基于改进ACO算法的印制电路板装配研究

引入带顺序相关切换时间的单机带权延期模型,研究印制电路板(PCB)装配中单生产线多板型的调度问题,使用改进的蚁群优化(ACO)算法对其进行求解。在改进算法中,使用带禁忌表的信息素更新策略防止算法过早收敛,以多线程方式实现局部搜索,通过路径池使局部搜索与蚁群进行交互和通信。测试结果表明,改进算法可以有效提高PCB装配效率,降低生产任务延期率。     

考虑装置运行惯性的炼油过程生产作业优化研究

针对炼油过程生产装置运行的大惯性特性,研究了装置生产方案切换作业的调度优化问题。通过分析装置运行惯性及其产生的方案切换过渡过程,给出了调度优化的作业时间、方案切换和物料加工特点,利用逻辑命题进行了模型化描述。在此基础上,基于连续时间表达,建立了炼油过程生产作业调度优化模型,实现生产利润最大化。通过一个炼油厂生产实例验证了模型的可行性和有效性。     

基于成本的车间调度模型及遗传算法求解

制造企业的成本优化,无论在学术界还是工业界,始终是一个热点研究课题.从成本优化思想出发,建立了基于成本的多产品切换作业车间调度问题的经济指标模型,并应用具有新型交叉、变异算子的遗传算法作为求解该调度问题的方法,其目的是使企业的综合生产成本(主要包括多产品切换成本、产品作为在制品的存储成本以及产品拖期惩罚等)最低.仿真实例的运行结果表明了该调度模型和优化算法的有效性,且适用于过程工业及离散工业的生产调度系统,实现生产调度和经济效益的有效集成.     

求解区间数分布式流水线调度的混合离散果蝇优化算法

分布式调度是制造系统领域的前沿研究,而不确定调度问题的研究更具现实意义.针对不确定分布式置换流水线调度问题,采用区间数表示工序加工时间,以最小化区间最大完工时间为目标,利用问题特性在果蝇优化框架内提出一种混合离散果蝇优化算法.首先,通过改进启发式方法和随机方法混合初始化种群;然后,基于概率协同多搜索操作执行嗅觉搜索.为了平衡算法的全局探索与局部开发能力,设计基于学习机制的双种群协同搜索环节.为了进一步提升种群性能,针对优良解设计基于切换机制的双模式局部搜索.基于大量算例的仿真结果与统计对比,表明所提出算法能更有效求解区间数分布式流水线调度问题.     

化工工业多品种成批轮番生产的集成分批与调度

针对化工工业流程式多品种成批轮番生产集成分批与调度问题,分析多阶段、共享设备、物料输入输出变动转化率、库存限制和品种切换调整时间的工艺特点,建立连续时间表示的混合整数线性规划模型,提出二维粒子群优化算法。设计粒子编码为生产设备的加工状态,通过有效的解码程序将粒子解释为分批和调度。算法采用收缩算子提高局部求精能力,并引入发散算子和速度扰动策略保持种群的多样性。实验结果表明了所提出的算法具有良好的性能。     

基于免疫文化算法的特钢加热炉调度优化

特种钢企业的生产具有品种多、批量小的特点,导致轧制线上在线加热炉组的调度成为NP难问题.本文在详细分析该类问题的基础上,提出了基于免疫文化算法的加热炉优化调度方法.利用免疫克隆算法的全局收敛性对最优调度方案进行搜索,利用文化算法形成的公共认知信念指导和加速搜索,仿真实验表明,该方法在轧机利用率、钢坯在炉内滞留时间及加热炉运行时间等多方面均优于传统的人工调度方法.     

