基于混合差分进化算法的梯级水电站调度研究

针对梯级水电站优化调度的复杂问题,结合差分进化算法和混合蛙跳算法各自优势,提出一种新的混合差分进化算法。该算法将差分进化策略嵌入到混合蛙跳算法框架中,对整个群体循环进行分组进化与混合操作,而在每个分组内部按照差分进化策略对个体不断进行更新。数值实验表明该算法具有较强的全局搜索能力,克服了基本差分进化算法易早熟收敛的缺点。将该算法应用于梯级水电站中长期优化调度实例,并与传统动态规划法进行比较分析,进一步验证了其可行性与有效性。     

基于差分算法的反渗透海水淡化优化调度

以系统运行费用为目标的反渗透海水淡化优化调度是一类带有约束的非线性优化问题。针对这一问题,提出一种改进的差分进化算法。该算法对基本差分进化算法中的变异因子和交叉因子进行改进;定义约束违反度函数,将约束优化问题转化为无约束的优化问题。以24小时为一个周期,通过改进的差分进化算法对系统模型进行优化调度。仿真结果表明,改进的算法可以对机组进行优化操作,有效的降低了系统的生产成本。     

基于差分进化算法的动态环境经济电力系统调度优化

电力系统动态环境经济调度优化隶属于非线性优化问题范畴,并具有多目标、高维、多约束条件等特点。经 典的数学规划方法无法处理此类复杂问题。为此,提出了新的方法来解决这个问题。首先,通过代价惩罚因子将双目 标优化问题转化为单目标优化问题。然后,设计启发式搜索策略来解决调度问题中的爬坡约束、动态电力平衡约束。 采用启发式策略修正解决方案,能够提高群体的多样性,拓展搜索空间。基于优先列表的启发式策略能够使能耗低的 火力发电机拥有更高的优先级进行更多的电力输出,以得到更优的调度解决方案。最后,改进差分进化算法,以加快 搜索的速度并提高解决方案的质量。     

多目标优化差分进化算法

个体的适应度赋值和群体的多样性维护是进化算法的两个关键问题。首先,一方面,定义了Paretoε-支配关系的相关概念,通过Paretoε-支配关系确定个体的强度Pareto值,根据个体的强度Pareto值对群体进行Pareto分级排序,实现优胜劣汰;另一方面,使用拥挤距离估算个体的拥挤密度,淘汰位于拥挤区的一些个体,维持群体的多样性。然后,根据差分进化算法的特点,使用适当的进化策略和控制参数,给出了一种用于求解多目标优化问题的差分进化算法DEAMO。最后,数值实验表明,DEAMO在求解标准的多目标优化问题时性能表现优良。     

求解批量流水线调度问题的离散差分进化算法

在研究机床加工的过程中,针对最小化E / T指标的批量流水线调度问题,为了提高工效,提出了一种离散差分进化算法.与传统的差分进化算法不同,离散差分进化算法采用基于工件排列的编码方式,并使用基于工件排列编码的变异和交叉操作.方法可以有效解决流水车间调度问题.为了进一步提高算法的优化性能,提出了一种自适应的多邻域局部搜索算法,并将其嵌入到离散差分进化算法中以增强其局部探测能力.仿真试验表明了所得算法在求解质量和求解效率两方面优于传统的研究成果.     

基于极值优化的混合差分进化算法

针对标准差分进化算法在求解复杂优化问题时易陷入局部最优的问题,提出了一种基于极值动力学机制的混合差分进化算法。该算法的核心在于,当种群聚集度较高时, 利用极值优化算法强大的波动性,通过引入基于种群的极值优化算法来提高种群多样性,从而协助差分进化算法跳出局部最优。仿真实验表明,该混合算法具有较好的全局收敛性,能有效避免早熟收敛。     

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。     

电力系统无功优化的反向优化差分进化算法

电力系统无功优化问题是一个复杂的多目标、多约束、非线性的混合整数优化问题,针对基本差分进化算法易陷入局部最优解、收敛速度慢的缺点,首次引入反向优化差分进化算法应用于解决电力系统无功优化问题.反向优化差分进化算法利用基于反向的优化对种群进行初始化,可以获得适应度更优的个体,从而加快了收敛速度;根据一定的跳变率,对种群逐代进行动态跳变,增加了种群的多样性,可以避免算法陷入局部最优解.以系统的有功网损最小为目标函数同时兼顾电压的合理分布,对IEEE-14节点系统进行了无功优化仿真计算,并与其他优化算法进行了比较,结果表明该算法具有较强的全局寻优能力,且收敛速率较快,收敛精度高,鲁棒性好,可较好地解决电力系统无功优化问题.     

