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Improved gravitational search algorithm based on free search differential evolution 被引量:1
1
作者 Yong Liu Liang Ma 《Journal of Systems Engineering and Electronics》 SCIE EI CSCD 2013年第4期690-698,共9页
This paper presents an improved gravitational search algorithm (IGSA) as a hybridization of a relatively recent evolutionary algorithm called gravitational search algorithm (GSA), with the free search differential... This paper presents an improved gravitational search algorithm (IGSA) as a hybridization of a relatively recent evolutionary algorithm called gravitational search algorithm (GSA), with the free search differential evolution (FSDE). This combination incorporates FSDE into the optimization process of GSA with an attempt to avoid the premature convergence in GSA. This strategy makes full use of the exploration ability of GSA and the exploitation ability of FSDE. IGSA is tested on a suite of benchmark functions. The experimental results demonstrate the good performance of IGSA. 展开更多
关键词 gravitational search algorithm (gsa free search differential evolution (FSDE) global optimization.
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基于CEEMDAN-GSA-LSTM和SVR的光伏功率短期区间预测 被引量:8
2
作者 李芬 孙凌 +3 位作者 王亚维 屈爱芳 梅念 赵晋斌 《上海交通大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2024年第6期806-818,共13页
针对光伏输出功率存在间歇性和波动性的问题,提出一种光伏功率短期区间预测模型.首先,该模型采用自适应噪声完备集合经验模态分解将历史光伏出力数据分解为不同的分量并按照其与赤纬角、时角等时序特征量的相关性定义为时序分量和随机分... 针对光伏输出功率存在间歇性和波动性的问题,提出一种光伏功率短期区间预测模型.首先,该模型采用自适应噪声完备集合经验模态分解将历史光伏出力数据分解为不同的分量并按照其与赤纬角、时角等时序特征量的相关性定义为时序分量和随机分量.其次,分别使用经过引力搜索算法优化的长短期记忆神经网络和支持向量回归模型对时序分量和随机分量进行预测.再次,叠加时序分量和随机分量的预测结果得到点预测结果.然后,对误差进行Johnson变换及正态分布建模后得到光伏功率区间预测结果.最后,利用算例验证该模型的有效性.结果表明:在不同天气情况下,上述模型比现有预测模型精度更高,具有较好的鲁棒性,能够基于预测值提供较为精准的置信区间. 展开更多
关键词 光伏功率预测 区间预测 自适应噪声完备集合经验模态分解 引力搜索算法 长短期记忆 支持向量回归 Johnson变换
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考虑需求提前满足的第三方共享制造平台产能跨周期匹配问题研究
3
