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基于动态双种群NSGA2算法的分布式柔性作业车间调度研究
被引量：
2
1
作者
汪豪
谢辉
李艳武
《机电工程》
CAS
北大核心
2024年第12期2252-2260,共9页
在分布式柔性作业车间多目标调度问题的求解过程中,存在调度规模大、多个目标难以协调等缺陷。针对上述缺陷,提出了一种改进的非支配排序遗传算法Ⅱ(NSGA2),并对分布式柔性作业车间多目标调度问题进行了求解。首先,建立了以完工时间、...
在分布式柔性作业车间多目标调度问题的求解过程中,存在调度规模大、多个目标难以协调等缺陷。针对上述缺陷,提出了一种改进的非支配排序遗传算法Ⅱ(NSGA2),并对分布式柔性作业车间多目标调度问题进行了求解。首先,建立了以完工时间、机器负荷、能耗为优化目标的分布式柔性作业车间多目标调度模型;然后,基于帕累托(Pareto)等级特点设计了一种动态双种群搜索策略和种群划分机制,以替代传统的选择操作,并对每个种群采用了不同的搜索策略;针对关键工厂,在第二个种群中设计了局部搜索策略,基于Pareto等级的支配关系设计了Q学习的状态、奖励函数,采用Q学习对双种群的数量比例进行了自适应调整;最后,采用扩展的基准算例对该改进算法的有效性进行了验证,并将其与其他算法进行了对比分析。研究结果表明:采用动态双种群搜索策略改进的NSGA2算法能有效保持种群多样性,且不易陷入局部最优,提高了算法的求解质量。该改进算法与传统NSGA2算法相比,多样性评价指标平均提高了15.34%,收敛性评价指标平均提高了76.37%,证明了该算法在解决分布式柔性作业车间多目标调度问题上的优越性。
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关键词
柔性作业车间调度问题
分布式多目标柔性作业车间
车间多目标调度问题求解
帕累托等级
改进非支配排序遗传算法Ⅱ
动态双种群
搜索策略
Q学习
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职称材料
基于动态双种群的黏菌和花粉混合算法
2
作者
李大海
刘晓峰
王振东
《计算机应用研究》
CSCD
北大核心
2024年第7期2052-2060,共9页
针对单一启发式算法易受自身原理导致的全局和局部搜索不平衡的问题,提出了一种基于动态双种群的黏菌和花粉混合算法HASMFP。首先,通过种群个体和当前最优个体之间的距离,将种群动态划分为黏菌子种群和花粉子种群分别进行搜索,以更有效...
针对单一启发式算法易受自身原理导致的全局和局部搜索不平衡的问题,提出了一种基于动态双种群的黏菌和花粉混合算法HASMFP。首先,通过种群个体和当前最优个体之间的距离,将种群动态划分为黏菌子种群和花粉子种群分别进行搜索,以更有效地平衡算法的探索能力和开发能力;其次,对全局搜索融入相似度与适应度的综合排序感知机制来提高黏菌子种群的多样性,以帮助黏菌算法跳出局部最优;最后,在标准花粉算法的全局搜索中加入动态权重和恒定收缩系数,并对局部搜索设计了精英引导项来提高算法的收敛速度和搜索精度。选用CEC2017测试集中的12个函数作为实验测试集,将HASMFP与ISMA、DTSMA、HLFPA、SCFPA和tMFPA五种改进算法进行性能测试对比。还对HASMFP的各个改进策略进行消融实验,实验表明在综合改进策略的共同作用下,HASMFP的优化性能排名第一。基于实验结果的Friedman检验表明,HASMFP能够获取最优的性能。
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关键词
混合算法
黏菌算法
花粉算法
动态双种群
综合排序感知
精英引导项
动态
权重
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职称材料
电力系统机组组合问题的动态双种群粒子群算法
被引量：
6
3
作者
李丹
高立群
+1 位作者
王珂
黄越
《计算机应用》
CSCD
北大核心
2008年第1期104-107,共4页
针对标准粒子群优化算法易陷入局部最优点的缺点,提出了动态双种群粒子群优化算法(DDPSO)。该算法中两个子种群规模随进化过程不断变化,进化中分别采用不同的学习策略且相互交换信息。将该算法应用于机组组合问题中,采用实数矩阵编码方...
