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针对差分进化算法求解动态优化问题时存在多样性缺失、寻优效率低的问题,提出一种多种群差分进化算法,将这种用于求解连续解空间优化问题的进化算法应用于顺序编码的动态调度问题求解中.该算法利用随机键编码表示法将连续位置向量转化为顺序编码,提出自组织多种群策略,将种群按动态空间特征自动分成主种群与子种群;由主种群不断探索峰值所在区域,从主种群分离出来的子种群负责在这些有效区域进行开发,并对子种群规模进行自适应调整,以加快算法寻优速度并节省计算资源,算法应用于交货期可变动态调度问题中,取得了满意结果. 相似文献
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给出了求解铁路车辆调度问题的粒子群算法流程;分析了求解不同调度问题的3种粒子表示法,即基于粒子位置次序(Particle Position Sequence,PPS)的粒子表示法、基于粒子位置取整操作(Particle Position Rounding off,PPR)的粒子表示法和基于PPS PPR的混合粒子表示法;讨论了PPS PPR混合粒子表示法与调度解空间的映射关系和解码方法。将第3种方法应用于实际车辆调度系统中,求解出机车送货作业行驶的最短路径,建立了基于粒子群优化算法的企业铁路优化调度模型。 相似文献
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给出了求解铁路车辆调度问题的粒子群算法流程;分析了求解不同调度问题的3种粒子表示法,即基于粒子位置次序(Particle Position Sequence,PPS)的粒子表示法、基于粒子位置取整操作(Particle Position Rounding off,PPR)的粒子表示法和基于PPS PPR的混合粒子表示法;讨论了PPS PPR混合粒子表示法与调度解空间的映射关系和解码方法。将第3种方法应用于实际车辆调度系统中,求解出机车送货作业行驶的最短路径,建立了基于粒子群优化算法的企业铁路优化调度模型。 相似文献
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优化传感器网络覆盖对于合理分配网络的空间资源、更好地完成信息感知和采集任务、提高网络的生存能力都具有重要的意义.在分析传感器节点有向感知模型的基础上,提出了一种有向传感器网络改进粒子群覆盖增强算法.该算法针对随机部署有向传感器网络,以网络区域覆盖率为优化目标,采用改进的多步式位置可选择更新粒子群优化算法,通过调整传感器节点的主感方向,减少网络感知重叠区和感知盲区,实现覆盖增强.仿真实验表明,该算法简单、高效,优于传统的覆盖增强算法. 相似文献
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提出一种搜索空间自适应的自适应粒子群优化算法.该算法对不同等级的粒子适应值采取不同的惯性权重,并随着算法的迭代不断缩小粒子群的搜索空间.同时,选择当前代的较优部分粒子直接进入下一代,其他粒子通过在缩小的搜索空间内随机生成,加快了种群收敛速度,同时又能使种群不断跳出局部最优解.几种典型函数的仿真实验表明,该算法在收敛速度和收敛精度上均较标准粒子群优化算法和普通自适应粒子群优化算法有明显提高. 相似文献
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针对钢管入库优化决策问题,建立了问题的约束满足优化模型,并通过对垛高和钢管堆放规则的分析,提出了基于聚类和约束满足技术的两阶段求解算法.算法在第一阶段采用聚类的方式对待入库的钢管按照多重属性进行分组;在第二阶段利用约束满足技术对于每组钢管分别指派垛位及其在垛位上的具体位置,并通过约束传播动态缩减问题的搜索空间.最后将算法与经典的BFD (best fit deceasing)算法进行实验结果对比.实验结果表明,算法能够在保证倒垛次数最小的前提下,有效减少垛位数并具有良好的垛位利用率,模型及算法可行、有效. 相似文献