解决JOB SHOP问题的粒子群优化算法

设计了2种解决Job shop问题的粒子群算法,即实数编码的粒子群调度算法和工序编码的粒子群调度算法。工序编码的粒子群调度算法更符合Job shop问题的特点,优化性能相对高。但粒子群调度算法容易陷入局部最优。为了提高优化性能,将粒子群算法和模拟退火算法结合,得到了粒子群-模拟退火混合调度算法。仿真结果表明了算法的有效性。     

并行机调度问题粒子群优化研究

采用粒子群算法优化并行机调度问题,提出了基于机器和粒子位置取整的粒子编码方法和基于工件和粒子位置次序的粒子编码方法,并给出了两种不同粒子编码方法所对应的粒子群算法的步骤.通过对两个并行机算例的计算说明,基于两种不同编码方法的粒子群算法都能有效地对并行机调度问题进行优化,其中,基于工件和粒子位置次序的粒子编码所对应粒子群算法的优化性能要好些.     

物流自动化仓库拣选作业调度粒子群优化研究

建立自动化仓库堆垛机拣选作业调度模型,采用粒子群算法对拣选作业调度进行优化。提出一种基于货位和粒子位置的二维粒子编码方法,并采用基于粒子位置互换操作的局部搜索方法。计算结果说明,混合粒子群算法能够有效地对自动化仓库拣选作业调度进行优化。     

置换流水车间调度粒子群优化与局部搜索方法研究

采用粒子群优化算法求解置换流水车间调度问题,提出了一种基于工件次序和粒子位置的二维粒子编码方法.为提高粒子群算法的优化性能,在描述了面向置换流水车间调度问题的粒子邻域结构后,提出了三种基于粒子邻域操作的局部搜索方法,分别是基于互换操作、基于插入操作和基于逆序操作的局部搜索方法.计算结果说明,粒子群算法的优化性能好于遗传算法和NEH启发式算法.三种局部搜索算法均能有效地提高粒子群算法的优化性能,采用基于互换操作局部搜索的粒子群算法的优化性能要好于其它两种局部搜索算法.     

基于轮盘赌编码和粒子群算法的并行机调度优化

将粒子群算法用于优化并行机调度问题,将遗传算法选择策略方法中的轮盘赌方法引入到编码方法中,提出了一种基于轮盘赌的粒子编码方法,用于表示并行机调度问题的解。通过对两个并行机算例的计算说明,基于轮盘赌编码方法的粒子群算法都能有效地对并行机调度问题进行优化。     

时间约束云工作流调度的粒子群搜索方法

为了快速找到较优的调度方案,针对时间约束工作流调度问题,即能在满足用户的截止时间约束的条件下最小化调度费用,提出基于粒子群算法的最优调度方案搜索方法。利用关键路径进行粒子初始化和搜索阶段的筛选处理,不但能够显著提高搜索结果的精度,而且减少了搜索的计算时间。将改进算法和传统粒子群优化算法进行了实验评估对比,实验数据证明,使用该方法使粒子搜索的时间少于传统粒子群算法,并且结果也优于传统方法。     

移动边缘计算环境下服务工作流容错调度算法

针对移动边缘计算环境下服务工作流延时优化问题以及工作流任务执行失败的情况,提出一种适用于服务工作流的容错免疫粒子群优化调度算法(FT-IPSO).该算法首先采用异构最早完成时间算法计算已分层任务的权重并生成就绪队列;其次,结合服务工作流调度流程加入了混合容错策略,确保工作流在任务失败后能够继续执行;然后,采用粒子群算法...     

混合粒子群优化算法求解多车辆拖动货物问题

为确定码头卜集装箱运输到目标位置的顺序和运输的车辆,提出了多车辆拖动货物问题,该问题需要考虑空间约束对车辆调度过程的影响.针对该问题,建立了整数规划数学模型,证明了该问题为NP完全难题,提出了四种解的编码方式,并利用模拟退火算法与粒子群优化算法结合的混合粒子群优化算法进行求解.将计算结果与模拟退火算法、粒子群优化算法进行了比较,结果表明,使用混合粒子群优化算法并采用先到先服务规则的两部分编码方法计算得到的解最好.     

解决无等待流水线调度问题的新算法

提出了解决无等待流水线调度问题的3种新算法,即离散粒子群优化算法、离散差异进化算法和阈值接收算法。离散粒子群优化算法和离散差异进化算法采用了基于工件序列的编码方式和新的个体生成方法,从而使具有连续性质的粒子群优化算法和差异进化算法能直接用于求解调度问题。仿真试验表明了上述算法的有效性。     

粒子群优化算法求解多模式项目再调度问题

针对有资源约束的项目调度问题中,项目执行环境发生变更时的项目再调度问题,分析了项目执行环境变更的情况和项目再调度变更费用的构成,建立了以再调度变更费用为优化目标的多模式项目再调度模型并应用基于粒子群优化算法进行求解.在该算法中,粒子分为优先级粒子和模式粒子,实现对活动优先顺序和模式的优化.部分初始优先级粒子位置矢量通过启发式规则产生,以提高解的质量.通过仿真计算分析了关键参数的选择,并与其他启发式算法进行了比较.仿真结果表明,该算法能有效地求解多模式项目的再调度问题,在实际工程中有一定应用价值.     

