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Chaotic migration-based pseudo parallel genetic algorithm and its application in inventory optimization 被引量:1
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作者 ChenXiaofang GuiWeihua WangYalin 《Journal of Systems Engineering and Electronics》 SCIE EI CSCD 2005年第2期411-417,共7页
Considering premature convergence in the searching process of genetic algorithm, a chaotic migration-based pseudo parallel genetic algorithm (CMPPGA) is proposed, which applies the idea of isolated evolution and infor... Considering premature convergence in the searching process of genetic algorithm, a chaotic migration-based pseudo parallel genetic algorithm (CMPPGA) is proposed, which applies the idea of isolated evolution and information exchanging in distributed Parallel Genetic Algorithm by serial program structure to solve optimization problem of low real-time demand. In this algorithm, asynchronic migration of individuals during parallel evolution is guided by a chaotic migration sequence. Information exchanging among sub-populations is ensured to be efficient and sufficient due to that the sequence is ergodic and stochastic. Simulation study of CMPPGA shows its strong global search ability, superiority to standard genetic algorithm and high immunity against premature convergence. According to the practice of raw material supply, an inventory programming model is set up and solved by CMPPGA with satisfactory results returned. 展开更多
关键词 parallel genetic algorithm CHAOS premature convergence inventory optimization.
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A Genetic Algorithm Approach to Optimize Parameters in Infrared Guidance System
2
作者 周德俊 《红外技术》 CSCD 北大核心 2001年第6期20-25,共6页
In the infrared guidance system, the gray level threshold is key for target recognition. After thresholding, a target in the binary image is distinguished from the complex background by three recognition features. Usi... In the infrared guidance system, the gray level threshold is key for target recognition. After thresholding, a target in the binary image is distinguished from the complex background by three recognition features. Using a genetic algorithm, this paper seeks to find the optimal parameters varied with different sub images to compute the adaptive segmentation threshold.The experimental results reveal that the GA paradigm is an efficient and effective method of search. 展开更多