作者 黎君 张旭梅 +1 位作者 但斌 李文博 《管理工程学报》 北大核心 2025年第2期162-174,共13页
随着新一代信息技术与制造业的深度融合,第三方共享制造平台迅速发展。针对第三方共享制造平台的产能匹配问题,考虑平台提前满足制造商需求以及产能数量和价格约束,本文构建了二层多目标优化模型。其中,下层模型用于优化当前周期的匹配... 随着新一代信息技术与制造业的深度融合,第三方共享制造平台迅速发展。针对第三方共享制造平台的产能匹配问题,考虑平台提前满足制造商需求以及产能数量和价格约束,本文构建了二层多目标优化模型。其中,下层模型用于优化当前周期的匹配策略,上层模型用于决策是否提前满足制造商的需求。本文结合贪心算法和搜索算法设计了求解方法,该方法先通过贪心算法产生初始解,再采用混合策略搜索算法对初始解进行优化。最后,在数值实验部分,本文将CPLEX求解结果与研究所得结果相比,证明了算法的有效性。研究表明,本文所提算法不仅减少了模型的求解时间,还保证了解的质量和精度,为第三方共享制造平台解决跨周期的产能匹配问题提供了一种参考方法。 展开更多
关键词 第三方共享制造平台 产能匹配 跨周期 贪心算法 搜索算法
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基于PSO-GSA优化的井下加权质心人员定位算法 被引量:8
4
作者 谢国民 刘叶 +1 位作者 付华 刘明 《计算机应用研究》 CSCD 北大核心 2017年第3期710-713,共4页
针对煤矿复杂环境中,接收信号强度指示的人员定位精度较低,难以动态跟踪参数变化的问题,提出一种利用改进的引力搜索算法应用于加权质心定位中进行井下人员定位的方法。先采用对数距离路径损耗模型得到信标节点到未知节点的距离,然后通... 针对煤矿复杂环境中,接收信号强度指示的人员定位精度较低,难以动态跟踪参数变化的问题,提出一种利用改进的引力搜索算法应用于加权质心定位中进行井下人员定位的方法。先采用对数距离路径损耗模型得到信标节点到未知节点的距离,然后通过加权质心定位算法对未知节点进行定位,最后利用粒子群万有引力混合算法对相关参数和估计的位置信息进行优化。实验结果表明,该方法能够增强对环境变化的自适应能力,更有效地提高了定位精度。 展开更多
关键词 引力搜索算法 接收信号强度 加权质心定位 粒子群优化算法
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车辆磁流变半主动悬架GSA-LQG控制研究 被引量:9
5
作者 李刚 谢淼锦 +2 位作者 胡国良 杨程 阮志勇 《现代制造工程》 CSCD 北大核心 2022年第11期48-54,共7页
针对传统的线性二次型高斯(Linear Quadratic Gaussian,LQG)控制器存在各加权矩阵系数不易确定等问题,对于车辆磁流变半主动悬架设计了基于引力搜索算法(Gravity Search Algorithm,GSA)的线性二次型高斯(GSA-LQG)控制。以悬架各性能指... 针对传统的线性二次型高斯(Linear Quadratic Gaussian,LQG)控制器存在各加权矩阵系数不易确定等问题,对于车辆磁流变半主动悬架设计了基于引力搜索算法(Gravity Search Algorithm,GSA)的线性二次型高斯(GSA-LQG)控制。以悬架各性能指标为目标函数,采用引力搜索算法对加权矩阵系数进行寻优。选用磁流变阻尼器(Magnetorheological Damper,MRD)作为悬架的半主动部件,同时建立二自由度的1/4车辆磁流变半主动悬架系统模型。以随机路面激励作为输入,在MATLAB/Simulink软件中分别对被动悬架控制、基于LQG控制的车辆磁流变半主动悬架和基于GSA-LQG控制的车辆磁流变半主动悬架进行仿真分析,结果表明,基于GSA-LQG控制的车辆磁流变半主动悬架具有更好的舒适性能和安全性能。 展开更多
关键词 半主动悬架 磁流变阻尼器 引力搜索算法 gsa-LQG控制
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基于自适应模型降阶的三维非线性磁场快速计算方法
6
作者 刘禹彤 任自艳 +2 位作者 迟连强 张殿海 张艳丽 《电工技术学报》 北大核心 2025年第1期1-12,共12页