基于粒子群算法的并行多机调度问题研究

将港口拖轮作业调度问题描述为一类带特殊工艺约束的并行多机调度问题,采用粒子群算法求解该类调度问题,提出了一种2维粒子表示方法,通过对粒子位置向量进行排序生成有效调度,并采用粒子位置向量多次交换的局部搜索方法来提高算法的搜索效率。最后,通过计算验证了混合粒子群算法的有效性。     

列车调度问题模型与基于混合粒子群优化的求解算法

针对复线列车调度问题,建立了描述问题解空间的阻塞限制混合流水车间模型,并提出一种混合粒子群优化算法进行求解。该算法以最小化最长完工时间为目标,设计了释放-回推算法来安排列车运行顺序并计算最小化最长完工时间,利用改进的粒子群优化算法解决轨道分配问题并进行全局优化。此外,通过基于迭代邻域的搜索算法来提高种群的局部搜索能力。实验结果表明,所提出的方法能够有效地求解复线列车调度问题。     

求解作业车间调度问题的广义粒子群优化算法

为克服传统粒子群优化算法在解决组合优化问题上的局限性,分析了其优化机理,并在此基础上提出了广义粒子群优化模型。按照此模型提出了一种求解作业车间调度问题的广义粒子群优化算法。在本算法中,利用遗传算法中的交叉操作作为粒子间的信息交换策略,利用遗传算法中的变异操作作为粒子的随机搜索策略,而粒子的局部搜索策略则采用禁忌搜索来实现。为了控制粒子的局部搜索以及向全局最优解的收敛,迭代过程中交叉概率以及禁忌搜索的最大步长都是动态变化的。实验结果表明,本算法可有效地求解作业车间调度问题,验证了广义粒子群优化模型的合理性。     

半导体炉管区批调度问题的粒子群优化算法研究

为改善粒子群算法对大规模问题求解的性能,提出了一种基于文化进化的并行粒子群算法,详细阐述了该算法的原理和具体实施方案.针对半导体炉管区批调度问题,设计了双层粒子群算法,外层应用基于文化进化的并行粒子群算法进行批量计划问题的求解,内层采用传统的粒子群算法求解调度问题.通过对其他文献中的仿真实例进行计算和结果比较表明,该算法优于文献中的启发式算法和蚂蚁算法.     

基于混合粒子群算法的汽车零件精冲车间调度研究

针对传统遗传算法在车间作业调度问题难以解决求解约束优化问题时存在难以同时兼顾求解质量和收敛效率这一问题,通过采用了基于工序编码的方式生成可行调度及借鉴遗传算法单点交叉方法,生成基于工件的交叉算子作为粒子的更新方式,将改进后的粒子群优化算法用于求解精冲零件车间调度问题,并在算法中通过利用局部搜索的方式提升粒子群中粒子收敛效率。通过对典型的调度测试问题进行模拟实验,证明了改进后的混合粒子群算法对于求解车间调度问题的适用性及具有不错的求解性能。     

粒子群优化算法及其在结构优化设计中的应用

介绍了粒子群优化算法的原理和实现方法,分析了该算法的主要参数对搜索方向的影响。将粒子群优化算 法与遗传算法在优化过程和搜索技术方面进行了对比。利用粒子群优化算法与遗传算法分别对测试函数和桁架结 构优化设计问题进行求解,将两种算法的计算结果进行了对比。计算结果表明在满足相同的计算精度的前提下,粒 子群优化算法的效率更高,利用粒子群优化算法可求解机翼结构优化设计问题,因此,粒子群算法是一种有效的优 化方法,适用于大型复杂结构优化设计。     

面向订单的混流装配线多目标调度研究

针对面向订单的混流装配线车间组装过程中出现堆叠的问题,对该类生产线特点进行了分析,提出了一种理论调度优化模型及其算法.建立了以车间交货时间的准时度和组件完工的同时度为目标函数的车间多目标调度优化模型;对粒子群算法进行了改进,设计了基于吸引子与自然选择的社会粒子群算法来求解多目标优化模型;研究了粒子群的信息描述方法,提出...     

国家自然科学基金资助项目成果介绍

项目名称:群体智能理论与粒子群优化算法在作业车间调度中的应用研究项目负责人:高亮项目批准号:50305008所在单位:华中科技大学研究成果:本项目以群体智能理论为基础,在传统粒子群优化算法基础上进行改进,并采用改进后的粒子群优化算法     

隐私与成本感知的云工作流调度方法

针对云工作流执行过程中的用户隐私保护需求,建立了相应的云工作流调度模型,在粒子群优化算法及模拟退火智能优化算法的基础上,通过引入经典表调度算法CPOP中的任务优先级计算策略,提出一种具有隐私与云资源使用成本感知能力的云工作流调度方法 CP-PSO。该方法采用考虑成本因素的上行与下行权重来计算各个工作流任务的优先级,结合隐私保护需求搜索并优化调度方案。通过仿真实验说明了该方法的有效性。     

解决无等待流水车间调度问题的离散粒子群优化算法

针对以生产周期为目标的无等待流水车间调度问题,提出了一种离散粒子群优化算法.研究了无等待流水车间调度问题的快速邻域搜索技术,并将其分别用于加强粒子、个体极值或全体极值的邻域探索能力,得到了三种改进的离散粒子群优化算法.基于典型算例的试验,表明了上述算法的有效性.