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Hybrid particle swarm optimization with chaotic search for solving integer and mixed integer programming problems 被引量:21
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作者 谭跃 谭冠政 邓曙光 《Journal of Central South University》 SCIE EI CAS 2014年第7期2731-2742,共12页
A novel chaotic search method is proposed,and a hybrid algorithm combining particle swarm optimization(PSO) with this new method,called CLSPSO,is put forward to solve 14 integer and mixed integer programming problems.... A novel chaotic search method is proposed,and a hybrid algorithm combining particle swarm optimization(PSO) with this new method,called CLSPSO,is put forward to solve 14 integer and mixed integer programming problems.The performances of CLSPSO are compared with those of other five hybrid algorithms combining PSO with chaotic search methods.Experimental results indicate that in terms of robustness and final convergence speed,CLSPSO is better than other five algorithms in solving many of these problems.Furthermore,CLSPSO exhibits good performance in solving two high-dimensional problems,and it finds better solutions than the known ones.A performance index(PI) is introduced to fairly compare the above six algorithms,and the obtained values of(PI) in three cases demonstrate that CLSPSO is superior to all the other five algorithms under the same conditions. 展开更多
关键词 particle swarm optimization chaotic search integer programming problem mixed integer programming problem
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Solving resource availability cost problem in project scheduling by pseudo particle swarm optimization 被引量:4
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作者 Jianjun Qi Bo Guo +1 位作者 Hongtao Lei Tao Zhang 《Journal of Systems Engineering and Electronics》 SCIE EI CSCD 2014年第1期69-76,共8页
This paper considers a project scheduling problem with the objective of minimizing resource availability costs appealed to finish al activities before the deadline. There are finish-start type precedence relations amo... This paper considers a project scheduling problem with the objective of minimizing resource availability costs appealed to finish al activities before the deadline. There are finish-start