为了解决有限元法(FEM)仿真分析中三维非线性磁场计算效率低、成本高的问题,该文提出一种基于本征正交分解(POD)的三维非线性磁场问题自适应模型降阶方法。该方法基于贪婪策略,将POD与径向基函数(RBF)相结合,同时采用改进的麻雀搜索算法... 为了解决有限元法(FEM)仿真分析中三维非线性磁场计算效率低、成本高的问题,该文提出一种基于本征正交分解(POD)的三维非线性磁场问题自适应模型降阶方法。该方法基于贪婪策略,将POD与径向基函数(RBF)相结合,同时采用改进的麻雀搜索算法(ISSA)计算RBF的最优宽度参数组合,构建更适配高阶系统的降阶模型。以TEAM24标准问题——非线性时变旋转实验装置的磁场模型和一台单相牵引变压器模型为算例,验证降阶模型的高效性能。结果表明:该方法在具有较高精度的同时具有高加速比,建立的模型具有较好的可泛化性。 展开更多
关键词 本征正交分解 改进的麻雀搜索算法 模型降阶 贪婪算法 三维非线性磁场
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基于GSA与DE优化混合核ELM的网络异常检测模型 被引量:14
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作者 生龙 袁丽娜 +1 位作者 武南南 姬少培 《计算机工程》 CAS CSCD 北大核心 2022年第6期146-153,共8页
为了增强网络入侵检测模型的准确率与泛化性,提出一种基于引力搜索算法(GSA)与差分进化(DE)算法优化混合核极限学习机(ELM)的网络入侵检测模型。该模型针对采用单个核函数的ELM模型存在的泛化能力弱、学习能力差的问题,结合多项式核函... 为了增强网络入侵检测模型的准确率与泛化性,提出一种基于引力搜索算法(GSA)与差分进化(DE)算法优化混合核极限学习机(ELM)的网络入侵检测模型。该模型针对采用单个核函数的ELM模型存在的泛化能力弱、学习能力差的问题,结合多项式核函数和径向基函数的优点,构建混合核ELM模型(HKELM),将GSA和DE相结合优化HKELM模型参数,从而提高其在异常检测过程中的全局和局部优化能力,在此基础上利用核主成分分析算法进行入侵检测数据的数据降维和特征抽取,构建网络入侵检测模型KPCA-GSADE-HKELM。在KDD99数据集上的实验结果表明,与KDDwinner、CSVAC、CPSO-SVM、Dendron等模型进行对比,KPCA-GSADE-HKELM模型具有更高的检测精度和更快的检测速度。 展开更多
关键词 网络入侵检测 异常检测 引力搜索算法 差分进化算法 混合核极限学习机 检测精度
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基于改进GSA-BP算法的动态称重数据处理 被引量:3
8
作者 吉训生 熊年昀 荆田田 《计算机工程与设计》 北大核心 2015年第10期2733-2737,共5页
为提高动态称重数据处理的精确度和速度,研究动态称重数据处理相关方法,提出一种改进的引力搜索算法(GSA)对BP神经网络进行优化的方法。通过引入改进黑洞因子(BH)和自适应惯性权重,提高GSA的搜索能力,优化BP神经网络的初始权值和阈值,... 为提高动态称重数据处理的精确度和速度,研究动态称重数据处理相关方法,提出一种改进的引力搜索算法(GSA)对BP神经网络进行优化的方法。通过引入改进黑洞因子(BH)和自适应惯性权重,提高GSA的搜索能力,优化BP神经网络的初始权值和阈值,使动态称重数据的处理速度更快、精确度更高。将改进GSA-BP算法和BP算法、GABP、GSA-BP进行仿真对比,对比结果表明,改进的GSA具有优秀的全局搜索能力,经其优化的BP网络对动态称重数据的处理结果更加精确、性能更好。 展开更多
关键词 动态称重 引力搜索算法 全局搜索 BP网络 惯性权重
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基于GSA-SVM的谱仪放大器故障诊断研究
9
作者 刘冬梅 王浩然 +1 位作者 刘春 刘志强 《传感器与微系统》 CSCD 北大核心 2021年第12期62-65,共4页
针对核辐射探测系统中的谱仪放大器的故障诊断问题,设计并验证了一种可以在核辐射探测系统工作时对谱仪放大器进行故障诊断的诊断方案。以谱仪放大器前端的电荷灵敏放大器的输出脉冲信号为诊断电路激励信号,使用小波包分解提取不同故障... 针对核辐射探测系统中的谱仪放大器的故障诊断问题,设计并验证了一种可以在核辐射探测系统工作时对谱仪放大器进行故障诊断的诊断方案。以谱仪放大器前端的电荷灵敏放大器的输出脉冲信号为诊断电路激励信号,使用小波包分解提取不同故障状态下的谱仪放大器输出电压波形的特征信息,通过引力搜索算法(GSA)优化的支持向量机(SVM)实现基于故障特征信息的故障分类。仿真结果表明:在谱仪放大器出现的单软故障与组合软故障时,GSA-SVM能够依据故障信号的特征信息对故障进行准确的分类,实现了对谱仪放大器的高效诊断。 展开更多
