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用整体分布优化算法,求解一个水火电力系统的短期优化调度问题.将求得的优化结果与用遗传算法、进化规划和粒子群优化算法求得的结果比较,验证了整体分布优化算法的有效性.用基本的整体分布优化算法时,与用遗传算法、进化规划和基本粒子群优化算法相比,优化性能得到较大的提高.说明整体分布优化算法适合于求解水火电力系统短期优化调度问题. 相似文献
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为了有效地解决水火电力系统资源短期优化调度问题,提出了一种基于差分进化粒子群的调度算法。设计了水火电力系统资源调度问题的数学模型,给出了差分进化粒子群优化算法的框架,通过PSO种群和DE种群之间的信息交流机制以寻求全局最优位置,从而使算法具有动态自适应性,能够较容易地跳出局部最优。实验结果表明,该算法能有效解决水火发电资源调度问题,具有较好的应用价值。 相似文献
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基于遗传算法的资源均衡优化研究 总被引:1,自引:1,他引:0
从多任务的资源优化问题出发,对利用遗传算法对资源受限的多任务调度问题及其资源均衡优化问题进行了研究.对多任务网络计划的资源均衡问题进行了讨论,重点将资源受限的多任务调度问题与资源均衡优化相结合进行均衡优化,提出了一种基于改进遗传算法的求解方法,很好地解决了多任务调度问题并使资源分布更为均衡.该方法在解决较大规模网络计划的多任务调度及资源均衡问题时,具有其它方法无法比拟的优势. 相似文献
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经济调度是自动发电控制中的重要环节,对电力系统运行成本的控制具有较大意义。作为经济调度核心的机组优化问题涉及层面广,解决难度大,各种优化算法不断应用到该领域中,并取得了一定的成效。本文以遗传算法作为基础,将其运用于AGC的机组调配研究中,对比整数规划算法,初步验证了遗传算法在AGC降低成本方面的优越性。 相似文献
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分布式车间作业计划与调度是一个典型的组合优化问题,而组合优化问题是遗传算法求解的领域。该文描述了分布式车间作业调度问题及其调度方法,结合分布式车间生产模式的实际情况,将模拟退火算法引入自适应遗传算法,提出了混合遗传算法(GASA);详细地阐述了分布式车间作业计划与调度问题的解决策略和操作过程,并以甘特图的方式给出了计算结果。与其他方法比较,混合遗传算法是解决分布式车间作业计划与调度问题的更为优良的方法。 相似文献
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为了有效地解决水火电力系统资源短期优化调度问题,提出了一种基于混沌粒子群算法的调度方案。设计了水火电力系统资源调度问题的数学模型,给出了混沌粒子群调度算法的框架,通过引入最优粒子的混沌搜索机制、优势粒子和劣势粒子的权重自适应调节机制,从而使算法具有动态自适应性,能够较容易地跳出局部最优。实验结果表明,本算法方案能有效解决水火发电资源调度问题,具有较好的应用价值。 相似文献
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节能发电调度的实施对于调度部门提出了更高的要求。以贵州电网的节能发电调度实际经验为基础,对贵州电网在节能发电调度方面采取的水火电协调优化调度、节能发电调度煤耗在线监测、烟气脱硫远程实时监测与脱硫电量考核、计及安全约束和网损修正的节能发电调度四项措施进行了总结介绍,指出当前工作中存在实际问题并提出相应的解决思路,以保证节... 相似文献
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联盟运输调度问题模型结构与算法研究 总被引:4,自引:1,他引:4
联盟运输调度问题是在基本运输调度问题基础上衍生出的最具现实意义的一类组合优化难题,是近年来物流控制优化领域的研究热点。依据运输调度问题分类方法,描述了联盟运输调度问题的结构;通过分析遗传算法、模拟退火算法、禁忌搜索算法、蚁群算法、粒子群算法的特点及其求解运输调度问题的现状,讨论了它们求解联盟运输调度问题的可能性;展望了联盟运输调度问题发展的前景,指出改进原算法、提出新算法、并行算法是解决联盟运输调度问题的重要手段。 相似文献
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遗传算法在服装生产流水线平衡问题中的应用 总被引:5,自引:0,他引:5
将遗传算法应用于服装生产调度中,利用遗传算法的全局优化特点解决并行制造中的流水线平衡问题。并针对男式衬衫的生产工艺进行仿真,结果表明了该算法的有效性。 相似文献
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在集装箱码头操作系统中,有效的泊位岸桥调度计划有助于提高码头的运营效率和客户满意度。针对船舶到港时间和装卸作业时间随机的泊位岸桥联合调度问题,综合考虑了连续泊位下船舶偏离偏好泊位产生的惩罚时间,并通过添加延缓时间的方法来吸收不确定性因素带来的影响。为了体现调度计划的鲁棒性,将延缓时间添加在目标函数中,建立了以船舶在港总时间、偏离偏好泊位的惩罚时间、客户满意度和延缓时间之和最小化为目标的混合整数规划模型,提出一种自改变遗传算法和启发式靠泊相结合的改进遗传算法对模型进行求解;通过算例分析,证明了提出的改进遗传算法在计算不确定环境下的泊位岸桥联合调度问题的有效性。 相似文献
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针对并行机多目标调度问题,以完工时间和总延迟时间最小为目标函数建立了数学模型,从而将具有解决复杂组合优化问题的非劣排序遗传算法NSGA2应用于求解多目标并行机调度问题。文中详细描述了用NSGA2算法求解并行机调度问题的步骤,并通过Matlab仿真,表明YhqNSGA2算法求解多目标并行机调度问题的可行性和有效性。 相似文献