针对标准粒子群优化算法易陷入局部最优点的缺点,提出了动态双种群粒子群优化算法(DDPSO)。该算法中两个子种群规模随进化过程不断变化,进化中分别采用不同的学习策略且相互交换信息。将该算法应用于机组组合问题中,采用实数矩阵编码方法对发电计划进行编码,将两层优化问题转化为单层优化问题,直接运用DDPSO算法求解。仿真结果表明,用该方法解决机组组合问题具有良好的精度和鲁棒性。
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关键词
粒子群优化
动态双种群
学习策略
机组组合
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职称材料
题名
基于动态双种群NSGA2算法的分布式柔性作业车间调度研究
被引量：
2
1
作者
汪豪
谢辉
李艳武
机构
重庆三峡学院电子与信息工程学院
出处
《机电工程》
CAS
北大核心
2024年第12期2252-2260,共9页
基金
重庆市教委科学技术研究项目(KJQN202301216)。
文摘
在分布式柔性作业车间多目标调度问题的求解过程中,存在调度规模大、多个目标难以协调等缺陷。针对上述缺陷,提出了一种改进的非支配排序遗传算法Ⅱ(NSGA2),并对分布式柔性作业车间多目标调度问题进行了求解。首先,建立了以完工时间、机器负荷、能耗为优化目标的分布式柔性作业车间多目标调度模型;然后,基于帕累托(Pareto)等级特点设计了一种动态双种群搜索策略和种群划分机制,以替代传统的选择操作,并对每个种群采用了不同的搜索策略;针对关键工厂,在第二个种群中设计了局部搜索策略,基于Pareto等级的支配关系设计了Q学习的状态、奖励函数,采用Q学习对双种群的数量比例进行了自适应调整;最后,采用扩展的基准算例对该改进算法的有效性进行了验证,并将其与其他算法进行了对比分析。研究结果表明:采用动态双种群搜索策略改进的NSGA2算法能有效保持种群多样性,且不易陷入局部最优,提高了算法的求解质量。该改进算法与传统NSGA2算法相比,多样性评价指标平均提高了15.34%,收敛性评价指标平均提高了76.37%,证明了该算法在解决分布式柔性作业车间多目标调度问题上的优越性。
关键词
柔性作业车间调度问题
分布式多目标柔性作业车间
车间多目标调度问题求解
帕累托等级
改进非支配排序遗传算法Ⅱ
动态双种群
搜索策略
Q学习
Keywords
flexible job skop scheduling problem(FJSP)
distributed multi-objective flexible job shop
solution of multi-objective scheduling problem in workshop
Pareto rank
improved non-dominated sorting genetic algorithm II(NSGA2)
dynamic dual population search strategy
Q-learning
分类号
TH165 [机械工程—机械制造及自动化]
TP18 [自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]
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职称材料
题名
基于动态双种群的黏菌和花粉混合算法
2
作者
李大海
刘晓峰
王振东
机构
江西理工大学信息工程学院
出处
《计算机应用研究》
CSCD
北大核心
2024年第7期2052-2060,共9页
基金
国家自然科学基金资助项目(61563019,615620237)
江西理工大学校级基金资助项目(205200100013)。
文摘
针对单一启发式算法易受自身原理导致的全局和局部搜索不平衡的问题,提出了一种基于动态双种群的黏菌和花粉混合算法HASMFP。首先,通过种群个体和当前最优个体之间的距离,将种群动态划分为黏菌子种群和花粉子种群分别进行搜索,以更有效地平衡算法的探索能力和开发能力;其次,对全局搜索融入相似度与适应度的综合排序感知机制来提高黏菌子种群的多样性,以帮助黏菌算法跳出局部最优;最后,在标准花粉算法的全局搜索中加入动态权重和恒定收缩系数,并对局部搜索设计了精英引导项来提高算法的收敛速度和搜索精度。选用CEC2017测试集中的12个函数作为实验测试集,将HASMFP与ISMA、DTSMA、HLFPA、SCFPA和tMFPA五种改进算法进行性能测试对比。还对HASMFP的各个改进策略进行消融实验,实验表明在综合改进策略的共同作用下,HASMFP的优化性能排名第一。基于实验结果的Friedman检验表明,HASMFP能够获取最优的性能。
关键词
混合算法
黏菌算法
花粉算法
动态双种群
综合排序感知
精英引导项
动态
权重
Keywords
hybrid algorithm
slime mould algorithm
flower pollination algorithm
dynamic dual population
similarity and fitness ranking
elite guidance term
dynamic weight
分类号
TP301.6 [自动化与计算机技术—计算机系统结构]
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职称材料
题名
电力系统机组组合问题的动态双种群粒子群算法
被引量：
6
3
作者
李丹
高立群
王珂
黄越
机构
东北大学信息科学与工程学院
辽宁省电力有限公司
出处
《计算机应用》
CSCD
北大核心
2008年第1期104-107,共4页
基金
国家自然科学基金资助项目(60274009)
教育部博士点基金资助项目(20020145007)
文摘
针对标准粒子群优化算法易陷入局部最优点的缺点,提出了动态双种群粒子群优化算法(DDPSO)。该算法中两个子种群规模随进化过程不断变化,进化中分别采用不同的学习策略且相互交换信息。将该算法应用于机组组合问题中,采用实数矩阵编码方法对发电计划进行编码,将两层优化问题转化为单层优化问题,直接运用DDPSO算法求解。仿真结果表明,用该方法解决机组组合问题具有良好的精度和鲁棒性。
关键词
粒子群优化
动态双种群
学习策略
机组组合
Keywords
particle swarm optimization
dynamic double-population
learning strategy
unit commitment
分类号
TP18 [自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于动态双种群NSGA2算法的分布式柔性作业车间调度研究
汪豪
谢辉
李艳武
《机电工程》
CAS
北大核心
2024
2
在线阅读
下载PDF
职称材料
2
基于动态双种群的黏菌和花粉混合算法
李大海
刘晓峰
王振东
《计算机应用研究》
CSCD
北大核心
2024
0
在线阅读
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职称材料
3
电力系统机组组合问题的动态双种群粒子群算法
李丹
高立群
王珂
黄越
《计算机应用》
CSCD
北大核心
2008
6
在线阅读
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职称材料
已选择
0
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