关键词 遗传算法 优化参数 红外导引系统
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PHUI-GA: GPU-based efficiency evolutionary algorithm for mining high utility itemsets
3
作者 JIANG Haipeng WU Guoqing +3 位作者 SUN Mengdan LI Feng SUN Yunfei FANG Wei 《Journal of Systems Engineering and Electronics》 SCIE CSCD 2024年第4期965-975,共11页
Evolutionary algorithms(EAs)have been used in high utility itemset mining(HUIM)to address the problem of discover-ing high utility itemsets(HUIs)in the exponential search space.EAs have good running and mining perform... Evolutionary algorithms(EAs)have been used in high utility itemset mining(HUIM)to address the problem of discover-ing high utility itemsets(HUIs)in the exponential search space.EAs have good running and mining performance,but they still require huge computational resource and may miss many HUIs.Due to the good combination of EA and graphics processing unit(GPU),we propose a parallel genetic algorithm(GA)based on the platform of GPU for mining HUIM(PHUI-GA).The evolution steps with improvements are performed in central processing unit(CPU)and the CPU intensive steps are sent to GPU to eva-luate with multi-threaded processors.Experiments show that the mining performance of PHUI-GA outperforms the existing EAs.When mining 90%HUIs,the PHUI-GA is up to 188 times better than the existing EAs and up to 36 times better than the CPU parallel approach. 展开更多
关键词 high utility itemset mining(HUIM) graphics process-ing unit(GPU)parallel genetic algorithm(GA) mining perfor-mance
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基于强化学习与遗传算法的机器人并行拆解序列规划方法 被引量:2
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作者 汪开普 马晓艺 +2 位作者 卢超 殷旅江 李新宇 《国防科技大学学报》 北大核心 2025年第2期24-34,共11页
在拆解序列规划问题中,为了提高拆解效率、降低拆解能耗,引入了机器人并行拆解模式,构建了机器人并行拆解序列规划模型,并设计了基于强化学习的遗传算法。为了验证模型的正确性,构造了混合整数线性规划模型。算法构造了基于目标导向的... 在拆解序列规划问题中,为了提高拆解效率、降低拆解能耗,引入了机器人并行拆解模式,构建了机器人并行拆解序列规划模型,并设计了基于强化学习的遗传算法。为了验证模型的正确性,构造了混合整数线性规划模型。算法构造了基于目标导向的编解码策略,以提高初始解的质量;采用Q学习来选择算法迭代过程中的最佳交叉策略和变异策略,以增强算法的自适应能力。在一个34项任务的发动机拆解案例中,通过与四种经典多目标算法对比,验证了所提算法的优越性;分析所得拆解方案,结果表明机器人并行拆解模式可以有效缩短完工时间,并降低拆解能耗。 展开更多
关键词 拆解序列规划 机器人并行拆解 混合整数线性规划模型 遗传算法 强化学习
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基于遗传算法的航天发射场多任务并行规划方法
5
作者 张俊新 胡梅 +4 位作者 钟文安 孙乐园 胡鹏 叶欣 晏政 《电子测量与仪器学报》 北大核心 2025年第5期117-124,共8页
