基于多种群蚁群算法的柔性作业车间调度研究 被引量：18

1

作者 薛宏全 魏生民 +1 位作者 张鹏 杨琳 《计算机工程与应用》 CSCD 2013年第24期243-248,261,共7页

针对柔性作业车间调度的特点,设计了柔性作业车间调度析取图模型,结合蚁群分工组织的工作方式,给出了基于竞争规则的多种群蚁群算法求解方法。算法中不同种群的蚂蚁被放置在析取图中不同的工序节点上,通过核心种群的引导,充分发挥蚁群... 针对柔性作业车间调度的特点,设计了柔性作业车间调度析取图模型,结合蚁群分工组织的工作方式,给出了基于竞争规则的多种群蚁群算法求解方法。算法中不同种群的蚂蚁被放置在析取图中不同的工序节点上,通过核心种群的引导,充分发挥蚁群协作竞争的并行高效特点,满足柔性作业车间调度的要求。仿真实验表明该算法求解柔性作业车间调度具有可行性和有效性。 展开更多

关键词 柔性作业车间调度 多种群蚁群 竞争规则 析取图

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基于多种群蚁群算法的交叉路口信号配时优化 被引量：14

2

作者 伍尚昆 陈翠宜 祝胜林 《计算机应用与软件》 CSCD 北大核心 2014年第5期83-88,共6页

针对交叉路口信号控制面临的多目标优化问题,建立以延误时间、停车次数和通行能力作为性能指标的交叉路口信号配时模型,提出一种基于多种群的改进蚁群算法,对信号配时方案进行优化。改进的算法以交叉路口的平峰状态和高峰状态进行仿真... 针对交叉路口信号控制面临的多目标优化问题,建立以延误时间、停车次数和通行能力作为性能指标的交叉路口信号配时模型,提出一种基于多种群的改进蚁群算法,对信号配时方案进行优化。改进的算法以交叉路口的平峰状态和高峰状态进行仿真。实验结果表明利用该算法对模型求解的结果优于传统方法,能降低交叉口的总延误时间和停车次数,提高了通行能力。且该算法稳定性好,求解速度快。 展开更多

关键词 交叉路口信号配时 配时优化 多种群蚁群算法

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基于异类多种群蚁群算法的MC供应链分布式调度研究 被引量：3

3

作者 张鹏 林杰 魏云霞 《计算机应用》 CSCD 北大核心 2010年第9期2279-2282,2300,共5页

分析了目前大规模定制(MC)供应链调度现有调度方法的不足,针对MC供应链调度具有分布式和计算规模大的特点,提出了异类多种群蚁群算法,并设计了MC分布式调度优化的模型。异类多种群蚁群算法由多类不同特性蚁群构成,不同类型蚁群具有不同... 分析了目前大规模定制(MC)供应链调度现有调度方法的不足,针对MC供应链调度具有分布式和计算规模大的特点,提出了异类多种群蚁群算法,并设计了MC分布式调度优化的模型。异类多种群蚁群算法由多类不同特性蚁群构成,不同类型蚁群具有不同特质,并优势互补,彼此间具有潜在的合作性。将多个进行寻优的异类蚁群分散到供应链的不同计算节点上多个蚁群进行协同工作,蚁群间既独立也协作,充分发挥并行高效的特点,满足大规模定制供应链调度的要求。此模型算法可根据多订单特点,充分利用供应链上分布的计算资源,对调度规模大而且复杂的供应商选择及企业间合作时序进行寻优,确定优化调度方案。实验结果证明,该算法模型具有较好的有效性、稳定性和订单适应能力。 展开更多

