自动化制造单元最小完工时间调度问题的混合启发式算法

自动化制造单元最小完工时间调度问题属于NP-hard难题,目前尚缺乏有效的调度方法。为此,提出基于遗传和禁忌搜索的混合启发式算法,用以搜索一组最满意的机器人搬运作业排序。以遗传算法为基本结构,在初始种群产生和交叉、变异操作中引入禁忌搜索技术,以提高优化质量。基于搬运作业规则的初始种群构造算法和两阶段交叉、变异算子克服了传统算子对可行搬运作业排序的破坏,而邻域移动算子则保证了禁忌搜索的多样性和集中性。最后,随机实验结果验证了算法的有效性。     

矩形件优化排样的自适应遗传模拟退火算法

针对理论上属于NP完全问题的矩形件优化排样问题,提出了一种基于小生境技术的自适应遗传模拟退火算法。研究了将矩形件在板材上的排列方式转换为特定编码的方法,利用遗传模拟退火算法进行全局优化概率搜索,考虑到算法中交叉概率和变异概率的选择影响到算法收敛性,提出了自适应的交叉概率和变异概率,并通过小生境技术对子辈个体是否替换父辈个体加以控制,最终得到矩形件排样的最优次序和排放方式,采用最低水平线策略的启发式排样算法实现自动排样。排样实例表明,该优化排样算法行之有效,具有广泛的适应性。     

自适应小生境混合遗传算法在车间调度中的应用研究

针对传统启发式算法早熟,全局搜索能力差等缺点,提出了一种基于自适应小生境混合算法求解作业车间调度问题的新方法。引入了基于共享机制的小生境技术,通过调整种群的适用度值来维持种群的多样性和提高搜索探测能力,从而提高全局搜索能力。于此同时,采用了自适应遗传算子与精英保留策略相结合的算法,保证了算法收敛速度。最后,通过仿真实例说明了该方法的有效性。     

多目标柔性作业车间调度优化研究

提出了一种集成权重系数变化法和小生境技术的混合遗传算法,建立了包括时间、成本、交货期满意度和设备利用率在内的多目标优化模型。采用基于工序的编码方式和“间隙挤压法”活动化解码方法;遗传算子包括选择、交叉、变异3种类型;选择操作采用轮盘赌选择方式。为了保证解的收敛性和多样性,采用了精英保留策略和小生境技术。交叉操作采用线性次序交叉方式;变异操作采用互换操作变异方法。染色体的适应度是各个目标函数的随机加权和。仿真实验证明,提出的混合遗传算法可以有效解决柔性作业车间多目标调度优化问题。     

基于进化算法和模拟退火算法的混合调度算法

将进化算法与模拟退火算法相结合,提出四种有效的混合调度算法,即遗传退火算法、改进遗传算法、改进进化规划和并行模拟退火算法。两种算法搜索机制的互补增强了全局探索能力,基于关键路径的邻域函数运用提高了算法的效率。仿真结果表明:混合算法在求解质量和求解效率方面均有优势,优于国外同类研究成果;基于模拟退火的变异算子的搜索能力优于交叉算子;改进进化规划优于其他混合算法。     

具有柔性加工时间的机器人制造单元调度问题改进遗传算法

为克服传统遗传算法在求解具有柔性加工时间的机器人制造单元调度问题时易出现早熟收敛、冗余迭代等缺陷,提出了改进遗传算法。该算法采用基于工件搬运顺序的染色体编码,并根据调度问题特征,设计构造型启发式算法来生成初始种群,避免了大量不可行染色体的产生,提高了后续操作的优化质量。同时,在交叉变异操作中引入局部邻域搜索,通过对子代邻域的局部寻优提高了算法的收敛速度。最后,分别应用该算法和传统遗传算法求解六个基准案例,实验结果验证了该算法的有效性。     