基于窗口的印刷车间作业动态调度研究

为了解决实际印刷车间突发设备故障和紧急插单问题,采用滚动窗口技术结合遗传算法的方法,建立适合实际印刷车间生产的动态再调度模型;设定若干印品订单、机器设备的加工工序以及各工序加工时间、工序约束条件等,以订单的最大最小加工时间和再调度的偏离度为多目标优化,采用周期与事件混合驱动策略,将滚动窗口再调度机制和遗传算法相结合进行流程设计和编码,构建印刷车间再调度模型;采用标准问题FT06和FT01验证了文章设计的模型算法的有效性和可行性;运行程序,模拟正常加工时紧急插单和机器故障突发时,系统生产新的调度计划即调度甘特图,仿真结果表明该动态调度模型可以用于印刷作业的正常排产调度,在遇突发状况时可生成稳定、符合交货日期的再调度方案。     

基于混合遗传算法的热轧生产调度优化方法

热轧生产调度是一个复杂的约束组合优化问题,其生产约束包括连续轧制板坯的宽度、厚度和硬度跳变要求,轧制单元的最大长度,产品库存及交货期等.基于多旅行商模型,建立了热轧生产批量调度问题的优化模型,并提出一种混合遗传算法(遗传算法、局部搜索)求解该问题.通过应用串行边重组和并行边重组的遗传交叉算子,算法在优化过程中可以很好地处理调度约束.针对工业数据的仿真结果证明该调度模型和混合遗传算法的并行求解策略可以有效地解决热轧生产批量调度问题.     

基于胞腔排除双种群遗传算法的泵站优化调度

泵站优化调度是保证整个水工业系统高效运行的关键因素之一.在提出用指数曲线精确拟合水泵性能曲线的基础上,以泵群轴功率最小作为目标函数,以供水指标和水泵高效区为约束条件,建立了泵站优化调度问题的数学模型.结合实际工程水泵切换次数最少的要求,提出了一种工程实用的胞腔排除双种群遗传算法进行模型求解.该算法借助胞腔和胞腔排除得到的有效胞腔作为水泵并联运行的有效组合方案,并在各有效胞腔内采取全局搜索与局部搜索相结合的双种群搜索策略得到各泵负荷分配的优化解,同时给出了符合工程实际的计算机最优调度方案选择方法.实验结果表明:与传统遗传算法相比,胞腔排除双种群遗传算法可快捷、有效地获得泵站最优调度方案和多个有效调度方案.     

区间数可重入混合流水车间调度与预维护协同优化

针对加工时间不确定的可重入混合流水车间调度与预维护协同优化问题,构建以区间最大完工时间、区间总碳排放和区间总预维护费用为优化目标的集成调度模型.针对问题特性,通过设计改进的可能度计算方法,定义区间意义下解的Pareto占优关系.提出一种改进的离散鲸鱼群算法,通过同步调度与维护策略,实现制造与维护的联合优化;设计个体间距离计算策略,寻找“最近较优个体”;设计个体位置移动策略以及多邻域搜索策略,有效地平衡全局搜索和局部搜索,提高收敛精度.通过大量的仿真实验和结果对比分析,表明了所提出的算法对于求解区间数可重入混合流水车间调度和预维护协同优化问题的有效性和可行性.     

一种基于差分进化算法的多模型建模方法

针对非线性系统的多模型建模问题,基于差分进化算法提出了一种优化建模方法.从系统的输入输出数据出发,将样本空间分割与局部模型建立相结合,首先将PWA辨识问题转化为MIQP问题;然后采用自适应混沌差分进化算法对模型数量及模型参数同时优化;最后利用支持向量基求取分割曲面方程.仿真结果表明,该方法能以最优的线性子模型集准确地逼近非线性系统.     

一种新的基于平衡决策树的SVM多类分类算法

为了有效地减少样本训练时间,提高多类分类器的识别率,同时使模型具有较好的推广能力,在综合考虑待分类样本数和类别易分性能的基础上,在"先分样本数较大的类"和"先分易分的类"之间折衷考虑,提出一种基于样本的新的类划分方案.采用半衡决策树结构,得到了一种新的决策树支持向量机多类分类算法.实验结果表明,该算法在不降低识别率的情...     