type precedence relations among the activities which require some kinds of renewable resources. We predigest the process of sol-ving the resource availability cost problem (RACP) by using start time of each activity to code the schedule. Then, a novel heuris-tic algorithm is proposed to make the process of looking for the best solution efficiently. And then pseudo particle swarm optimiza-tion (PPSO) combined with PSO and path relinking procedure is presented to solve the RACP. Final y, comparative computational experiments are designed and the computational results show that the proposed method is very effective to solve RACP. 展开更多
关键词 project scheduling resource availability cost problem(RACP) HEURISTICS particle swarm optimization (PSO) path relin-king.
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Layout problem of multi-component systems arising for improving maintainability 被引量:5
3
作者 罗旭 杨拥民 +2 位作者 葛哲学 温熙森 官凤娇 《Journal of Central South University》 SCIE EI CAS 2014年第5期1833-1841,共9页
To improve the mainlainability design efficiency and quality, a layout optimization method for maintainability of multi-component systems was proposed. The impact of the component layout design on system maintainabili... To improve the mainlainability design efficiency and quality, a layout optimization method for maintainability of multi-component systems was proposed. The impact of the component layout design on system maintainability was analyzed, and the layout problem for maintainability was presented. It was formulated as an optimization problem, where maintainability, layout space and distance requirement were formulated as objective functions. A multi-objective particle swarm optimization algorithm, in which the constrained-domination relationship and the update strategy of the global best were simply modified, was then used to obtain Pareto optimal solutions for the maintainability layout design problem. Finally, application in oxygen generation system of a spacecraft was studied in detail to illustrate the effectiveness and usefulness of the proposed method. The results show that the concurrent maintainability design can be carried out during the layout design process by solving the layout optimization problem for maintainability. 展开更多