关键词 大规模定制 供应链调度 蚁群算法 异类多种群蚁群

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基于多种群蚁群算法的大规模定制供应链调度 被引量：4

4

作者 张鹏 林杰 刘思伟 《计算机工程》 CAS CSCD 北大核心 2011年第7期196-198,共3页

针对大规模定制供应链调度具有分布式和计算规模大的特点,引入多种群蚁群算法,设计分布式调度优化的模型,将多个进行寻优的蚁群分散到供应链的不同计算节点上。蚁群间既独立也协作、可发挥并行高效的特点,能满足大规模定制供应链调度的... 针对大规模定制供应链调度具有分布式和计算规模大的特点,引入多种群蚁群算法,设计分布式调度优化的模型,将多个进行寻优的蚁群分散到供应链的不同计算节点上。蚁群间既独立也协作、可发挥并行高效的特点,能满足大规模定制供应链调度的要求。根据多订单特点,利用供应链上分布的计算资源,对调度规模大而且复杂的供应商选择及企业间合作时序进行寻优,确定优化调度方案。实验证明,该算法具有较好的有效性、稳定性和订单适应能力。 展开更多

关键词 大规模定制 供应链调度 蚁群算法 多种群蚁群

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多种群蚁群算法解机组组合优化 被引量：2

5

作者 王威 李颖浩 +2 位作者 龚向阳 蔡振华 郑春莹 《机电工程》 CAS 2012年第5期572-575,612,共5页

电力系统机组组合问题是一个大规模混合整数规划问题,具有高维、离散、非线性等特点,在数学上被称为NP-hard问题。为解决蚁群算法在解决机组组合问题中遇到的计算速度慢、易陷入局部最优等问题,将多种群蚁群算法应用到解决机组组合的问... 电力系统机组组合问题是一个大规模混合整数规划问题,具有高维、离散、非线性等特点,在数学上被称为NP-hard问题。为解决蚁群算法在解决机组组合问题中遇到的计算速度慢、易陷入局部最优等问题,将多种群蚁群算法应用到解决机组组合的问题中。开展了多种群蚁群算法在机组组合问题中的应用分析,新建了除搜索蚁之外的侦察蚁和工蚁,设定了3种蚁群之间的信息交互原理,提出了各蚁群的信息素更新方法。在修正后的IEEE30节点系统对算法可行性作了验证,并对算法的合理性和有效性进行了分析。研究结果表明,所提出的多种群蚁群算法是合理、有效的。 展开更多

关键词 机组组合 多种群蚁群算法 启发式算法

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多种群蚁群算法在矩形件优化排料中的应用 被引量：1

6

作者 刘瑞杰 王立娟 史原 《江南大学学报（自然科学版）》 CAS 2013年第3期288-291,共4页

矩形件优化排料问题是一类具有NP完全难度的组合优化问题。将多种群蚁群算法应用到矩形件优化排料问题求解中,优化试验结果表明可获得比基本蚁群算法更好的效果,为矩形件优化排料这类NP完全问题提供了新的思路和方法。

关键词 多种群蚁群算法 矩形件 优化排料

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基于多种群蚁群算法的多目标动态无功优化 被引量：24

7

作者 周鑫 诸弘安 马爱军 《电网技术》 EI CSCD 北大核心 2012年第7期231-236,共6页

为在负荷变动条件下提高动态无功优化控制变量的调节效率和满足全天动作次数的限制,将全天电能损耗最小、有载调压变压器分接头动作次数和电容器投切次数分别最少作为目标函数,建立新的多目标动态无功优化模型。针对该模型提出改进的多... 为在负荷变动条件下提高动态无功优化控制变量的调节效率和满足全天动作次数的限制,将全天电能损耗最小、有载调压变压器分接头动作次数和电容器投切次数分别最少作为目标函数,建立新的多目标动态无功优化模型。针对该模型提出改进的多种群蚁群算法,利用多种信息素交换方式,满足动态无功优化多目标、强时空耦合的特点,避免了蚁群算法陷入局部最优解。通过对IEEE14、IEEE 30系统计算验证模型和算法的可行性和有效性。结果表明:该模型和算法能够降低系统能量损耗,提高电压质量。 展开更多

