了由该方法所获得的核与基于正区域的核是一致的.利用分布计数基数排序方法设计了一种高效的等价类求解算法,在此基础上给出了快速求核算法.实验表明,所提出的算法是正确而高效的.

     

基于NEI 调节机制的非线性智能优化控制器

基于神经内分泌系统的整体调节机制,提出一种非线性优化智能控制器. 该控制器由提呈单元#抗体控制单元,主控单元,优化单元和辨识单元组成 .提呈单元根据免疫提呈机制对控制偏差进行动态处理,抗体控制单元通过调整控制实体的数量来消除控制偏差,主控单元调整提呈单元和抗体控制单元的控制作用,优化单元和辨识单元优化提呈单元和抗体控制单元的参数 .仿真结果表明,相对于传统的PID 控制,该智能控制器具有较好的控制性能.

     

动态零等待流水线调度问题的滚动策略及优化算法

针对工件动态到达的零等待流水线调度问题,提出一种基于工件的滚动策略.证明了在该策略下全局调度性能随着局部调度的逐步滚动可得到不断改善.将该策略与基于差分进化的混合算法有机结合,能有效处理动态零动态调度,滚动策略,差分进化,全局罚函数.

     

一种求解混合整数规划的混合进化算法

提出一种基于正交试验设计的混合进化算法,用于求解混合整数规划问题 .进化算法中采用一种混合启发式的变异算子,将正交试验设计作为杂交算子 .为了增加种群的多样性,引入一种迁移算子 .仿真实验结果表明,与已有的一些算法相比,所提出的求解混合整数规划的混合进化算法能快速收敛到问题的最优解,并且算法的计算量小,解的精度高.

     

基于分布参数模型的柔性臂变结构力控制

提出一种基于受约束柔性臂分布参数模型的变结构力控制方法,避免了集中参数模型的缺陷,解决了系统存在模型不确定性和外部干扰影响下的力控制问题.通过Lyapunov函数设计了系统的变结构控制器,其中滑模面设计为系统转动角,转动角速度和柔性臂根部应变的线性组合.利用线性算子半群理论和LaSalle不变集原理,证明了闭环系统的渐近稳定性.仿真结果验证了该方法的有效性.

     

双目立体匹配算法的研究与进展

立体匹配一直是计算机视觉领域的一个中心研究问题.首先综合介绍了立体匹配算法的研究概况,论述了双目立体匹配算法中各种约束的核心概念和适用范围;然后重点归纳分析了立体匹配算法的分类及其发展过程中的各种演化算法,对其关键技术进行了剖析和比较,并总结了目前存在的主要难题和可能的解决途径;最后对该领域存在的问题和技术发展趋势进行了分析和讨论.

     

一种动态数据流的实时趋势分析算法

有效的趋势提取可提供监控对象早期预警,评估监控对象状态和决策支持信息. 基于增量递推最小二乘回归参数估计和广义似然比变化点检测算法,提出一种动态数据流趋势分析算法 .其计算实时性和分析精度均比现有算法有明显的改进 .仿真实验结果验证了该算法的有效性.

     

炼钢连铸生产调度的优先级策略混合遗传算法

针对炼钢连铸生产调度计划的可执行性要求, 考虑到生产中的设备选择及作业时间的不确定性问题, 提出一种利用任务可执行设备的加工权重赋值方法来量化描述现实生产中加工设备间的匹配关系, 并以设备选择优先级策略的形式引入遗传算法的交叉、变异过程, 按照生成可行解、再进行种群优化的分步决策方式形成混合遗传算法. 以某炼钢厂的实际生产调度数据为例进行仿真实验, 其结果表明了所提出算法的有效性.