基于粒子滤波的检测前跟踪改进算法

针对低信噪比环境下微弱目标的实时检测与跟踪,提出一种基于粒子滤波的检测前跟踪改进算法.该算法在粒子滤波的基础上融合不敏卡尔曼滤波(uKF1)算法,融合后的新算法在利用重要性密度函数产生粒子时充分考虑当前时刻的量测,从而引导粒子向高似然区域移动,使得粒子的分布更接近状态的后验概率分布.仿真实验表明,改进算法的检测与跟踪性能优于标准的粒子滤波算法.     

一种人工免疫算法优化的高有效性模糊聚类图像分割

针对传统模糊聚类初值敏感、易陷入局部最优的缺陷,将具有良好勘探和开采能力的人工免疫算法用于模糊聚类的优化并提出了相应的图像分割算法.利用改进的Hausdorff距离提出一种新的抗体浓度评价算子并定义了相应的免疫算子,简化了免疫操作,增强了算法自适应寻优能力.采用最近提出的一种有效性函数作为聚类适应度函数,以人工免疫算法寻优,从而自适应地确定聚类数日与中心,实现自动图像分割.仿真实验表明,该算法可以实现图像的自动高有效性分割.     

基于带特征染色体遗传算法的支持向量机特征选择和参数优化

鉴于支持向量机特征选择和参数优化对其分类准确率有重大的影响,将支持向量机渐近性能融入遗传算法并生成特征染色体,从而将遗传算法的搜索导向超参数空间中的最佳化误差直线.在此基础上,提出一种新的基十带特征染色体遗传算法的方法,同时进行支持向量机特征选择和参数优化.在与网格搜索、不带特征染色体遗传算法和其他方法的比较中,所提出的方法具有较高的准确率、更小的特征子集和更少的处理时间.     

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.     

基于二元决策图的网络可靠性评估

提出一种改进-二元决策图(BDD)的网络可靠性评估方法.为了解决BDD构造中有效识别同构子图的问题,将边收缩/删除法应用于BDD的图分解中,并提出了BDD的宽度优先搜索算法,通过遍历BDD图对边进行排序,为布尔函数的不交化提供了一种新的高效途径.实验结果表明,该算法具有精确性高、时间复杂度低的优点,可以避免常规最小路算...     

基于鲁棒控制Lyapunov 函数的非线性预测控制

针对一类约束不确定性非线性仿射系统,提出一种可保证闭环系统鲁棒镇定的非线性模型预测控制算法.利用鲁棒控制Lyapunov函数得到改进的Sontag公式,并以此为基础,构造一种计算有效的单自由度鲁棒预测控制器.以Matlab语言为仿真工具,对一开环不稳定振荡器进行了仿真研究,结果表明,利用该控制算法得到的闭环系统不仅渐近稳定于原点,而且所得控制量和系统状态都满足系统约束,从而验证了控制算法的有效性.     

简化的分类微粒群算法及其在风电场建模中的应用

提出一种简化的分类微粒群算法.首先将微粒按适应值的差异划分成较好、普通和较差3类;然后对这3类微粒分别采用3种对应的没有速度项的简化模型进行动态制整,有效地增加了种群的多样性.通过对4种典型测试函数的仿真实验,并与经典PSO和2个目前较为流行的改进PSO进行比较,实验结果表明了所提出的改进算法具有更好的优化性能.将改进算法用于风电场风速概率模型优化的实验结果表明,与传统最小二乘法相比,该方法拟合的Weibull参数精度更高,更具实际参考价值.     

分阶段二次变异的多目标混沌差分进化算法

提出一种结合分阶段二次变异和混沌理论的改进差分进化(DE)算法,以解决多目标约束优化问题.其核心思想是,在DE进化前期采用基于非支配解的随机二次变异来提高算法的全局寻优能力,进化后期采用基于非支配解的混沌二次变异来提高DE的局部寻优能力.通过对典型测试问题的仿真实验验证了所提出的算法能在全局搜索性能与局部搜索性能之间维持较好平衡,而且保持了DE算法的简洁性能,其收敛性、分布度和均衡性均优于标准DE.