关键词 动态无功优化 多目标 多种群蚁群 动态调节

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云计算中基于多种群蚁群算法的虚拟机整合 被引量：1

8

作者 王亚宁 苑春苗 孙学梅 《计算机应用与软件》 2017年第8期25-29,35,共6页

在云计算的发展研究中,数据中心的高能耗问题得到了广泛的关注,而虚拟机整合是解决数据中心高能耗问题的手段之一。其思想是通过将一些物理机上的虚拟机迁移到其他活跃的物理机上使得一些物理机切换到低能耗模式或睡眠模式,从而降低云... 在云计算的发展研究中,数据中心的高能耗问题得到了广泛的关注,而虚拟机整合是解决数据中心高能耗问题的手段之一。其思想是通过将一些物理机上的虚拟机迁移到其他活跃的物理机上使得一些物理机切换到低能耗模式或睡眠模式,从而降低云数据中心的能耗。首次将多种群蚁群算法应用于虚拟机整合,提出基于多种群蚁群算法的虚拟机整合算法。该算法通过特定的目标函数寻找一个近似最优解。通过仿真实验验证了该算法在降低能量消耗和减少虚拟机迁移次数方面优于现存的两种较优的虚拟机整合算法。 展开更多

关键词 数据中心 能量消耗 虚拟机整合 多种群蚁群

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求解机组组合问题的多种群混沌蚁群算法 被引量：11

9

作者 李颖浩 郭瑞鹏 《电力系统保护与控制》 EI CSCD 北大核心 2012年第9期13-17,共5页

机组组合是一个大规模混合整数规划问题,具有高维、离散、非线性等特点,在数学上被称为NP-hard问题。国内外研究表明蚁群算法在解决组合问题时有其特有的优越性。提出的多种群混沌蚁群算法在基本蚁群算法的基础上,把蚁群分为搜索蚁、侦... 机组组合是一个大规模混合整数规划问题,具有高维、离散、非线性等特点,在数学上被称为NP-hard问题。国内外研究表明蚁群算法在解决组合问题时有其特有的优越性。提出的多种群混沌蚁群算法在基本蚁群算法的基础上,把蚁群分为搜索蚁、侦察蚁和工蚁,并引入了混沌量。一方面继承了蚁群算法在解决组合问题上的优越性;另一方面最大限度地克服蚁群算法本身的运算速度慢、易陷入局部最优等缺点。最后用修正后的IEEE30节点系统对算法可行性作了验证,并对算法的合理性和有效性进行了分析。结果表明,所提出的多种群蚁群算法是合理有效的。 展开更多

关键词 机组组合 多种群蚁群算法 混沌 启发式算法 经济调度

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机器人导航路径的多种群博弈蚁群规划策略 被引量：11

10

作者 陈银燕 高安邦 《机械设计与制造》 北大核心 2021年第1期272-276,281,共6页

为了降低移动机器人工作路径长度、减少算法迭代次数、提高路径平滑性,提出了多种群博弈蚁群算法的规划方法。建立了机器人工作环境的栅格模型;提出了由1个主种群和2个从种群组成的多种群蚁群算法;将博弈论应用于种群的协同与竞争中,设... 为了降低移动机器人工作路径长度、减少算法迭代次数、提高路径平滑性,提出了多种群博弈蚁群算法的规划方法。建立了机器人工作环境的栅格模型;提出了由1个主种群和2个从种群组成的多种群蚁群算法;将博弈论应用于种群的协同与竞争中,设计了合作博弈机制、奖惩机制、针锋相对机制和协调博弈机制;针锋相对机制和协调博弈机制应用于从种群间的交流与竞争,以帕累托最优为目的提高整个从种群的搜索多样性;合作博弈机制和奖惩机制应用与主从种群之间的交流与合作,使从种群将搜索经验和较优路径片段传递给主种群,从而提高主种群搜索效率和质量。经仿真验证,多种群博弈蚁群算法的路径多样性在迭代过程中保持较高水平;多种群博弈算法规划的路径长度比最大最小蚂蚁系统减小了5.98%,搜索迭代次数和路径平滑性也优于最大最小蚂蚁系统,证明了多种群博弈蚁群算法在路径规划中的有效性。 展开更多

关键词 机器人导航 多种群博弈蚁群算法 博弈论 帕累托最优

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多陷阱复杂环境下机器人导航路径蚁群规划方法 被引量：10