关键词 MAINTAINABILITY layout problem optimization multi-component system multi-objective particle swarm optimization
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基于改进灰狼算法求解武器目标分配问题
4
作者 陈阳 李姜 +2 位作者 王烨 高远 郭立红 《兵器装备工程学报》 北大核心 2025年第6期227-233,共7页
针对群智能优化算法求解武器目标分配问题搜索效率低的现状,提出了一种改进的灰狼优化算法。不同于传统的灰狼优化算法,该研究创新性地借鉴了遗传算法的思想,在灰狼优化过程中引入了交叉算子,这一改进不仅增加了种群内部的信息共享机会... 针对群智能优化算法求解武器目标分配问题搜索效率低的现状,提出了一种改进的灰狼优化算法。不同于传统的灰狼优化算法,该研究创新性地借鉴了遗传算法的思想,在灰狼优化过程中引入了交叉算子,这一改进不仅增加了种群内部的信息共享机会,还有效提升了算法的全局探索能力,使得算法能够在更大范围内寻找最优解,避免陷入局部最优的问题。仿真结果表明,在目标数量与武器数量均为20的测试组中,改进后的灰狼优化算法相较于标准的粒子群优化算法(PSO)和传统的灰狼优化算法(GWO),取得了更为优异的成绩,改进算法的适应度中位数相对于PSO和GWO分别下降了11.57%和6.37%。改进灰狼优化算法显著提升了GWO算法的全局寻优能力,且能够有效解决WTA问题。 展开更多
关键词 武器目标分配问题 群智能优化 灰狼优化算法 粒子群算法 进化计算
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考虑失效风险的国家血液战略储备网络选址-库存问题可靠性优化
5
作者 周愉峰 许瑶 +1 位作者 程佳豪 孔繁钰 《灾害学》 北大核心 2025年第2期103-110,共8页
为提高应急血液保障能力,提出国家血液战略储备网络选址-库存决策的可靠性优化问题。以应急响应时效最优为目标,考虑多血型多阶段不确定应急需求、失效风险、预算限制、随机日常需求、库存容量限制、协同定位等因素,构建描述问题的混合... 为提高应急血液保障能力,提出国家血液战略储备网络选址-库存决策的可靠性优化问题。以应急响应时效最优为目标,考虑多血型多阶段不确定应急需求、失效风险、预算限制、随机日常需求、库存容量限制、协同定位等因素,构建描述问题的混合整数非线性规划模型。提出一种综合历史数据与专家知识的多源数据驱动方法。失效概率与应急需求等关键参数基于历史数据进行初步推演,并通过专家知识进行修正。针对模型,设计一种改进的离散粒子群算法(IDPSO)。结果表明,提出的IDPSO优于PSO;在网络设计阶段就考虑失效风险极为必要,可降低将来可能发生的应急损失。 展开更多
关键词 应急设施选址 选址-库存问题 失效风险 样本均值近似 粒子群算法
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低碳经济背景下考虑需求不确定性的食品冷链物流库存-路径联合优化
6
作者 初良勇 林明秀 《上海海事大学学报》 北大核心 2025年第3期85-94,共10页
为降低需求不确定对食品冷链物流的影响,考虑车速、载重等参数,建立油耗测度模型;引入新鲜度衰减函数计算食品配送过程中的货损成本。在此基础上,根据时间窗和零售商服务水平等约束,以包括碳排放成本在内的总成本最低为目标,构建需求不... 为降低需求不确定对食品冷链物流的影响,考虑车速、载重等参数,建立油耗测度模型;引入新鲜度衰减函数计算食品配送过程中的货损成本。在此基础上,根据时间窗和零售商服务水平等约束,以包括碳排放成本在内的总成本最低为目标,构建需求不确定的低碳库存-路径联合优化模型。通过机会约束规划模型进行确定性转化,设计一种基于Tent映射的混沌粒子群优化算法(chaotic particle swarm optimization algorithm based on Tent mapping,TCPSO)对优化模型进行求解。实验结果表明,与单独优化模型相比,联合优化模型的总成本降低了4.95%~9.03%,碳排放成本降低了3.32%~7.59%,物流成本和碳排放量均降低。通过改变车速和需求变异系数,发现总成本随车速增大先降低后上升,随需求波动增大而上升。实例证明所构建的优化模型和设计的算法有效且具有鲁棒性。 展开更多
关键词 绿色库存-路径问题 食品冷链物流 粒子群优化 需求不确定 碳排放
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基于毁伤评估结果的无人机对地攻击任务分配方法 被引量:3
7
作者 侯鹏 葛玉雪 +2 位作者 裴扬 岳源 艾俊强 《兵工学报》 北大核心 2025年第2期17-29,共13页