关键词 核辐射探测 谱仪放大器 引力搜索算法 支持向量机 故障诊断
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基于任务分配与调度的GSAT算法求解3-SAT问题 被引量:1
10
作者 付慧敏 徐扬 +1 位作者 何星星 宁欣然 《计算机工程与科学》 CSCD 北大核心 2018年第8期1366-1374,共9页
基于不同分配策略的云计算任务调度以及任务分配与调度的主要目的,提出了一种新的算法—求解3-SAT问题的基于任务分配与调度的GSAT算法。该算法将3-SAT问题中的每一个变量形成一个任务,在GSAT算法的基础上,引入任务分配与调度指导贪心搜... 基于不同分配策略的云计算任务调度以及任务分配与调度的主要目的,提出了一种新的算法—求解3-SAT问题的基于任务分配与调度的GSAT算法。该算法将3-SAT问题中的每一个变量形成一个任务,在GSAT算法的基础上,引入任务分配与调度指导贪心搜索;同时,在保留原有贪心搜索的前提下,根据任务分配与调度的思想和3-SAT问题的特点,设计了两种新的策略—分配策略和调度策略共同完成整个贪心搜索过程。以标准的SATLAB库中变量个数从20~250的3 700个不同规模的标准Uniform Random-3-SAT问题对新的算法的性能进行了合理的测试,并与高效和普通性能改进的GSAT算法的结果作了比较,结果表明,该算法具有更高的成功率和更少的翻转次数。 展开更多
关键词 gsaT算法 贪心搜索 任务分配与调度 3-SAT问题 分配策略 调度策略
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基于相空间重构与改进GSA-SVM的高压断路器机械故障诊断 被引量:21
11
作者 夏小飞 芦宇峰 +1 位作者 苏毅 杨健 《中国电力》 CSCD 北大核心 2021年第10期169-176,共8页
断路器机械部件传动、撞击产生的振动信号具有混沌特性,运用常规的信号处理方法很难分析其特性。首先采用互信息法和Cao算法将振动信号重构至高维空间后,计算其排列熵作为特征向量,输入支持向量机对断路器机械故障类型进行诊断,最后用... 断路器机械部件传动、撞击产生的振动信号具有混沌特性,运用常规的信号处理方法很难分析其特性。首先采用互信息法和Cao算法将振动信号重构至高维空间后,计算其排列熵作为特征向量,输入支持向量机对断路器机械故障类型进行诊断,最后用粒子群算法(PSO)改进的万有引力搜索算法(GSA)混合算法优化支持向量机参数,利用断路器实测振动信号进行验证。结果表明:相空间重构与排列熵结合能够准确提取断路器振动信号的特征,采用PSO-GSA改进的支持向量机能快速有效分辨断路器故障类型,解决了现有诊断方法的路径扭曲、能量泄露和模态混叠等问题。 展开更多
关键词 断路器振动信号 相空间重构 排列熵 万有引力搜索算法(gsa) 支持向量机(SVM)
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基于BGSA算法的SVM分类模型设计研究 被引量:4
12
作者 赵东升 李艳军 《电子测量技术》 2019年第5期56-59,共4页
为了设计性能更优的支持向量机(SVM)分类模型,对影响其分类性能的参数和样本特征子集进行优化选择,对支持向量机理论和万有引力搜索算法(GSA)进行了研究,提出了一种基于二进制万有引力搜索算法(BGSA)的支持向量机分类模型构建方法,能够... 为了设计性能更优的支持向量机(SVM)分类模型,对影响其分类性能的参数和样本特征子集进行优化选择,对支持向量机理论和万有引力搜索算法(GSA)进行了研究,提出了一种基于二进制万有引力搜索算法(BGSA)的支持向量机分类模型构建方法,能够对影响支持向量机分类性能的相关参数及有效样本特征子集同时进行优化选择,获得最优组合解,并通过实验对其有效性进行了对比分析和验证。实验结果表明,所提出的BGSA-SVM分类模型能够有效提高支持向量机的分类性能,可进一步推广到工程实际中应用。 展开更多
关键词 万有引力搜索算法 群体智能 支持向量机 参数优化
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Solving DCLAP-MSN based on hybrid genetic algorithm
