群体智能算法在纺织领域的应用

文章介绍了用于目标优化的群体智能算法的原理和特点,综述了群体智能算法在纺织领域的参数反演、质量预测、生产调度、图像处理等方面的应用情况,展望了该算法在纺织领域的发展方向。     

基于改进粒子群算法的造纸车间供电调度多目标优化研究

中国造纸行业发展迅速,造纸车间数量与规模呈现逐渐增加的趋势,造纸设备数量与种类也随之增多,这为造纸车间供电调度提出了较高的要求,现有供电调度方案已经无法满足造纸车间的需求,故提出基于改进粒子群算法的造纸车间供电调度多目标优化方法研究。搭建造纸车间供电系统整体框架,以此为基础,合理分类造纸车间用电负荷,并深入分析用电负荷的特性,以造纸车间供电调度成本最小化、造纸车间电耗费用最低化为目标,构建供电调度多目标优化模型,利用改进粒子群算法求解构建模型,获取最佳的造纸车间供电调度多目标优化方案,执行方案即可实现供电调度的优化目标。实验数据显示：提出方法应用后造纸车间供电调度成本最小值为8.03万元/年,造纸车间电耗费用最小值为300万元/年,充分证实了提出方法应用性能较佳。     

改进粒子群算法在空压机联动控制中的应用

针对空压机控制系统中的节能减排、均衡调度和管网压力波动等问题,提出了空压机联动控制的多目标优化调度模型,并以改进惯性权重的粒子群算法进行求解。以灰色系统理论中的灰色关联度作为改进粒子群算法的适应度函数,对影响空压机联动系统的机组功耗、生产均衡调度和管网压力波动等多目标进行了优化求解。引入的非线性动态调整惯性权重策略改进了算法的全局收敛能力,有效地提高了粒子搜索过程中的智能性。通过某饮料罐装车间的技术改造,证明了本算法的有效性。     

基于NSGAⅡ和神经网络的织造车间大规模调度

为解决遗传算法在织造车间大规模调度中容易陷入局部最优的问题，提出了NSGAⅡ-NN125调度算法。首先，根据织造车间大规模调度的特点，以最小化逾期损失、完工时间和改车次数为优化目标，建立了织造车间调度模型。然后设计了以神经网络模型NN125为主体的调度模块，其可根据织轴和织机特征信息生成调度方案。最后，设计了以NSGAⅡ为主体的优化模块，其根据方案优劣对调度模块中的NN125进行优化。结果表明：NSGAⅡ-NN125的调度质量随着调度规模的不断增大始终非常稳定，而且已优化的调度模块可直接用于相似问题的调度，调度性能较好，由于省去了优化过程，调度速度(约50个织轴/s)也有较大提升，具有较好的实用价值。     

群体智能和智能优化算法(英文)

通常元启发式优化算法是基于群体智能的算法,这些算法通常被称为智能算法.此文综述一些广泛应用的优化算法,包括蚁群算法、蜜蜂算法、蝙蝠算法、布谷鸟搜索、萤火虫算法和粒子群优化.同时,还讨论启发式算法中具有挑战性的问题如参数调整和参数控制.     

云环境下多群体协作粒子群优化框架的研究

如何将粒子群优化与云相结合,充分利用广域范围内的计算资源参与粒子群优化执行从而进一步提高计算效率并降低计算成本,为此文章提出了一个云环境下的多层多群体并行协作粒子群优化（C—LPMCPSO）框架。首先根据云环境的特点引入多群体并行协作粒子群优化算法;然后着重研究了如何利用云计算技术和PMCPSO算法设计并实现C—LPMCPSO框架,该框架隐藏云环境的复杂性并具有一个元调度器用于无缝的资源发现和选取;最后,根据实验数据,证明基于多群体并行协作粒子群优化算法能够构造一个可靠框架解决工程设计最优化问题。     