为提升多无人机协同对地打击任务的作战效能并提高协同任务分配效率,提出一种基于作战单元毁伤概率结果的任务分配方法。构建3种典型地面目标毁伤评估模型,计算不同打击方向下各目标的毁伤概率作为任务分配问题的数据支撑。对各无人机... 为提升多无人机协同对地打击任务的作战效能并提高协同任务分配效率,提出一种基于作战单元毁伤概率结果的任务分配方法。构建3种典型地面目标毁伤评估模型,计算不同打击方向下各目标的毁伤概率作为任务分配问题的数据支撑。对各无人机挂载不同武器打击地面目标的典型场景,提出改进混合粒子群优化算法解决任务分配问题。利用遗传算法的交叉、变异操作更新粒子位置,对交叉操作、变异操作进行改进并引入粒子反转操作增加粒子的多样性,避免陷入局部最优。通过仿真算例对所提方法进行验证,结果证明在利用毁伤评估模型计算地面目标的毁伤概率后,所提方法能在满足毁伤要求的前提下得到满足约束条件的任务分配方案,且能提高多无人机体系整体上的作战效能。 展开更多
关键词 多无人机 任务分配 毁伤评估 毁伤概率 混合粒子群优化算法
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基于混合粒子群算法的防空装备软硬杀伤目标分配方法研究 被引量:1
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作者 刘世豪 崔小舟 +2 位作者 王斐斐 黄骁飞 王聪 《现代防御技术》 北大核心 2025年第1期97-107,共11页
在防空体系软硬协同作战模式中,对软杀伤和硬杀伤装备协同拦截进行合理高效的目标分配具有重要的意义,提出了一种基于混合粒子群算法的防空装备软硬杀伤目标分配方法。分析软硬协同拦截问题对应的寻优指标,使用硬杀伤装备射击有利度和... 在防空体系软硬协同作战模式中,对软杀伤和硬杀伤装备协同拦截进行合理高效的目标分配具有重要的意义,提出了一种基于混合粒子群算法的防空装备软硬杀伤目标分配方法。分析软硬协同拦截问题对应的寻优指标,使用硬杀伤装备射击有利度和软杀伤装备压制、频率、角度等干扰有利度指标整合目标综合拦截效能指标,将传统粒子群算法与遗传算法的优势进行结合,采用改进的混合粒子群算法,并设计了适合软硬装备同时分配的编码结构和加快算法收敛的粒子生成引导操作。仿真结果表明:在野战固定阵地防空场景中,混合粒子群算法可快速得到目标分配最优方案,相较于传统算法,目标综合拦截效能明显提升,在防空指挥控制系统中具有一定的工程应用价值。 展开更多
关键词 软硬协同 防空体系 目标分配 粒子群算法 指挥控制
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突发公共卫生事件下救援物资配送方案研究 被引量:2
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作者 帅春燕 张婷 +1 位作者 王文聪 欧阳鑫 《安全与环境学报》 北大核心 2025年第1期227-236,共10页
在突发公共卫生事件封控情况下,大规模应急救援物资的配送需要兼顾效率、成本及安全性,在有限的救援投入下获取最大化资源利用和最小化配送成本,同时避免人员的交叉感染。为此,提出了基于两层配送网络的应急物资配送方案,并提出改进粒... 在突发公共卫生事件封控情况下,大规模应急救援物资的配送需要兼顾效率、成本及安全性,在有限的救援投入下获取最大化资源利用和最小化配送成本,同时避免人员的交叉感染。为此,提出了基于两层配送网络的应急物资配送方案,并提出改进粒子群优化算法(Improved Particle Swarm Optimization Algorithm,IPSOA)对配送路径进行优化。首先,根据行政区划分以及物资需求点的空间分布、各需求点的居民人数和需求量,采用层次聚类算法建立由“物资储备中心-物资集散中心”和“物资集散中心-物资需求点”构成的两层配送网络,每层配送网络都由多配送中心和多需求点组成,该物资配送属于多配送车辆的多中心车辆路径规划问题(Multi-Depot Vehicle Routing Problem,MDVRP)。其次,为了获取合理高效的配送路径,以配送成本最小为目标,构建基于多约束的物资配送优化模型,并提出基于人工鱼群算法(Artificial Fish Swarm Algorithm,AFSA)的粒子群优化(AFSA-PSO)算法对两层配送网络进行求解。最后,以某市9个行政区在疫情封控期间的数据为例验证两层配送网络和AFSA-PSO算法的有效性。结果表明:构建的两层配送网络和AFSA-PSO算法能够对多车辆MDVRP问题进行有效求解,科学规划配送路径;算法对比发现,AFSA-PSO能够避免模型过早收敛,且能够获取比遗传算法和粒子群优化算法更少的车辆数和更短的配送路径,有效地降低配送成本,提高经济效益。 展开更多
关键词 公共安全 物资配送路径 改进粒子群优化算法 多车辆多中心车辆路径规划问题 分层聚类 公共卫生事件
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融合经济性与鲁棒性的多目标停机位动态分配方法
10
作者 杜婧涵 李佳祥 +3 位作者 程擎 朱新平 尹嘉男 张魏宁 《交通运输系统工程与信息》 北大核心 2025年第4期326-336,共11页