11

作者 王明超 《机械设计与制造》 北大核心 2020年第9期296-300,共5页

在多陷阱复杂环境下规划机器人导航路径,蚁群算法容易掉入陷阱而降低运算效率和路径质量,为了解决这一问题,提出了基于多种群蚁群算法的路径规划方法。使用栅格法建立了工作环境的(0~1)矩阵模型,使用路径长度和路径平滑度建立了路径评... 在多陷阱复杂环境下规划机器人导航路径,蚁群算法容易掉入陷阱而降低运算效率和路径质量,为了解决这一问题,提出了基于多种群蚁群算法的路径规划方法。使用栅格法建立了工作环境的(0~1)矩阵模型,使用路径长度和路径平滑度建立了路径评价函数。针对蚂蚁回退策略陷入陷阱时反复回退、标记、判断而降低算法运行效率,提出了陷阱深度标记策略,使蚂蚁能够跳跃出陷阱而提高效率;提出了多种群搜索策略,对不同的蚂蚁种群使用不同的启发信息,兼顾了算法随机性、目的性与收敛性。经仿真验证,在多障碍物复杂环境下,多种群蚁群算法规划的路径长度和平滑度明显优于基本蚁群算法;且多种群蚁群算法寻到最优路径的收敛次数也远少于基本蚁群算法。 展开更多

关键词 机器人导航路径 多种群蚁群算法 陷阱深度标记策略 多种群搜索策略

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地下装配式建筑施工工期-成本-碳排放的均衡优化

12

作者 闫林君 王亚妮 +1 位作者 陈慧鑫 刘晶晶 《兰州大学学报(自然科学版)》 北大核心 2025年第3期357-363,共7页

为了地下装配式建筑施工关键要素的协调优化控制,以多属性效用函数为主,施工工期为决策变量,建立基于施工工期-成本-碳排放的均衡优化模型.通过分析施工工期-成本-碳排放要素之间的关系,将其以函数形式量化,构建地下装配式施工关键要素... 为了地下装配式建筑施工关键要素的协调优化控制,以多属性效用函数为主,施工工期为决策变量,建立基于施工工期-成本-碳排放的均衡优化模型.通过分析施工工期-成本-碳排放要素之间的关系,将其以函数形式量化,构建地下装配式施工关键要素的均衡优化目标函数.基于地下装配式施工对关键要素的作用机理,利用网络层次分析法确定均衡优化函数的决策偏好系数,用多种群蚁群协同进化算法得到均衡优化模型的最优解,并在整体模型的最优解下得到各关键要素的较优解.以实例构建施工任务均衡优化函数并进行优化分析.结果表明,当最优效用值μ=0.86时,预制构件关键要素达到均衡最优;当μ=0.87时,现场装配与吊装关键要素达到均衡最优;当μ=0.90时,后浇混凝土关键要素达到均衡最优;当μ=0.86时,养护关键要素达到均衡最优.结论验证了构建的均衡优化函数的合理性以及算法对求解模型的有效性. 展开更多

关键词 地下装配式建筑 关键要素 均衡优化 多属性效用函数 多种群蚁群协同进化算法

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基于单向环形方式的制造单元布局方法 被引量：5

13

作者 郑永前 项德海 《计算机集成制造系统》 EI CSCD 北大核心 2013年第6期1224-1231,共8页

考虑机器具体规格对各对位置距离的影响,将输入、输出点看成和机器一样的节点,同时考虑每个产品的首尾工序和需要到外单元加工的产品与输入、输出点的物流关系,构建了一个设施-产品关系矩阵。在此基础上构建一个面向随机需求并考虑机器... 考虑机器具体规格对各对位置距离的影响,将输入、输出点看成和机器一样的节点,同时考虑每个产品的首尾工序和需要到外单元加工的产品与输入、输出点的物流关系,构建了一个设施-产品关系矩阵。在此基础上构建一个面向随机需求并考虑机器具体规格的模型,并提出一种基于局部搜索的多种群蚁群算法,解决了单元制造系统中带有同型机的单向环形设施布局问题。实验分析结果表明,提出的方法是可行且有效的。 展开更多

关键词 制造单元布局 随机需求 设施-产品关系矩阵 局部搜索 多种群蚁群算法

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