13
作者 Hongtao Lei Bo Guo Tao Zhang 《Journal of Systems Engineering and Electronics》 SCIE EI CSCD 2010年第5期806-811,共6页
The dynamic capacitated location allocation problem in the military supportive network(DCLAP-MSN) is a representative of combinative optimization problems,and its optimization process is complicated.For this reason,... The dynamic capacitated location allocation problem in the military supportive network(DCLAP-MSN) is a representative of combinative optimization problems,and its optimization process is complicated.For this reason,a dynamic capacitated location allocation model is provided firstly.Then,a hybrid heuristic algorithm which combines genetic algorithm,repair algorithm of solutions and greedy search,is proposed as the solving method.The optimization performance is improved by effectively integrating the repair algorithm of solutions and greedy search with genetic optimization.The experiment results indicate that the proposed algorithm is a feasible and effective method for the problem. 展开更多
关键词 dynamic location allocation military supportive network genetic algorithm repair algorithm greedy search.
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一种多无人机协同优先覆盖搜索算法 被引量:1
14
作者 余翔 邓千锐 +1 位作者 段思睿 姜陈 《系统仿真学报》 CAS CSCD 北大核心 2024年第4期991-1000,共10页
针对应急救援行动中存在的受灾区域大、重点区域分布不均匀、救援时间有限等问题,提出一种多UAV协同区域优先覆盖搜索算法。对搜索区域进行离散栅格化处理,根据灾情预估信息对搜索区域中的每个网格进行概率标记;通过K-means++聚类算法... 针对应急救援行动中存在的受灾区域大、重点区域分布不均匀、救援时间有限等问题,提出一种多UAV协同区域优先覆盖搜索算法。对搜索区域进行离散栅格化处理,根据灾情预估信息对搜索区域中的每个网格进行概率标记;通过K-means++聚类算法将搜索区域划分成大小相似、个数与UAV数量相等的子区域,依据聚类中心确定每个子区域的搜索起点,使多架UAV分区协同搜索整个区域;根据网格概率和当前距离之间的平衡关系计算出每个网格的分数,改进贪心算法,以此分数为基准在子区域中进行优先搜索和减少重复路径,引入A^(*)算法解决网格分数冗余问题。仿真结果表明:所提算法在保证优先搜索的同时缩短了路径长度和搜索时间,为应急救援中的搜索难题提供了一种有效的解决办法。 展开更多
关键词 多无人机 K-means++ 区域划分 协同搜索 改进贪心算法 A^(*)算法
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求解带容量约束车辆路径问题的改进遗传算法 被引量:9
15
作者 徐伟华 邱龙龙 +1 位作者 张根瑞 魏传祥 《计算机工程与设计》 北大核心 2024年第3期785-792,共8页