针对民航业复苏背景下停机位资源紧张与动态调度需求,本文提出融合经济性与鲁棒性的停机位分配多目标优化模型。首先,构建包含滑行油耗成本、停机位服务成本和空闲时间成本的综合经济性目标函数;进而,提出回溯混合粒子群算法(Backtracki... 针对民航业复苏背景下停机位资源紧张与动态调度需求,本文提出融合经济性与鲁棒性的停机位分配多目标优化模型。首先,构建包含滑行油耗成本、停机位服务成本和空闲时间成本的综合经济性目标函数;进而,提出回溯混合粒子群算法(Backtracking-Hybrid Particle Swarm Optimization, BH-PSO)缓解传统粒子群算法(Particle Swarm Optimization, PSO)对参数初始化过度依赖问题,提升全局搜索能力。此外,针对航班时刻不确定性问题,进一步提出基于广义极值分布的动态鲁棒性模型。为验证所提模型的有效性,以国内某区域枢纽机场142架航班为案例进行实验分析。实验结果表明:改进的BH-PSO算法较PSO算法在综合成本上降低8590.5元,降幅3.63%,收敛速度提升约50%。通过100组仿真场景验证,动态鲁棒性模型在成本增加0.62%~1.28%的前提下,冲突次数减少约20%,显著优于静态优化方案。相关研究结论一定程度缓解了传统模型的静态局限性,为智慧机场应对航班动态变化提供决策支持,对提升资源利用率和运营效率具有重要参考价值。 展开更多
关键词 航空运输 停机位分配 多目标优化 航班时刻扰动 粒子群算法 鲁棒性
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基于环境识别策略的多目标自适应粒子群 算法及应用
11
作者 武保同 舒若琦 陈志祥 《计算机应用研究》 北大核心 2025年第10期2980-2988,共9页
针对标准的多目标粒子群算法在寻优过程中易出现局部最优、收敛速度过快和精度较低等问题,提出了一种基于环境识别的多目标自适应粒子群算法。利用佳点集策略生成初始种群,使个体均匀分布在解空间内;采用非线性惯性权重机制和交叉变异策... 针对标准的多目标粒子群算法在寻优过程中易出现局部最优、收敛速度过快和精度较低等问题,提出了一种基于环境识别的多目标自适应粒子群算法。利用佳点集策略生成初始种群,使个体均匀分布在解空间内;采用非线性惯性权重机制和交叉变异策略,避免算法在搜索过程中过快收敛;提出基于环境识别的自适应学习算子和自适应跳跃协作算子,分别通过自识别解空间内种群多样性程度和粒子小生境内拥挤度信息实现粒子间信息的交互和学习。通过多组基准函数的仿真实验进行比较,结果表明算法的搜索能力和优化精度都得到明显改善。最后,通过一个带有NP-hard性质的实际多阶段生产案例验证了算法的实用性。 展开更多
关键词 粒子群算法 进化计算 自适应学习 多目标优化 多阶段生产问题
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基于改进分数阶粒子群算法的多无人车取送货任务调度方法
12
作者 陈玉全 冯丽曼 +2 位作者 孙克璇 张楠杰 王冰 《农业机械学报》 北大核心 2025年第6期109-118,共10页
针对农产品运输场景下产地与销地配送环节中的多无人车协同任务分配问题,首先构建涵盖行程成本、时间违反成本、负载违反成本和启动成本的多无人车取送货任务调度组合优化模型。提出一种改进分数阶粒子群算法(Improved fractional order... 针对农产品运输场景下产地与销地配送环节中的多无人车协同任务分配问题,首先构建涵盖行程成本、时间违反成本、负载违反成本和启动成本的多无人车取送货任务调度组合优化模型。提出一种改进分数阶粒子群算法(Improved fractional order particle swarm optimization,IFOPSO)。通过在粒子群算法(PSO)中引入分数阶列维随机步长,提高PSO的全局搜索能力,进一步设计列维阶次的自适应调整机制,提高IFOPSO的收敛精度和寻优性能。基于10个基准函数的对比实验结果表明,提出的IFOPSO算法在收敛速度、精度以及全局搜索能力等方面,相较于现有算法表现出显著优势。最后将IFOPSO算法应用于多无人车任务分配问题的求解中,并与传统PSO、改进PSO和分数阶PSO算法进行对比实验,结果表明该算法能够有效降低调度成本,并快速找到合理的取送货方案。 展开更多
关键词 农产品运输 任务分配 多车协同 分数阶粒子群算法 列维随机步长 自适应列维阶次
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基于机器学习的IBIEM控制方程基本解构造模型
13
作者 刘中宪 黄珑 +1 位作者 孟思博 黄振恩 《计算力学学报》 北大核心 2025年第2期228-234,共7页
间接边界积分方程法IBIEM(indirect boundary integral equation method)求解波动问题时控制方程基本解构造依赖经验判断和试算,导致宽频散射求解不够稳定。本文通过粒子群优化-人工神经网络建立IBIEM控制方程基本解构造模型,以数据驱... 间接边界积分方程法IBIEM(indirect boundary integral equation method)求解波动问题时控制方程基本解构造依赖经验判断和试算,导致宽频散射求解不够稳定。本文通过粒子群优化-人工神经网络建立IBIEM控制方程基本解构造模型,以数据驱动代替经验判断,处理基本解构造过程中的不确定性。以二维峡谷对平面SH波散射IBIEM模拟为例验证所建模型的可靠性。结果表明,所建IBIEM控制方程基本解构造模型可对虚拟波源位置和数量的最优设置进行有效预测,兼顾计算效率和精度,大幅提高IBIEM求解波动问题时的稳定性和高效性;虚拟波源位置和数量最优设置方案受入射波频率和场地几何条件影响显著,且表现出非单调变化特征,依据经验设置基本解可靠性较差,以数据驱动的预测模型具有明显优势。本文所建方法可为IBIEM求解其他类型场地地震波动问题提供参考。 展开更多
