资源约束项目调度研究综述

资源约束项目调度问题(RCPSP)研究资源的合理利用和项目活动的合理调度,实现既定目标的最优化,具有很强的工程背景,近年来得到了学术界和工业界的广泛关注.为此,介绍了RCPSP的数学模型以及多种问题的扩充,总结了相关理论,重点综述了RCPSP的算法,并归纳了若干应用进展.最后指出了有待进一步研究的方向和内容.     

差分进化混合粒子群算法求解项目调度问题*

针对求解资源受限项目调度问题（RCPSP）,提出了基于差分进化（DE）的混合粒子群算法（PSODE）。通过在PSO种群和DE种群之间建立一种信息交流机制,使信息能够在两个种群中传递,以避免个体因错误的信息判断而陷入局部最优点。采用标准测试函数和具体算例进行检验,结果表明PSODE算法可以较好地解决RCPS问题。     

分区交叉差分进化算法及其约束优化

差分进化算法处理复杂高维优化问题时存在收敛速度慢和精度不高的缺陷,为此提出了分区交叉差分进化算法。利用柯西分布随机数设计两个动态算子,分别生成缩放因子和交叉因子用于进化中,并对进化进行合理的分区,不同区段根据不同的配置利用算子生成相应的交叉因子。同时为了加快收敛速度,采用了新的变异策略,对寻优的方向加以引导。对经典Benchmark函数进行了仿真测试,结果显示,本算法的收敛速度与优化准确率均有显著提高。同时提供了算法处理约束问题的解决方案,并检验了方案的可行性。     

改进差分进化算法在动态经济调度中的应用

针对动态经济调度(DED)存在的不可微、非凸性、非线性以及不连续性等特点,提出多策略异维变异差分进化(MDMDE)算法.一方面,从变异维数入手,提出了一种异维变异策略;另一方面,在算法的整个迭代周期内采用了多策略变异.此外,还提出了一种修改的交叉率以及动态变异因子来跳出局部最优.最后,将MDMDE应用于6种动态经济调度...     

差分进化算法参数控制与适应策略综述

差分进化算法逐渐成为进化计算领域最流行的随机搜索算法之一,已被成功用于求解各类应用问题.差分进化算法参数设置与其性能密切相关,因此算法参数控制与适应策略设计是目前该领域的研究热点之一,目前已涌现出大量参数控制方案,但尚缺乏系统性的综述与分析.首先简要介绍差分进化算法的基本原理与操作,然后将目前参数控制与适应策略分成基于经验的参数控制、参数随机化适应策略、基于统计学习的参数随机化适应策略和参数自适应策略4类进行系统性综述,重点介绍其中的参数适应与自适应策略.此外,为分析各种参数控制与适应策略的功效,以实值函数优化为问题背景设计了相关实验,进一步分析各种策略的效率与实用性,实验结果表明,参数自适应控制策略是目前该领域最有效的方法之一.     

基于改进约束差分进化算法的动态航迹规划

为解决三维复杂环境下无人机动态航迹规划问题,提出一种基于改进约束差分进化算法的动态航迹规划方法,以满足对实时性及动态搜索精度的要求.首先,根据无人机航迹规划特点将其描述为包括飞行约束及威胁约束在内的约束优化问题,并构造目标代价函数和约束限制函数;其次,将广义反向学习和自适应排序变异操作引入到约束差分进化算法中,以提高算法的多样性、收敛速度和寻优精度;最后,利用自适应权衡模型对各状态下的约束限制进行处理,充分利用"精英"个体信息,实现对目标适应值的合理转换.通过仿真实验以及与3种先进约束差分进化算法比较表明:所提方法能够有效实现静态及动态威胁回避,规划出安全适航的飞行路径,实现地形跟随;相较于其他3种算法,所提方法具有寻优性能好、鲁棒性强、收敛速度快和可靠性高等优势.     