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Aiming at the path planning and decision-making problem, multi-automated guided vehicles (AGVs) have played an increasingly important role in the multi-stage industries, e.g., textile spinning. We recast a framework to investigate the improved genetic algorithm (GA) on multi-AGV path optimization within spinning drawing frames to solve the complex multi-AGV maneuvering scheduling decision and path planning problem. The study reported in this paper simplifies the scheduling model to meet the drawing workshop's real-time application requirements. According to the characteristics of decision variables, the model divides into two decision variables: time-independent variables and time-dependent variables. The first step is to use a GA to solve the AGV resource allocation problem based on the AGV resource pool strategy and specify the sliver can's transportation task. The second step is to determine the AGV transportation scheduling problem based on the sliver can-AGV matching information obtained in the first step. One significant advantage of the presented approach is that the fitness function is calculated based on the machine selection strategy, AGV resource pool strategy, and the process constraints, determining the scheduling sequence of the AGVs to deliver can. Moreover, it discovered that double-path decision-making constraints minimize the total path distance of all AGVs, and minimizing single-path distances of each AGVs exerted. By using the improved GA, simulation results show that the total path distance was shortened. 相似文献
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针对以生产周期、生产成本、设备利用率为目标的柔性作业调度问题,基于混合遗传箅法提出了一种新的优化求解方法.首先建立了该类问题的调度模型,对于工序编码的染色体决定了工序调度的优先级;利用无量纲的标准化处理方法统一目标量纲;然后,利用层次分析法将多目标问题转化为单目标问题,同时为了保证箅法的收敛性,在基本遗传算法框架的基础上集成了禁忌搜索算法,从而延缓或避免了早熟收敛的发生.最后通过实验仿真,证明提出的方法可以有效解决该类多目标柔性作业调度问题. 相似文献
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Genetic algorithms applied to the continuous flow shop problem 总被引:5,自引:0,他引:5
Chuen-Lung Chen Ranga V. Neppalli Nasser Aljaber 《Computers & Industrial Engineering》1996,30(4):919-929
This research develops an approach for applying Genetic Algorithms (GA) to scheduling problems. We generate a GA based heuristic for continuous flow shop problems with total flow time as the criterion. The effects of several crucial factors of GA on the performance of the heuristic for the problem are explored in detail. The computational experience of heuristic provides several observations of the application of GA, and strongly supports that the applications of GA are problem specific. The computational experience also shows that GA can be good techniques for scheduling problems. 相似文献
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针对以生产周期、生产成本、设备利用率为目标的柔性作业调度问题,基于混合遗传算法提出了一种新的优化求解方法。首先建立了该类问题的调度模型,基于工序编码的染色体决定了工序调度的优先级;利用无量纲的标准化处理方法统一目标量纲;然后,利用层次分析法将多目标问题转化为单目标问题,同时为了保证算法的收敛性,在基本遗传算法框架的基础上集成了禁忌搜索算法,从而延缓或避免了早熟收敛的发生。最后通过实验仿真,证明提出的方法可以有效解决该类多目标柔性作业调度问题。 相似文献