冷库制冷系统控制算法研究进展

主要从控制算法和控制效果的角度,对当前国内外冷库制冷控制系统进行分析,根据控制系统在工程应用中的目的将控制系统分为单输入单输出和多输入多输出系统,并对比传统的PID算法和当前热门的智能算法,如:模糊控制、遗传算法和人工神经网络等在冷库制冷系统中的控制效果。在分析与比较前人工作的基础上得出目前广泛应用的传统算法无法达到的令人满意的效果,而智能算法虽然能够优化控制效果,但在实际工程应用中还需要改良等结论。并提出冷库制冷控制方法下一步的研究方向:实际应用中智能算法的完善、制冷系统的优化建模以及优化系统的解耦控制等。     

梯级水电站联合优化调度系统的开发与应用分析

对梯级水电站联合优化调度系统进行开发与应用有利于减少水资源的消耗量,能有效的提高其综合发电效益。文章首先阐述了对梯级水电站联合优化调度系统进行开发的必要性,接着对模块功能做了详细的介绍,又对梯级电厂水电调度技术进行了介绍,最后阐述了信息化的水电调度系统,促进经济效益的发挥与水电资源的充分利用。希望文章可以在一定程度上给相关的专业学者提供参考与借鉴,如有不足之处,还望批评指正。     

基于多目标规划算法的电梯群控系统

以提高电梯群的运行效率和服务质量为出发点,提出一种基于多目标规划调度算法的电梯群控系统.主要研究内容包括电梯群控系统的特点及要求、电梯群控系统的多目标规划算法建模过程以及电梯群控仿真系统的设计等几个方面.在电梯群控仿真系统当中,同时嵌入最小等待时间算法和多目标规划算法,进行2种算法的仿真比较,从仿真结果得出基于多目标规...     

基于模拟退火算法的MTS型实木家具生产调度优化研究

为解决MTS（库存生产,Make to stock）型实木家具生产调度的问题,提高家具企业的生产效率。通过对MTS型实木家具企业生产实际特点的分析,将具有全局优化性能和强鲁棒性能特点的模拟退火算法运用到家具生产调度中,以实现实木家具生产调度中最小化最大完工时间的优化目标。根据MTS型家具企业生产调研的数据,利用python软件进行模拟退火算法设计并进行仿真实验。结果表明,退火算法能够有效优化MTS型实木家具企业的生产调度,使生产效率提高了8.3%,这对于解决家具生产调度问题有一定的借鉴意义。     

蚁群算法在板式家具生产调度中的应用

总结基于不同生产调度类型的蚁群算法的应用现状与发展趋势,针对如何实现家具企业资源合理配置,有效解决生产调度管理问题,采用蚁群算法对家具企业生产调度过程进行研究,将蚁群觅食过程与家具零件加工分批和调度过程进行对应,建立算法模型,以产品完工时间最小为目标,最后制定出基本算法的步骤,对于家具企业生产调度研究具有重要指导作用。     

交货期窗口下小批量食品机械制造车间柔性调度

生产调度是保证制造车间生产有序、稳定运行的决定性因素,传统算法很难针对多目标柔性调度问题进行建模和有效求解。在此提出一种动态交货期窗口下基于遗传算法和模拟退火算法的混合式智能优化算法,并针对该类大规模组合优化问题进行建模仿真,采用著名的FT06Benchmark对该算法的调度性能进行基准测试。结果表明,所提出混合式优化算法针对多目标,小批量食品机械制造车间柔性调度问题搜索效率高,质量稳定,具有较好地全局优化能力。     

基于NSGA-Ⅱ算法的造纸制浆设备调度计划模型研究

为节约造纸制浆环节的用电成本,通过NSGA-Ⅱ算法对制浆设备的开关状态加以调度。基于造纸制浆设备运行峰谷期建立调度计划模型的目标函数和约束条件,在此基础上通过NSGAⅡ算法来实现造纸制浆设备调度的多目标优化。经工业验证后发现,提出的基于NSGA-Ⅱ算法的造纸制浆设备调度计划模型可节约磨浆机和碎浆机运行电耗15%以上。     