柔性作业车间调度优化的改进遗传退火算法

针对更符合实际生产的柔性作业车间调度问题(FJSP)及其NP难得特性,在已有遗传退火算法(GASA)的基础上,提出了改进的遗传退火算法(EGSA),以便更高效地解决FJSP问题。在算法的操作上,引入了S-自适应遗传算子以及非齐次的降温策略,不仅能对交叉和变异概率进行自适应非线性调整而且还能很好的控制温度的下降,增补了遗传算法的进化能力。最后,将提出的EGSA算法通过3个基准问题仿真,统计结果表明了算法的可行性和有效性,同时也说明提出的算法在求解FJSP问题方面具有高效性和精确性;在收敛性能方面与传统算法相比具有更好的鲁棒性和收敛性。     

贪心遗传算法求解组合优化问题

许多问题最终可以归结为求解一个组合优化问题,GA是求解组合优化问题的一个强有力的工具,但遗传算法在应用中常出现收敛过慢和封闭竞争问题,本文提出贪心遗传算法。该算法的初始种群建立、交叉和变异等过程,都引入贪心选择策略指导搜索;移民操作向种群引进新的遗传物质,克服了封闭竞争缺点。贪心遗传算法可以避免早熟收敛并改进算法的性能,算法搜索起步阶段的效率是非常高的,本文通过TSP问题仿真试验证明了算法的有效性,在较少的计算量下,得到令人满意的结果。     

基于小生境技术的改进鲸鱼优化算法北大核心CSCD

针对标准鲸鱼优化算法全局搜索能力不足、收敛速度慢等问题,采用小生境技术和引入自适应权重对鲸鱼优化算法进行改进。首先,引入小生境技术中的竞争选择策略,通过比较距离添加共享函数计算适应度来提高鲸鱼算法的寻优能力,避免WOA算法陷入局部最优,解决算法早熟现象;其次,采用自适应参数作为位置权重调整鲸鱼算法的位置公式,提高算法的收敛速度和寻优精度。将该算法引入单峰和多峰模态基准测试函数中,仿真实验表明,在保证算法收敛速度的同时,所提出的改进鲸鱼优化算法有效地提高了搜索能力和寻优精度。     

运用免疫遗传神经网络的汽轮机振动故障诊断

提出了基于疫苗接种策略的免疫遗传神经网络(VIG-NN)算法,并将其用于汽轮机的振动故障诊断。该算法将疫苗接种、基于浓度的抗体选择、自适应交叉和变异概率引入遗传算法,不仅保持了优良抗体在进化中的主导地位,而且充分发掘了强成长性抗体的寻优潜力,对全局最优解的搜索快速且有效。实践表明,与传统算法相比,VIG-NN能够更准确地模拟故障征兆与故障类型之间的非线性关系,提高了汽轮机振动故障诊断的准确率。     

自适应退火遗传算法的起重机箱形梁优化

为克服标准遗传算法的固有缺陷——停滞和早熟现象,将具有较强局部收索能力的模拟退火算法融入其中,对适应函数进行退火拉伸,对接受算子进行退火处理,同时加入自适应机制来改进标准遗传算法的杂交率和变异率,尤其对变异率的调整,使其既能根据个体适应值的大小进行自适应修正,也能随进化状态的改变而改变,从而增强了算法摆脱局部最优解的能力.以最终形成了自适应退火遗传算法进行起重机主梁优化.经实例验证:与原标准遗传算法相比,在保证收敛结果不变的情况下,收敛速度和全局收敛性都得到了较大提高.     

基于PetriNets和混合遗传算法的双资源JSP动态优化调度

以带有控制器的Petri网为建模工具对柔性生产调度中的离散事件建模,利用遗传算法和模拟退火算法获得调度结果,并通过Petri网进行控制.用于解决作业车间的加工受到机床、操作工人等生产资源制约条件下的优化调度.以生产周期为目标进行的优化调度,将遗传算法和模拟退火相结合.通过多种交叉、变异、概率更新选择、再分配策略等遗传和模拟操作,得到目标的最优或次优解.对算法进行了仿真研究,仿真结果表明该算法是有效性.     