当前,航天发射建设规模不断扩大,建设多个测试发射的设备设施后,发射场面临多枚运载火箭并行测试的任务规划问题。运载火箭进场、测试、总装、转运和加注发射分别在不同的测试区域完成,由于型号差异,某些测试区域可以共用,某些不能共用... 当前,航天发射建设规模不断扩大,建设多个测试发射的设备设施后,发射场面临多枚运载火箭并行测试的任务规划问题。运载火箭进场、测试、总装、转运和加注发射分别在不同的测试区域完成,由于型号差异,某些测试区域可以共用,某些不能共用,且同一测试区域能够容纳的运载火箭有限(通常仅能容纳1枚),在这些约束条件下,如何在尽可能短的时间内完成多任务并行的计划安排是必须解决的重要问题。通过对国内外相关问题研究的分析,梳理了2000年以来国内航天发射场测试发射工艺流程设计和优化的方法,现行的“双代号网络计划图”难以适应多任务并行规划需要,关键路径法、价值链分析法等缺乏定量分析能力。结合国内航天发射场规划问题的难点,采用遗传算法,通过双层编码方式,根据并行任务数量确定种群规模和迭代次数,以航天发射场任务规划的目标函数作为算法适应度计算函数。经过算例验证,可以得到可供工程应用的多任务并行规划较为优化的方案,求解5枚火箭任务并行规划方案用时<1 min,较传统手工绘制双代号网络计划图的方式效率大幅提升。方法具有一定的通用性和扩展性,可以根据不同火箭任务的流程对编码方法进行设置和细化,从而提高算法的实用性。 展开更多
关键词 多任务并行规划 航天发射任务规划 航班化发射 高效发射 遗传算法
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基于复模态分析与并行遗传算法的车辆动力参数识别
6
作者 施剑锋 丁勇 +2 位作者 沈伯衡 韩凌霞 谢旭 《哈尔滨工业大学学报》 北大核心 2025年第7期42-51,共10页
获取准确的车辆动力参数是车桥耦合振动分析与桥梁健康监测的前提,为此,提出了一种基于复模态分析与多核并行遗传算法的车辆动力参数快速识别方法。首先,改进了复模态理论结合有限元方法获取车辆自振频率、阻尼比、模态振型的算法;然后... 获取准确的车辆动力参数是车桥耦合振动分析与桥梁健康监测的前提,为此,提出了一种基于复模态分析与多核并行遗传算法的车辆动力参数快速识别方法。首先,改进了复模态理论结合有限元方法获取车辆自振频率、阻尼比、模态振型的算法;然后,提出了车辆动力参数识别的多核并行遗传算法,采用多目标适应度评价,以快速、准确地识别车辆刚度、阻尼、转动惯量;最后,采用车轮跌落振动实验和环境激励峰值法实测车辆的模态,获取用于适应度评价的自振频率、阻尼比和振型。通过对轻型汽车、重型卡车的动力参数进行识别进行验证,结果表明:用识别的车辆动力参数计算得到的车辆振动模态,与实测振动模态吻合,其中前3阶固有频率的最大误差为0.8%、阻尼比最大误差为1.3%,计算与实测振型向量之间的夹角余弦接近1;车辆的分析模型有必要增加车体的扭转阻尼,以准确反映实际车辆的扭转振动特性;多核并行算法大大加速了识别过程。16核心CPU在15核心并行时的加速比达到最大值12.5,在复杂车辆的多目标、多参数识别中,采用多核并行算法是非常有效的。 展开更多
关键词 车桥耦合振动 车辆有限元模型 复模态分析 动力参数识别 多核并行计算 遗传算法
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面向异步混合流水车间排产的混合禁忌搜索遗传优化算法 被引量:1
7
作者 王思彤 林荣恒 《计算机科学》 北大核心 2025年第4期271-279,共9页
相比于传统流水线,混合流水车间具有更高的灵活性,能适应多变的生产场景,但其排产方案的求解复杂度更高,是现代实际制造系统中的常见问题。针对群智能进化算法在解决该问题时计算难度大且搜索效率不高的问题,以最小化总完工时间为优化目... 相比于传统流水线,混合流水车间具有更高的灵活性,能适应多变的生产场景,但其排产方案的求解复杂度更高,是现代实际制造系统中的常见问题。针对群智能进化算法在解决该问题时计算难度大且搜索效率不高的问题,以最小化总完工时间为优化目标,提出了一种混合禁忌搜索遗传优化算法。该算法根据排产问题中所有工件具有相同生产工艺、工件数量多、各阶段并行机不同速的特点,采用了基于首阶段工件顺序的单层编码、考虑机器选择三层优先级的解码方法、多种遗传算子和禁忌搜索算子,具有更加优秀的搜索性能,在保证解质量的基础上提高了算法的收敛速度。最后,通过40个算例和实际应用案例评估算法性能,并将其与其他算法进行比较。实验结果表明,所提出的算法在求解中规模算例、大规模算例和加工车间案例时表现优秀,排产结果的完工时间平均缩短了10.71%,算法达到最优解所需的迭代次数减少了25.72%,运行时间缩短了10.79%。 展开更多
关键词 排产优化 改进遗传算法 禁忌搜索 混合流水车间调度 异步并行机
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考虑风险的人机协作异步并行拆卸序列规划方法
8
作者 张宽路 张秀芬 李国贤 《机电工程》 北大核心 2025年第7期1378-1388,共11页