为解决传统遗传算法求解带容量约束的车辆路径问题时收敛速度慢和局部搜索能力差的问题,对传统遗传算法提出一种改进策略。使用基于贪婪策略的启发式交叉算子加强算法接近最优解的能力,加快算法收敛速度,在变异操作中,引入最近邻搜索算... 为解决传统遗传算法求解带容量约束的车辆路径问题时收敛速度慢和局部搜索能力差的问题,对传统遗传算法提出一种改进策略。使用基于贪婪策略的启发式交叉算子加强算法接近最优解的能力,加快算法收敛速度,在变异操作中,引入最近邻搜索算子,缩小基因变异范围,使用单点局部插入算子提高算法的局部优化能力。采用精英选择和轮盘赌法结合的选择策略,保持种群多样性以加强算法的全局搜索能力。实例计算测试表明,与传统遗传算法相比,所提算法求解平均偏差降低了70.25%,求解时间减少了87.41%;与ALNS和AGGWOA算法相比,有更高的求解质量和更好的稳定性。 展开更多
关键词 遗传算法 车辆路径问题 贪婪策略 交叉算子 最近邻搜索 局部优化 精英选择
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改进遗传算法搜索动态订单下车辆路径最优问题 被引量:3
16
作者 李二超 张智钊 《计算机工程与应用》 CSCD 北大核心 2024年第10期353-364,共12页
滚动周期策略是当前学者利用优化算法解决动态车辆路径规划(dynamic vehicle routing planning,DVRP)问题的主要研究策略。预优化算法是基于遗传算法(genetic algorithm,GA)进行改进。GA易早熟和易陷入局部最优的特点,使解的质量往往不... 滚动周期策略是当前学者利用优化算法解决动态车辆路径规划(dynamic vehicle routing planning,DVRP)问题的主要研究策略。预优化算法是基于遗传算法(genetic algorithm,GA)进行改进。GA易早熟和易陷入局部最优的特点,使解的质量往往不能达到最好。针对此问题,在GA算法上提出了贪婪重构策略进行改进。贪婪重构遗传算法(greedy reconstruction genetic algorithm,GRGA)随机剔除每条路径固定数量的客户点,利用贪婪重构策略依次将剔除点插入到各个路径,保留成本最低的解,摒弃了完全随机的策略原则,使解可以跳出局部最优。在每次迭代之后利用变邻域下降搜索算法(variable neighborhood descent,VND)进行深度搜索,完成一次迭代。最后进行三组测试,第一组是在统一平台上采用Solomon数据集测试算法效果,第二组是把预优化改进算法与对比算法得到的数据分别进行保存,利用控制变量法在动态调度周期使用一种动态调度优化算法,分别对每个预优化算法形成的初始路径进行调度,测试改进算法的有效性,第三组是采用实际案例测试预优化算法的效果。 展开更多
关键词 时间窗 遗传算法 变邻域下降搜索算法 贪婪重构策略 滚动周期
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混合白鲸优化算法求解柔性作业车间调度问题 被引量:9
17
作者 孟冠军 黄江涛 魏亚博 《计算机工程与应用》 CSCD 北大核心 2024年第12期325-333,共9页
针对柔性作业车间调度问题(flexible job-shop scheduling problem,FJSP),提出一种混合白鲸优化算法(hybrid beluga whale optimization,HBWO)对其求解,旨在最小最大化完工时间。采用既定策略改进标准白鲸优化算法(beluga whale optimiz... 针对柔性作业车间调度问题(flexible job-shop scheduling problem,FJSP),提出一种混合白鲸优化算法(hybrid beluga whale optimization,HBWO)对其求解,旨在最小最大化完工时间。采用既定策略改进标准白鲸优化算法(beluga whale optimization,BWO),加快其收敛速度;基于机器选择和工序排序问题设计双层编码方案,解决FJSP离散化问题;采用主动编码及种群初始化策略,提高求解质量;基于工序的开始和结束时间确定关键路径和关键块,注重各工序时间维度;引入贪心思想至基于关键路径的混合变邻域搜索策略中,加大勘测搜索空间及减少无效搜索;此外,引入遗传算子防止算法陷入局部最优;通过35个标准算例的仿真实验与分析,证明了算法在求解FJSP问题中具有有效性。 展开更多