基于工序约束链编码的遗传算法求解产品综合调度问题

针对产品综合调度优化问题,提出一种基于工序约束链编码的遗传算法。该算法设计的编码方法,不但能准确体现产品工艺树中的工序约束关系,而且不会强加新的约束,保证了初始解空间的可行性和完备性;同时避免了分区编码方法存在强加约束和遗漏解空间的问题。针对交叉、变异操作产生不可行解的问题,设计了一种基于邻接矩阵的修复方法。实验测试结果验证了所提算法的有效性。     

基于自适应遗传算法的大型关重件车间布局优化

针对大型关重件生产车间的多行布局问题,建立了同时考虑物流费用与物流时间的多目标优化数学模型,运用了一种改进的自适应遗传算法,其交叉概率和变异概率可随群体的适应度自动改变,使算法避免陷入局部最优;加入精英保留策略,使每代中的最优个体都能够得到保留,避免交叉和变异操作遗失全局最优解.最后结合某船用曲轴车间实例,分别运用该算...     

A genetic algorithm for the optimization of fiber angles in composite laminates

A genetic algorithm for the optimization of composite laminates is proposed in this work. The well-known roulette selection criterion, one-point crossover operator, and uniform mutation operator are used in this genetic algorithm to create the next population. To improve the hill-climbing capability of the algorithm, adaptive mechanisms designed to adjust the probabilities of the crossover and mutation operators are included, and the elite strategy is enforced to ensure the quality of the optimum solution. The proposed algorithm includes a new operator called the elite comparison, which compares and uses the differences in the design variables of the two best solutions to find possible combinations. This genetic algorithm is tested in four optimization problems of composite laminates. Specifically, the effect of the elite comparison operator is evaluated. Results indicate that the elite comparison operator significantly accelerates the convergence of the algorithm, which thus becomes a good candidate for the optimization of composite laminates.     

柔性设计任务协同调度算法

指出柔性多任务协同调度是一个NP难题,并分析了协同任务调度在协同设计系统中的重要性,提出一种基于遗传算法和模拟退火算法的混合算法,利用该算法实现设计任务的选择。设计二维结构的矩阵编码,并基于这种编码方式,提出行算子与列算子,融入约束条件,采用列交叉算子与列变异算子;为了加快群体的收敛性,采用精英保留策略;此外引入灾变算子,以保证群体的多样性;在个体生成过程中,考虑能力等相关因素对设计效果的影响,在解码过程中实现任务的时间调度与优化,并设计解码算法。通过实例仿真分析,所提出的混合遗传算法收敛速度快,寻优能力强。     

基于混合遗传算法的齿轮传动优化设计

以体积最小为目标函数,建立了齿轮传动优化设计数学模型,并用外部惩罚函数法将该问题转化为无约束优化问题。针对遗传算法的局限性,采用整数编码和实数编码结合的混合编码,并调整了适应函数,采用随机多父辈适应函数值加权交叉和自适应变异操作,结合了模拟退火算法,给出了初温的确定方法,从而形成了混合遗传算法。该算法能够有效地减少不可行解的产生,提高收敛速度,避免早熟收敛。算例说明,该优化方法有效、实用。     

并行混合免疫算法及其在布局设计中的应用

布局问题在理论上属于NPC问题,在工程实践上具有广泛的应用。为较好地求解该问题,以并行遗传算法(PGA)为基础,针对其早熟和收敛速度慢两大缺陷加以改进,提出了并行混合免疫算法(PHIA)。该算法将免疫思想加入遗传算法起到了双重作用,一是免疫选择可有效地防止早熟,二是通过基于免疫记忆的子群体信息交换策略可加速收敛。算法采用混沌初始化,并依自适应交叉和变异的概率值对子群体进行分类,与Powell法混合可更好地改善局部搜索性能。以卫星舱和印制电路板布局设计为背景的算例验证了该算法的可行性和有效性。     

机械工程全局优化设计的遗传算法

针对机械工程设计中经常遇到的多个局部极值的参数优化设计问题，探索了应用遗传算法求解其全局最优解的途径。文中讨论了遗传算法的基本构造模型，提出了新的适合度技术、新的交叉算子、新的变异算子和算法终止准则。最后，给出了遗传算法在机械工程优化中应用的两个实际算例，算例表明了该方法的有效性