关键词 间接边界积分方程法 虚拟波源 人工神经网络 粒子群优化 波动问题求解
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基于混合策略多目标粒子群的异构无人机协同多任务分配
14
作者 王昱 马春荣 赵明月 《浙江大学学报(工学版)》 北大核心 2025年第4期821-831,共11页
针对多约束条件下的异构无人机协同多任务分配问题,构建综合考虑航程代价、时间代价、作战效能和多个约束的三目标优化模型,提出基于混合策略的多目标粒子群优化算法.为了评价任务打击效率同时考虑死锁难题,在建模过程中提出弹药平均作... 针对多约束条件下的异构无人机协同多任务分配问题,构建综合考虑航程代价、时间代价、作战效能和多个约束的三目标优化模型,提出基于混合策略的多目标粒子群优化算法.为了评价任务打击效率同时考虑死锁难题,在建模过程中提出弹药平均作用效能指标和等待时间计算.为了解决传统粒子群算法易陷入局部最优的问题,确保始终搜索到满足约束的可行解,分别提出基于约束的粒子动态优选初始化策略、基于支配关系的优势个体选择策略和基于任务的小模块粒子更新及修正策略,有效提升算法在收敛精度及多样性方面的综合性能.通过多场景下的仿真、消融实验验证模型及算法的有效性.结果表明,相较对比算法,所提算法得到的解集更收敛、多样,分布更均匀,能够高效实现异构无人机的协同多任务分配. 展开更多
关键词 异构无人机 任务分配 多目标优化 粒子群 混合策略
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基于改进PSO-DQN的动态火力分配算法
15
作者 邱少明 刘良玉 +1 位作者 黄昕晨 俄必聪 《电光与控制》 北大核心 2025年第6期24-30,共7页
针对动态火力分配中难以反映战场态势博弈情况的问题,提出了基于深度Q网络(DQN)的混沌随机粒子群(TRPSO-DQN)火力分配算法。首先使用DQN根据战场态势生成博弈矩阵;其次利用改进粒子群算法求解纳什均衡,以解决传统线性规划求解结果不准... 针对动态火力分配中难以反映战场态势博弈情况的问题,提出了基于深度Q网络(DQN)的混沌随机粒子群(TRPSO-DQN)火力分配算法。首先使用DQN根据战场态势生成博弈矩阵;其次利用改进粒子群算法求解纳什均衡,以解决传统线性规划求解结果不准确、大维度矩阵无法求解的问题;最后利用提出的TRPSO-DQN算法实现动态火力分配。实验结果表明,该算法在实现动态火力分配方面具有很强的对抗性,火力分配的结果也更加合理,算法的收敛速度较快,纳什均衡的求解精度也优于其他算法。 展开更多
关键词 粒子群优化算法 纳什均衡 混沌映射 火力分配
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求解矩形条带装箱问题的改进剩余矩形法
16
作者 刘志雄 《计算机集成制造系统》 北大核心 2025年第7期2605-2617,共13页
矩形条带装箱问题是一类具有NP-Complete求解复杂性的组合优化问题,提出一种基于加权匹配函数的改进剩余矩形法用于求解矩形条带装箱问题。设计一种多因素加权匹配函数,采用双向选择策略,在剩余矩形集合和待排放矩形件集合中,选择最合... 矩形条带装箱问题是一类具有NP-Complete求解复杂性的组合优化问题,提出一种基于加权匹配函数的改进剩余矩形法用于求解矩形条带装箱问题。设计一种多因素加权匹配函数,采用双向选择策略,在剩余矩形集合和待排放矩形件集合中,选择最合适的剩余矩形和矩形件实现最优匹配。基于加权匹配函数值,采用动态放置策略用于确定矩形件在剩余矩形中的放置位置。为了降低装箱高度,采用了旋转和平移后处理工艺对位于最高位置的矩形件进行调整。不同算例采用动态权重模式,利用粒子群算法用于搜索和确定最优权重值。针对典型算例的实验结果表明,相比传统剩余矩形法,改进剩余矩形法能够有效降低装箱高度。从测试算例装箱高度的平均误差看,计算结果也明显好于BF(Best Fit)算法及其改进算法,仅次于基于评分规则的启发式算法。 展开更多
关键词 矩形条带装箱问题 剩余矩形法 加权匹配 动态放置 后处理 粒子群算法
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带忽略工序的多目标批量流混合流水车间调度
17
作者 李浩平 朱成彪 +5 位作者 陈心怡 彭巍 孟荣华 金朱鸿 杜昕毅 蔡浏阳 《计算机集成制造系统》 北大核心 2025年第1期89-101,共13页