关键词 柔性作业车间 白鲸优化算法 最大完工时间 离散位置转化 混合变邻域策略 贪心思想
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基于ISSA和IA^(*)的AGV集成作业调度及其路径规划 被引量:2
18
作者 张天瑞 刘悦 《组合机床与自动化加工技术》 北大核心 2024年第2期186-192,共7页
针对单一算法在求解车间调度和路径问题时最优性和多样性方面的缺陷,提出了优化飞鼠搜索算法ISSA(improved squirrel search algorithm)和优化A^(*)算法并建立集成作业调度和AGV路径规划的双层模型。首先,采用贪婪策略融合飞鼠搜索算法... 针对单一算法在求解车间调度和路径问题时最优性和多样性方面的缺陷,提出了优化飞鼠搜索算法ISSA(improved squirrel search algorithm)和优化A^(*)算法并建立集成作业调度和AGV路径规划的双层模型。首先,采用贪婪策略融合飞鼠搜索算法建立考虑能耗的AGV集成作业调度上层模型;其次,将安全距离因子引入A^(*)算法,构建AGV路径规划下层模型,并通过梯度下降法进行路径平滑;进而,运用6个测试函数和kacem实例验证ISSA的寻优能力,结果表明ISSA的其收敛速度较快,运行效率较高,且不容易陷入局部最优;最后,基于栅格法建模进行对比仿真实验,IA^(*)比A^(*)算法拐点数量降低了22%,同时节约了21%的行驶时间,ISSA和IA^(*)均得到了良好的验证。结果表明,ISSA和IA^(*)能够更有效求解AGV集成作业调度及其路径规划问题。 展开更多
关键词 A^(*)算法 飞鼠搜索算法 AGV集成作业调度 AGV路径规划 贪婪策略
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求解能耗成本平衡的分布式阻塞流水线调度群体迭代贪婪算法 被引量:1
19
作者 韩雪 王玉亭 +1 位作者 韩玉艳 李俊青 《控制理论与应用》 EI CAS CSCD 北大核心 2024年第6期1147-1155,共9页
在经典分布式流水车间调度问题基础上,本文构建了具有序列相关准备时间的分布式阻塞流水线调度问题(DBFSP SDST)的混合线性整数规划模型(MILP),以均衡各工厂能耗成本为优化目标,提出了基于群体优化的迭代贪婪算法(PEIG).该算法针对零缓... 在经典分布式流水车间调度问题基础上,本文构建了具有序列相关准备时间的分布式阻塞流水线调度问题(DBFSP SDST)的混合线性整数规划模型(MILP),以均衡各工厂能耗成本为优化目标,提出了基于群体优化的迭代贪婪算法(PEIG).该算法针对零缓冲区和多工厂生产模式,设计了问题特性的启发式方法;针对迭代贪婪算法(IGA)的优势和不足,提出了基于群体的局部搜索策略、多邻域搜索结构和增强的跨工厂破坏重构方法,以进一步平衡所提算法的全局探索和局部搜索能力.通过270个测试算例的数值仿真,以及与最新4种代表算法的统计比较,本文验证了所提PEIG算法的优越性,能为中大规模的DBFSP SDST提供更优的调度方案. 展开更多
关键词 分布式 阻塞流水调度 能耗成本 群体局部搜索策略 迭代贪婪算法
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自动化集装箱码头防台应急箱区整理方法比较 被引量:1
20
作者 陆志勇 刘慧波 马翠芳 《上海海事大学学报》 北大核心 2024年第2期46-52,共7页
针对自动化码头在汛期以防台风为目的的箱区整理问题,以最小化总移箱次数为目标,建立箱区整理移箱策略。提出基于优先搜索策略的贪心算法(算法1)和基于优先搜索策略的最长加减箱序列算法(算法2),分别与遗传算法进行对比分析。结果表明:... 针对自动化码头在汛期以防台风为目的的箱区整理问题,以最小化总移箱次数为目标,建立箱区整理移箱策略。提出基于优先搜索策略的贪心算法(算法1)和基于优先搜索策略的最长加减箱序列算法(算法2),分别与遗传算法进行对比分析。结果表明:算法2求得的移箱方案中总移箱次数比算法1的减少了12%,比遗传算法的减少了36.9%;算法2的求解速度比算法1的快了61.8%,相较于遗传算法更是有了极大的提高,能够适用于对自动化集装箱码头进行箱区整理的大规模任务。 展开更多
关键词 汛期防台风 移箱 优先搜索策略 最长加减箱序列算法 贪心算法 遗传算法
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