灰狼优化与差分进化的混合算法及函数优化

灰狼优化(Grey Wolf Optimization,GWO)算法是近年被提出的一种新型智能优化算法,具有收敛速度快和优化精度高的特点,但对于一些复杂优化问题易陷入局部最优。差分进化(Differential Evolution,DE)算法的全局搜索能力强,但其性能对参数敏感,且局部搜索能力不足。为了发挥二者各自的优点并弥补存在的缺陷,提出了一种灰狼优化与差分进化的混合优化算法。首先使用嵌入趋优算子的GWO算法搜索,以便在更短的过程中获得更高的优化精度和更快的收敛速度;然后采用自适应调节参数的差分进化策略来进一步提高算法对复杂优化函数的寻优性能,从而获得一种高性能的混合优化算法,以便能更高效地解决各种函数优化问题。对12个高维函数的优化结果表明,与标准GWO,ACS,DMPSO及SinDE相比,新的混合优化算法不仅具有更好的收敛速度和优化性能,而且具有更好的普适性,更适用于解决各种函数优化问题。     

解决高维优化问题的差分进化算法

针对高维优化问题难以解决并且优化耗费时间长的问题,提出了一种解决高维优化问题的差分进化算法。将协同进化思想引入到差分进化领域,采用一种由状态观测器和随机分组策略组成的协同进化方案。其中,状态观测器根据搜索状态反馈信息适时地调用随机分组策略重新分组;随机分组策略将高维优化问题分解为若干较低维的子问题,而后分别进化。该方案有效地增强了算法解决高维优化问题的搜索速度和搜索能力。经典型的实例测试,并与其他一流差分进化算法比较,实验结果表明:所提算法能有效地求解不同类型的高维优化问题,在搜索速度方面有明显提升,尤其对可分解的高维优化问题极具竞争力。     

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.     

离散车间多目标调度算法探究

随着科学技术的快速发展和客户需求的不断提高,传统大批量生产的模式逐渐被淘汰,离散制造这种小批量的生产模式将逐渐成为制造业的主流形式之一。中国制造业近些年发展迅速,在世界上打造了“中国制造”的“品牌”,离散制造这一主流模式也将成为我国制造业的发展目标之一。本文首先综述了离散型车间调度的发展背景,阐述了离散型车间多目标调度问题的模型,介绍了粒子群算法和混合蛙跳算法两种多目标调度算法。最后,对离散车间多目标调度算法的研究方向提出几点建议。     

流水作业批调度问题优化算法研究

为解决流水作业环境作业尺寸有差异的批调度问题,建立了基于混合整数规划方法的最大时间跨度模型,分析问题的计算复杂性,给出设备数、作业数既定情况下的可行解规模.设计一种混合蚁群算法对最大时间跨度进行优化,结合算法的搜索机制和批调度启发式规则,实现了最小化最大时间跨度.利用模拟退火方法改进蚁群算法路径选择,避免算法陷入局部最优和过早收敛.实验设计随机算例,对各类不同规模的算例进行仿真实验,实验结果表明混合蚁群算法在最优解、平均运行时间和最大时间跨度等方面优于其他同类算法.     

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。     

基于遗传算法车间流控制中调度问题的研究

提出了实现车间调度的混合遗传算法的设计方案，把经典的启发式算法、自适应算法与遗传算法相结合，将启发式搜索运用于初始种群的生成，充分发挥遗传算法良好的全局搜索能力和启发式搜索结构简单搜索速度快的特性，采用自适应方法改进交叉概率与变异概率，并通过实验验证了算法的有效性、     

一种基于混合遗传算法的车间调度算法

为了克服单独的遗传算法用于车间作业调度缺点,提出一种遗传算法与启发式算法结合的混合遗传算法,在运用该算法的过程中给出了适合的遗传操作和启发式规则的应用方法。结果表明：混合遗传算法优于两种单独的算法。     

串行生产线无阻塞最优控制与调度

用极大代数方法对批量生产的串行线建立了带控制项的线性模型，并证明了无阻塞最优控制是一种线性状态反馈，而最优调度归结为解一类非线性规划。     

多机Flow Shop加权完成时间调度问题的渐近最优算法研究

最近Chou、Queyranne和Simchi—Levi，Liu分别证明了恒速平行机调度问题和Flow shop调度问题的基于有效作业加权最短处理时间的启发式算法是渐近最优的。本文使用分组机器模型的方法证明：即使对于多机Flow shop加权完成时间调度问题，基于有效作业加权最短处理时间的启发式算法也是渐近最优的。关键词调度，多机Flow shop调度，启发式算法，渐近最优分析     

基于变权重因子差分进化算法的梯级水火电力系统调度

梯级水火电力系统的复杂性导致其调度优化问题难以使用经典的优化方法进行解决。本文通过变权重因子改进差分进化算法,提出新的方法解决其调度优化问题。采用启发式策略解决优化问题中的平衡约束。为了充分发挥能耗较低的火力发电机作用,设计基于优先列表的启发式策略,解决动态电力平衡约束。在满足平衡约束条件的过程中,部分个体的取值被改变,增加了群体的 多样性,拓展了算法的搜索空间,进而得到更优的调度解决方案。仿真结果表明,本文提出的方案有效地解决了梯级水火电力系统的调度优化。     

基于模拟退火算法的Job Shop问题研究

本文介绍了Metropolis准则,给出了模拟退火算法解决生产调度问题的基本方法和步骤,并对算法的有效性进行了验证。