针对带忽略工序的批量流混合流水车间调度问题,在考虑批次切换调整时间的情况下,以最小化完工时间和机床负荷平衡为优化目标,建立柔性批量分割和调度集成优化模型,提出一种双层改进PSO-GA混合算法。算法提出批量和机器的双层搜索求解框... 针对带忽略工序的批量流混合流水车间调度问题,在考虑批次切换调整时间的情况下,以最小化完工时间和机床负荷平衡为优化目标,建立柔性批量分割和调度集成优化模型,提出一种双层改进PSO-GA混合算法。算法提出批量和机器的双层搜索求解框架,外层进行柔性分批,内层搜索排序及调度方案。针对批量分割、工件批排序、机器分配3个问题,设计基于批量、工序和机器的三段式编码,内层将狼群算法的分级和游走策略引入粒子群算法,设计了一种基于PBX(Position-based Crossover)交叉操作的围攻策略以提高算法的局部搜索及寻优能力。通过仿真实验并与几种启发式算法进行对比及实例验证,说明了调度模型和算法的可行性和优越性。 展开更多
关键词 批量流 混合流水车间调度 忽略工序 改进PSO-GA混合算法 双层搜索框架 柔性分批
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生存进化阶段性搜索微粒群算法及其可靠性冗余分配优化应用 被引量:1
18
作者 姚成玉 刘晓波 +2 位作者 陈东宁 张运鹏 吕世君 《计算机集成制造系统》 EI CSCD 北大核心 2024年第6期1959-1971,共13页
为高效解决含有异质冗余的多态系统(MSS)可靠性优化问题,并弥补微粒群优化(PSO)算法易早熟收敛的不足,从作用力方式和种群拓扑结构两方面对算法进行改进。改进PSO算法中单一的作用力方式,设置前后两个搜索阶段,对应两个搜索阶段分别构... 为高效解决含有异质冗余的多态系统(MSS)可靠性优化问题,并弥补微粒群优化(PSO)算法易早熟收敛的不足,从作用力方式和种群拓扑结构两方面对算法进行改进。改进PSO算法中单一的作用力方式,设置前后两个搜索阶段,对应两个搜索阶段分别构造平衡引斥力方式和双层引力(个体和全局最优解引力、中间适应度微粒引力)方式,提出阶段性搜索微粒群(SPSO)算法;利用生物个体“择友而交”和优胜劣汰的生存体系构建生存进化(SE)拓扑结构,以结构演化和算法进化并行方式将该拓扑结构融入SPSO算法,提出生存进化阶段性搜索微粒群(SPSO-SE)算法,进一步提升算法的优化性能;利用Benchmark函数对所提算法与PSO的改进算法进行测试对比,结果表明,所提SPSO-SE算法具有更好的寻优能力。采用SPSO-SE算法对串-并联和桥式结构的多态系统的可靠性冗余分配问题进行优化,得到的系统结构费用更低、可靠度更高。 展开更多
关键词 异质冗余 多态系统 微粒群优化算法 作用力方式 生存进化 Benchmark函数 可靠性冗余分配问题优化
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多/单目标优化转换下的作战任务重分配
19
作者 张建东 纪龙梦 +3 位作者 史国庆 郭岩 杨啟明 张耀中 《西北工业大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2024年第3期426-434,共9页
协同作战任务分配技术是近年来军事领域的研究热点之一,以往的研究一般将任务分配划分为预分配和动态分配2个阶段并独立进行研究,但是这种做法忽略了2个阶段之间的内在联系。针对这一问题,以多目标优化下的任务预分配和单目标优化下的... 协同作战任务分配技术是近年来军事领域的研究热点之一,以往的研究一般将任务分配划分为预分配和动态分配2个阶段并独立进行研究,但是这种做法忽略了2个阶段之间的内在联系。针对这一问题,以多目标优化下的任务预分配和单目标优化下的任务动态分配为切入点,提出一种多/单目标优化转换思想。在动态任务分配阶段,通过决策者在预分配阶段的选择获取其主观偏好,基于获取的主观偏好将多目标优化转化为单目标优化后,使用合同网协议完成单目标任务重分配。仿真结果证明了所提出的多/单目标优化转换思想的正确性及其在动态任务分配问题中的适用性。 展开更多
关键词 多目标优化 单目标优化 任务重分配 多目标粒子群算法 合同网协议
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具有紧时、高能耗特征的混合流水车间多目标调度优化问题
20
作者 常大亮 史海波 刘昶 《中国机械工程》 EI CAS CSCD 北大核心 2024年第7期1269-1278,共10页
针对具有紧时、高能耗工序特征的混合流水车间调度问题,以优化产品暴露时间、最大完工时间和能源消耗为目标,建立混合流水车间调度模型,并提出一种改进的多目标粒子群算法进行有效求解。首先构建了基于ISDE指标的档案维护策略及局部邻... 针对具有紧时、高能耗工序特征的混合流水车间调度问题,以优化产品暴露时间、最大完工时间和能源消耗为目标,建立混合流水车间调度模型,并提出一种改进的多目标粒子群算法进行有效求解。首先构建了基于ISDE指标的档案维护策略及局部邻域搜索策略,辅助算法跃出局部极值及减少生产阻塞。之后,提出一种基于模糊理论的决策分析方法选取最优调度方案。最后,通过仿真实验验证提出的多目标调度模型与算法的可行性和优越性。 展开更多
关键词 混合流水车间调度问题 多目标粒子群优化算法 紧时性约束 高能耗
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