金牛岭水电工程防洪优化调度运用探讨

结合金牛岭水电工程的实际情况,对龙头水库的防洪调度原则进行了简单探讨,通过分析对比不同调度方式下梯级水电站的发电效益,简要地制定了水库电站防洪及发电调度的基本运用规则。实际应用表明,该成果可以在确保水库安全度汛的情况下,实现水库电站发电效益的最大化,较好地指导电站的实际运行。     

基于多目标动态优化调度的微电网模型及方法研究

为双重优化微电网系统运行中的经济与环境目标,文章研究基于多目标动态优化调度的微电网模型,并利用鸟群算法(BSA)进行模型求解。并利用微电网算例进行仿真测试,结果表明:利用BSA求解基于多目标动态优化调度的微电网模型,可以实现对微电网系统运行的经济与环境双重优化。     

基于关系网络的新型学习控制

设计了一种不同于传统智能算法如自适应控制与模糊控制等的智能控制算法,该算法基于目标输入关系网络,借鉴强化学习的思想,采用输出试探与评价进行学习,是一种模型无关的控制算法,该算法可以与随机优化算法结合,通过实验,验证了其在控制过程中有效性,并通过与遗传算法结合,验证了与遗传算法相结合的该智能算法的控制效果。     

基于粒子群算法的往复振动筛运动参数优化设计

介绍了粒子群算法的原理、模型和算法实现过程，并采用粒子群算法对往复振动筛运动参数优化设计数学模型进行了优化计算，计算结果符合实际情况，表明粒子群算法应用于粮食机械的优化计算切实可行，为复杂的粮食机械优化设计问题提供了新的思路和方法。     

基于粒子群算法改进视角下输电网规划的优化

粒子群算法作为当前进化算法中的最新模式,主要通过记忆与反馈机制来实现高效快速的搜索,以其全局最优性、迅捷性、收敛性等特点为解决大规模的数学问题提供了技术支持。输电网扩展规划作为一个非常庞大的函数问题,需要借助粒子群算法来实现输电网总体规划的优化。然而,粒子群算法在具体的应用实践中也存在着诸多不足之处,包括易在早期成熟收敛导致出现局部最优不足,并对输电网规划的优化产生偏差。本文正是基于此,探讨在粒子群算法改进视角下,输电网规划的优化方案。     

纺织企业生产调度问题的研究

分析了纺织企业生产调度的特点 ,分别以“企业成本最小化”和“按期交货订单数量最大化”为调度性能指标 ,建立了两种不同的数学模型 ;应用遗传算法 ,给出了问题求解的具体方法 ,并通过案例验证了提出算法的有效性 ,还对两种不同优化结果进行了分析比较。另外 ,对动态联盟企业生产调度问题也进行了初步研究 ,在联盟企业付出最小总相对成本的前提下 ,建立了一种适用于纺织服装动态联盟的数学模型 ,并将该优化调度问题归结为一般的线性规划问题     

纬编织造车间生产调度方法研究

为解决纬编织造车间生产订单品种繁多、工艺复杂等问题,构建综合考虑织造车间因素的生产调度模型。研究了“订单拆分-设备选择-任务排序”的织造车间调度方法设计订单拆分规则,对重要客户交货期紧急的订单进行拆分处理;基于产品工艺相似性设计启发式规则,对产品加工设备进行选择;设计结合变邻域搜索策略的遗传算法,对设备加工任务进行优化排序。结果表明:通过提出的调度方法,保证了产品交货期内的加工时间富裕度,减少了设备改机时间,实现了产品完工时间与总拖期时间最小化目标。以生产实例进行算法仿真分析,验证本文方法及算法的有效性,并对不同规模案例与其他算法的求解结果进行比较,验证了改进遗传算法的优越性。