在人机协作异步并行拆卸过程中,工作区域重叠会导致机器人或操作人员工作暂停或发生碰撞,造成人身伤害等潜在风险,为此,将避免工作区域冲突作为大型复杂产品人机协作异步并行拆卸的约束,提出了一种基于混合遗传树种优化算法(HG-TSOA)的... 在人机协作异步并行拆卸过程中,工作区域重叠会导致机器人或操作人员工作暂停或发生碰撞,造成人身伤害等潜在风险,为此,将避免工作区域冲突作为大型复杂产品人机协作异步并行拆卸的约束,提出了一种基于混合遗传树种优化算法(HG-TSOA)的人机协作异步并行拆卸序列规划方法。首先,构建了多约束拆卸混合图模型,用于描述产品零部件间的拆卸优先级、装配约束和不同拆卸操作者(人或机器人)之间工作区域的冲突约束;设计了两段式染色体编码方法,实现了多约束拆卸混合图到染色体的映射目的;然后,以拆卸时间最短和操作者空闲时间最少为目标构建了适应度函数,为避免早熟,在选择、交叉、变异等进化算子的基础上,设计了跃迁算子,利用随机扰动扩散机制帮助算法跳出局部最优,并引入了树种优化算法的边界检查机制,确保最优解的可行性;最后,以帕萨特B5发动机为研究对象,对HG-TSOA进行了应用研究,验证了算法的有效性。研究结果表明:操作者数量为3和5时,基于HG-TSOA的人机协作异步并行拆卸序列规划方法获得的最佳拆卸时间分别为2477 s和2410 s,比同步并行拆卸时间分别少了197 s和90 s,比遗传算法(GA)获得同步并行拆卸序列对应的拆卸时间少了284 s和114 s,且具有规避工作区域冲突风险、收敛速度快、搜索范围广等特点。 展开更多
关键词 多约束拆卸混合图模型 混合遗传树种优化算法 异步并行拆卸 混合遗传树种算法 人机协作 适应度函数
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基于改进第二代非支配遗传算法的甲醇/柴油双燃料船舶发动机参数多目标优化
9
作者 赵柯洋 张衡 +4 位作者 贺波 庞轶星 程星鑫 苏玉香 李又一 《内燃机工程》 北大核心 2025年第1期17-26,共10页
利用一维发动机仿真软件GT-Power搭建了甲醇/柴油M15(即甲醇燃料所占体积比例为15%)混合燃料缸内直喷模型,选取转矩、比燃油消耗率、NOx排放量和CO排放量为优化目标,以发动机的进排气门正时角度、压缩比及空燃比为优化参数开展多目标优... 利用一维发动机仿真软件GT-Power搭建了甲醇/柴油M15(即甲醇燃料所占体积比例为15%)混合燃料缸内直喷模型,选取转矩、比燃油消耗率、NOx排放量和CO排放量为优化目标,以发动机的进排气门正时角度、压缩比及空燃比为优化参数开展多目标优化。为实现多目标优化问题的有效求解,采用灰熵并行分析方法改进第二代非支配遗传算法(non-dominated sorting genetic algorithm-Ⅱ,NSGA-Ⅱ),并利用建立的响应面模型对仿真模型计算结果进行了仿真验证。优化结果显示:转矩提升了6.96%,比燃油消耗率降低了1.19%,NOx和CO排放量分别降低了12.37%和3.77%。 展开更多
关键词 甲醇/柴油 第二代非支配遗传算法 灰熵并行 性能优化
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基于多种群遗传算法的航天复杂系统测试任务调度 被引量:3
10
作者 胡涛 申立群 +1 位作者 付晋 黄昌彬 《计算机集成制造系统》 EI CSCD 北大核心 2024年第4期1255-1262,共8页
针对航天复杂系统型号较多,传统测试流程与调度设计只能人工定制化排布,效率较低且未有效优化,同时,考虑到航天复杂系统快速测试的迫切需求,提出一种基于多目标遗传算法的航天测试流程自动生成方法。该方法在测试项集合明确的前提下,将... 针对航天复杂系统型号较多,传统测试流程与调度设计只能人工定制化排布,效率较低且未有效优化,同时,考虑到航天复杂系统快速测试的迫切需求,提出一种基于多目标遗传算法的航天测试流程自动生成方法。该方法在测试项集合明确的前提下,将测试项抽象为离散事件,以测试总时间和测试资源均衡度为优化目标,充分考虑航天器测试的诸多约束,将其作为遗传算法执行过程中交叉或变异的禁忌项。在初始种群确定后,对测试流程和调度方案进行自动生成和优化。对算例的仿真结果表明,该方法相对于同实验条件下的传统半串行测试方法和单目标优化方法,测试总时间或资源均衡度得到了较大提升。在进一步扩展优化目标和约束项后,该方法可有效提高航天复杂系统测试过程的快速响应能力和可靠性。 展开更多
关键词 流程优化 多种群遗传算法 并行任务调度 航天复杂系统测试
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考虑模具约束和开机成本的并行机调度问题研究
11
作者 李金霖 尹成龙 《运筹与管理》 CSSCI CSCD 北大核心 2024年第4期105-111,共7页
受企业实际的注塑排产问题启发,本文研究了一类考虑模具约束和开机成本的相同并行机调度问题,目标是最小化加权延迟成本、换模成本和开机成本之和。构建了混合整数规划模型,证明了问题必定存在无机器空闲的最优解,提出了新的工作分配规... 受企业实际的注塑排产问题启发,本文研究了一类考虑模具约束和开机成本的相同并行机调度问题,目标是最小化加权延迟成本、换模成本和开机成本之和。构建了混合整数规划模型,证明了问题必定存在无机器空闲的最优解,提出了新的工作分配规则以确保产生的解都无机器空闲。在此基础上,设计了修改的ATCS算法(ATCS-MOD)和基于列表调度的遗传算法(GA-LS)两种算法。大规模数值实验证明GA-LS求解效果优于CPLEX和ATCS-MOD,更显著优于传统ATCS算法,同时也证明了新工作分配规则相比传统ATCS规则的优越性。 展开更多
关键词 并行机调度 模具约束 开机成本 遗传算法
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基于种群混合迁移策略的并行量子遗传算法 被引量:1
12
作者 陆涛 管荑 +2 位作者 贾鹏 曲志坚 王子灵 《计算机工程与设计》 北大核心 2024年第8期2386-2392,共7页
