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作为基于最优化的近似算法,分析了拉格朗日松弛算法的分解策略,设计了算法的实现优化过程.针对从钢铁生产提炼出的带有限等待时间要求的动态HFS调度,采用基于工件解耦的分解策略,应用拉格朗日松弛算法进行求解,以最小化总加权完成时间和工件等待惩罚之和.该算法将工件耦合约束松弛到目标函数中,将形成的松弛问题分解成多个更易求解的工件级子问题,进而利用动态规划求解这些子问题,通过拉格朗日乘子的更新迭代过程获得原问题的近优解.对不同问题规模的测试结果表明,该算法能在较短的计算时间内得到较好的近优解,说明了拉格朗日松弛算法求解等待时间受限的HFS调度的可行性和有效性. 相似文献
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基于某洗发水生产企业的运作场景,研究了一种非同质并行机环境下的两阶段混合流水生产调度优化问题。问题综合考虑了各阶段的机器适用性、各机器上的序列相关准备时间(Sequence-dependent setup time,SDST)以及两阶段间的有限等待时间(Limited waiting time),以最小化最大完工时间(Makespan)。在问题建模的基础上,借助作业块划分规则构造了一种基于模型的启发式算法,并设计和实现了针对本问题的遗传算法。通过大量计算实验,将直接求解模型、基于模型的启发式算法和遗传算法这三种方法进行对比分析,验证了算法有效性,并利用遗传算法求解了大规模实际问题。 相似文献
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提出了一种基于多自治体智能节点的,构成信息化服装集成制造系统的新方法,这种方法采用Servlet技术,采用请求——响应的Web服务模式来进行网络数据库的访问,将服装制造过程各单元,诸如服装CAD系统、计算机控制的自动裁床、智能吊挂生产系统等自动孤岛集成起来,构成一个分布式多自治体的服装制造系统.本文还具体阐述了制造系统中多自治体的基本结构和多自治体之间的组织方式.这种技术的应用可以实现了服装设计、裁剪、缝制及其余管理各个子系统达到真正的无缝集成. 相似文献
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《工业工程与管理》2020,(4)
针对柔性作业车间的特点,以最小化完工时间、总机器负荷最小和临界机器负荷最小为目标,提出了基于三方博弈的改进遗传算法求解多目标柔性作业车间调度模型。通过三方博弈,使三个优化目标之间的博弈策略实现最优组合,从而获得子博弈完美纳什均衡,即为问题的优化组合解。为优化种群质量,将改进遗传算法应用于多目标柔性作业车间调度问题的求解过程,采用帕累托分类思想,对种群进行选择和精英保留,以优化种群结构;通过设计交叉、变异和局部搜索机制进一步寻找目标函数的最优解。为证明算法的有效性,运用基准算例对算法的求解性能进行了验证。其结果表明,所提算法在求解结果上有明显的改善,求解效率更高。 相似文献
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现有电力定价研究大多为峰谷分时定价,时段划分方式单一且大多采用传统非支配排序遗传算法-II求解多目标问题。针对这个问题,提出一种基于分布式光伏发电的多目标分时电价优化策略。建立用电量与电价响应模型,基于等效负荷进行时段划分,以负荷方差最小,等效负荷的峰谷差最小,用户满意度指数最大为目标,建立多目标非线性分布式光伏分时定价模型,并提出基于邻域搜索的多目标遗传算法求解。数值实验结果表明,供电稳定性提高了37.77%,分布式光伏发电的利用率提高了4.51%,用户满意度为74.3%;且提出的求解算法要优于常用的非支配排序遗传算法-II,表明本文提出的定价策略是有效的。 相似文献
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提出了一种求解非线性结构周期解共振峰值的方法。非线性结构共振峰值确定问题转换为非线性限制优化问题。打靶法和Floquet理论用于构建非线性约束条件。基于以序列二次规划方法为局部搜索算法的全局优化MultiStart算法求解该非线性约束优化问题。通过典型数值算例说明此方法的求解正确和高效并将方法应用于分析几何非线性叶盘结构的动力学特性。 相似文献
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本文将人工智能的关键技术之一演化算法中的遗传算法用于结构可靠度的计算,并在算法中采用实数编码技术及一系列目前较先进的策略和算子,同时将模拟退火的思想引入变异算子。通过算例证明这种改进遗传算法在求解可靠度尤其求解复杂非线性问题可靠度时具有良好收敛性和高效性。 相似文献
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用于求解多约束QoS路由优化问题的改进伊藤算法 总被引:1,自引:0,他引:1
针对伊藤算法(ITO)在大规模网络中求解多约束服务质量(QoS)路由优化时,存在收敛速度过慢、易陷入局部最优解从而导致算法成功率不高等问题,提出基于多策略协同优化的改进伊藤算法。该算法通过改进漂移与波动过程的结合方式,提出了一种新的协同更新策略,并引入双重认知策略和多精英引导学习策略,设计了一种新的路径权重更新规则。该规则使算法中漂移粒子和波动粒子强度根据个体适应度灵活变化,具有自适应性。仿真结果表明,该算法在保证系统稳定性的基础上,降低了QoS路由的迭代次数与费用,并且在较大规模网络中有理想的表现。 相似文献
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在工程结构的可靠性优化过程中,求解的效率和精度是优化方法的关键。该文提出一种针对解耦优化的融合策略。所提方法在优化迭代解耦所用的失效概率函数为前几次迭代设计点构建的局部失效概率函数的加权融合形式。在对原可靠性优化问题进行解耦后,结合序列近似优化方法进行迭代求解。相比于常规的仅使用当次局部建立的失效概率函数而言,所提融合策略最大限度利用了各次迭代中产生的信息用于优化解耦求解,能够提高失效概率函数的近似精度,从而间接达到减少迭代次数和计算量的目的。最后给出了屋架和十杆结构的可靠性优化算例,验证该文方法的正确性和可行性。 相似文献
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《中国新技术新产品》2016,(7)
从数学角度分析,配电网无功优化是一个非线性、多变量、多约束的混合规划问题。粒子群优化搜索算法被广泛应用于求解配电网无功优化问题。由于粒子群算法粒子群在进化过程易趋向同一化,失去多样性,从而使算法陷入局部最优解。本文在分析配电网无功优化的特性基础上,提出一种改进的紧融合禁忌搜索-粒子群算法用于配电网无功优化问题的求解。通过将禁忌搜索功能融合到粒子历史最优解和全局最优解寻优过程中,避免了粒子群算法寻优过程中出现的局部最优问题,从而提高粒子群算法的全局搜索能力。通过IEEE14节点系统的仿真计算结果表明,改进的算法能取得良好的效果。 相似文献