具有参数自适应机制的改进离散差分进化算法

在研究和分析离散差分进化算法的基础上,提出了一种具有参数自适应机制的改进离散差分进化算法(PADDE)。该算法首先对连续域进化过程中的参数进行自适应调整,以平衡全局搜索与局部搜索,协调种群多样性和收敛速度间的矛盾,其次根据对应离散域上成功进化的个体的离散编码反馈信息引导算法协同进化。通过对背包问题进行的实验表明,该算法具有良好的收敛效率和稳定性。     

差分进化粒子群算法求解发电资源调度问题

为了有效地解决水火电力系统资源短期优化调度问题,提出了一种基于差分进化粒子群的调度算法。设计了水火电力系统资源调度问题的数学模型,给出了差分进化粒子群优化算法的框架,通过PSO种群和DE种群之间的信息交流机制以寻求全局最优位置,从而使算法具有动态自适应性,能够较容易地跳出局部最优。实验结果表明,该算法能有效解决水火发电资源调度问题,具有较好的应用价值。     

自适应差分进化算法及对动态环境经济调度问题应用

为了应对动态环境经济调度(DEED)问题的高维性和大规模约束性,提出了一种自适应多目标差分进化算法(ADEA)。设计自适应差分交叉模块,提出改进的current to best/1交叉策略提高种群的多样性,有效地提高传统进化算法的探索与开采能力,提出一种修补策略处理功率平衡约束和爬坡率约束。为了验证该方法的有效性,数值仿真将ADEA应用于10机系统进行测试,并与同类算法展开比较,仿真结果表明ADEA具有较好的收敛能力,获得的Pareto前沿具有较好的均匀性和延展性,通过模糊决策获得的最好折中解能为电力系统调度人员提供较为合理的调度方案。     

两级差分进化算法求解多资源作业车间批量调度问题

以优化生产周期为目标,研究并建立了多资源作业车间批量调度问题模型.提出一种新的两级差分进化算法,采用两级染色体编码来解决批量划分和排序优化问题;设计了基于自适应差分进化算法(DE)的全局搜索操作,并在算法框架中嵌入了基于Interchange邻域结构的局部搜索;基于等量划分原则,为每个工件确定最优批次数及子批次的批量大小,并为各子批次确定最优排序.通过单资源算例和多资源实例仿真表明了模型和算法的可行性和有效性.     

资源受限项目调度问题的改进类电磁算法

在资源受限项目调度中,工序必须在特定时间窗口中执行。为此,在类电磁(EM)算法的基础上提出一种基于变邻域搜索(VNS)的改进类电磁算法(IEMA)。采用VNS作为IEMA的局部搜索策略,对EM算法中的电荷、合力以及粒子解移动的方式做改进。将IEMA应用于求解标准问题库PSPLIB,并与EM、IEM以及基于邻域搜索的改进类电磁算法IEM-NS进行比较分析,仿真结果表明,IEMA具有更好的求解性能。     

改进的差分进化算法求解炼钢-连铸动态调度问题

为了求解炼钢-连铸动态调度问题,提出了一种将拉格朗日插值算法与差分进化算法相融合得到的改进的差分进化算法。改进后的差分进化算法通过自适应调整进化参数,动态的调整差分进化的方向,并结合拉格朗日插值来优化差分进化算法的局部搜索能力,引入权重系数对全局搜索和局部搜索加以平衡。针对国内某大型钢厂的实际生产数据建立实验模型,以最小化总完工时间、最小化总断浇时间、最小化炉次间总等待时间和最小化总偏差量时间为目标,将改进的差分进化算法应用于求解炼钢-连铸转炉出现故障的动态扰动事件调度问题,实验结果表明,改进的差分进化算法应用在炼钢-连铸动态调度问题上,有效的缩短了炉次加工总完工时间、炉次间总等待时间和总断浇时间,在合理范围内,有效控制了新生产的调度计划与原始调度计划的时间偏差量,避免了因扰动事件的发生而引起连铸机断浇。     

一种求解RCPSP的协同进化分布估计算法

针对大规模资源受限项目调度问题计算复杂的特点,提出一种合作式协同进化分布估计算法(CCEDA)。将合作式协同进化框架与分布估计算法相结合,将复杂问题分解为子问题,利用改进的分布估计算法对每个子问题进行协同优化求解。为提高分布估计算法的局部搜索能力,给出一种对解进行局部搜索的方法。将CCEDA用于求解标准问题库PSPLIB,并与GAPS、GA-DBH、GA-hybrid与GA-FBI算法进行比较,结果证明CCEDA拥有更好的求解性能。     

面向双目标应急物资调度的改进差分进化算法

本文对应急物资调度模型的建立及求解该模型的优化算法进行了研究.首先,在资源受限情况下,以配送费用总成本最小和最大缺失损失最小为优化目标,建立了连续消耗问题的多供应点对多受灾点的应急物资调度模型.然后,通过引入DE/best/1变异策略与DE/rand/2变异策略对差分进化算法进行了改进,提出了一种基于双变异策略的改进差分进化算法,将Pareto非支配等级分层与拥挤距离的概念引入到改进差分进化算法中,对约束双目标调度模型进行求解.最后,通过两种不同规模的四组仿真实验,验证了本文提出模型及改进的差分进化算法的可行性和有效性.与基本差分进化算法对比,双变异策略的改进差分进化算法对相同应急物资调度问题进行求解时,得到了更多的Pareto前沿解个数,和较低的应急物资调度配送费用成本与较小的最大缺失损失,同时解分布的广泛性也得到了显著提高.     

混合差分进化算法在舰载机出动调度中的应用

研究舰载机舰面航空保障问题,通过合理规划舰载机在舰面多阶段工位上的保障顺序和时序以提升舰载机的出动效率,并将问题抽象为考虑阶段转移时间的混合流水车间调度模型.针对传统智能算法求解混流车间问题时存在的搜索效率低和易陷入局部极值点的不足,提出了一种混合差分进化算法.为提升算法的求解效率,设计了基于先入先出和最先空闲机器原则的解码策略.其次,引入了交叉、变异参数的自适应控制策略以提升算法的全局搜索能力,并在算法框架中嵌入一种基于模拟退火的多邻域局部搜索策略.最后通过仿真验证了算法对求解舰载机出动调度问题具有较好的收敛性和鲁棒性.     

RCPSP在机场运营调度系统中的应用研究

为了提高机场运营效率,在机场生产运营调度系统中引入资源受限工程问题模型。然后依据机场生产运营调度自身特点,在资源受限工程问题的求解中引入模板的概念,对问题的求解给予优化。并对系统实现中的关键问题———模板选择、优先规则与资源排序进行了详细分析说明。该系统在实际运行中取得了良好效果。     

一种改进的求解聚类问题的差分进化算法

针对K-means算法依赖于初始聚类中心和易陷入局部最优解的缺陷,提出一种改进的求解聚类问题的差分进化算法。将改进的差分进化算法和K-means迭代相结合,使算法对初始聚类中心的敏感性和陷入局部最优解的可能性降低,提高了算法的稳定性。通过将反向学习技术引入到框架中来指导搜索新的空间,提高了算法的全局寻优能力。为了提高算法效率,根据聚类问题编码的特点设计了一种整理算子来消除冗余以及调整了差分进化算法的种群更新策略。最后在迭代过程中不断引入随机个体,增强了种群的多样性。与K-means和几个进化聚类算法进行比较,实验结果表明,该算法不仅能有效抑制早熟收敛,而且具有较强的稳定性,较好的聚类效果。     

基于改进遗传算法的资源限制建设工程多项目调度

随着建设工程企业规模的不断扩大,工程建设多项目管理成为企业发展的重要难题之一,对组织实现可持续发展有着重要的支撑作用。本文在资源限制单项目调度问题的基础上提出建设工程多项目调度问题,构建RCMPSP决策框架和数学模型,并在传统遗传算法的基础上对算法杂交和变异概率进行优化,设计针对该问题的改进遗传算法,通过案例对该算法的有效性进行验证,为建设工程企业进行RCMPSP问题决策提供依据。     

一种求解随机有限缓冲区流水线调度的混合差分进化算法

针对随机有限缓冲区流水线调度问题(Flow shop scheduling problem, FSSP), 提出混合差分进化(Differential evolution, DE)算法OHTDE, 用来最小化提前/拖后指标和最小化总体完成时间指标. OHTDE将DE和最优计算量分配(Optimal computing budget allocation, OCBA)技术以及假设检验(Hypothesis test, HT)有效结合. DE用于执行全局搜索和局部搜索; OCBA用于对有限计算量进行合理分配, 从而保证优质解得到较多仿真计算量, 提高了在噪声环境下获得优质解的置信度; HT用于在统计意义上比较解的性能, 从而一定程度上避免在解空间相近区域进行重复搜索. 进而, 对由OCBA和HT确定的优质解执行一种特殊的交叉操作, 加强DE的局部开发能力. 同时也采用有限马氏链理论对OHTDE的随机收敛性进行了分析. 仿真实验和算法比较验证了算法的有效性和鲁棒性.