针对量子遗传算法求解大规模优化问题存在收敛速度慢、易于陷入局部最优等问题,改进量子遗传算法。设计一种种群混合迁移机制促进算法的种群多样性,采用仿TriBA种群结构、双精英种群、重生种群、自适应迁移算子、个体竞争排挤算子以及... 针对量子遗传算法求解大规模优化问题存在收敛速度慢、易于陷入局部最优等问题,改进量子遗传算法。设计一种种群混合迁移机制促进算法的种群多样性,采用仿TriBA种群结构、双精英种群、重生种群、自适应迁移算子、个体竞争排挤算子以及随机失活机制,提高算法的局部勘测能力和全局寻优能力。利用Spark框架实现算法在分布式集群环境下的运算。改进2-opt&R优化算法,通过引入高斯变异提高算法的局部搜索能力,缩小算法的搜索空间。实验结果表明,改进后的算法在全局优化能力、收敛速度、运行速度和求解稳定性等方面均有大幅度提升。 展开更多
关键词 量子遗传算法 种群迁移 Spark框架 并行计算 收敛速度 全局优化 搜索空间
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多星协同观测遗传-演进双层任务规划算法 被引量:2
13
作者 李阳阳 罗俊仁 +1 位作者 张万鹏 项凤涛 《系统工程与电子技术》 EI CSCD 北大核心 2024年第6期2044-2053,共10页
多星协同任务规划方法是天基卫星系统管控的关键支撑。围绕多星协同对地观测任务展开分析,首先建立多星协同任务规划模型,包括卫星轨道参数、约束条件和待观测目标点等;其次设计了遗传演进双层求解架构,将多星任务规划问题拆解为顶层多... 多星协同任务规划方法是天基卫星系统管控的关键支撑。围绕多星协同对地观测任务展开分析,首先建立多星协同任务规划模型,包括卫星轨道参数、约束条件和待观测目标点等;其次设计了遗传演进双层求解架构,将多星任务规划问题拆解为顶层多星任务分配问题和底层单星任务调度问题,上层采用基于引导的多种群遗传算法(multi-population genetic algorithm,MPGA),将启发式结果融入到任务分配算法中,下层采用改进遗传算法对单星任务调度问题进行求解;最后针对适用性问题,设定随机和均匀分布两组目标,采用不同卫星数量设计实验验证了遗传演进双层求解框架的有效性。 展开更多
关键词 卫星任务规划 遗传演进架构 多种群遗传算法 并行算法
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PT对称多线圈并联无线电能传输系统参数优化 被引量:2
14
作者 肖蕙蕙 易皓鹏 +2 位作者 张路 胡佳伟 万梓豪 《重庆理工大学学报(自然科学)》 CAS 北大核心 2024年第4期229-236,共8页
针对宇称时间(parity-time,PT)对称多线圈并联无线电能传输(wireless power transfer,WPT)系统参数相互关联,系统参数配置困难,提出一种基于PT对称的多线圈并联WPT系统参数优化设计方法。建立基于PT对称多线圈并联WPT系统数学模型,给出... 针对宇称时间(parity-time,PT)对称多线圈并联无线电能传输(wireless power transfer,WPT)系统参数相互关联,系统参数配置困难,提出一种基于PT对称的多线圈并联WPT系统参数优化设计方法。建立基于PT对称多线圈并联WPT系统数学模型,给出系统输出功率、传输效率以及有效传输距离的一般性影响规律表达式。采用一种非线性规划和遗传算法相结合的优化方法,以输出功率为目标函数,以传输效率和有效传输距离为约束条件,对系统发射-接受线圈数及谐振参数进行寻优。根据优化结果搭建实验样机,实验结果表明系统在满足所需传输效率及有效传输距离下,系统功率输出达到设计要求,验证了理论分析和优化方法的有效性。 展开更多
关键词 PT对称 多线圈并联 非线性规划遗传算法 输出功率 传输效率 有效传输距离
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基于遗传算法整定参数的火力发电用电机伺服控制分析 被引量:2
15
作者 金宏伟 方匡坤 +1 位作者 张方明 银奇英 《中国工程机械学报》 北大核心 2024年第1期27-31,共5页
同步发电机的控制精度对提高火力发电效率的影响较大,为进一步提高火力发电用电机伺服控制控制精度,选用遗传算法整定驱动轴参数。从正弦信号和直线信号两个方面开展进给测试,促进跟随性能的显著提升。研究结果表明:遗传算法优化可知,... 同步发电机的控制精度对提高火力发电效率的影响较大,为进一步提高火力发电用电机伺服控制控制精度,选用遗传算法整定驱动轴参数。从正弦信号和直线信号两个方面开展进给测试,促进跟随性能的显著提升。研究结果表明:遗传算法优化可知,在当前人工经验条件进行整定得到的系统带宽接近64 Hz,响应性能较为理想。正弦信号下,采用遗传算法进行参数整定时,跟随误差更低,表现出更优的跟随性能。绝对误差极值降低27.3%,绝对误差积分降低42.4%。直线进给状态下,跟随误差更低,表现出更优的跟随性能。绝对误差极值降低28.6%,绝对误差积分降低39.1%。相对于人工经验整定方式,达到更优的误差波动控制状态,实现了较优的伺服稳定性。 展开更多
关键词 伺服电机 比例积分微分(PID)参数整定 遗传算法 并联发电机
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基于并行自适应遗传算法的水文模型率定研究 被引量:1
16
作者 左翔 马剑波 丛小飞 《水利水电技术(中英文)》 北大核心 2024年第3期102-112,共11页
【目的】参数率定是影响水文模型预报精度的重要因素,采用人工智能算法可以有效提高水文模型参数的率定效果。【方法】采用基于种群离散程度的自适应算子,对GA算法的交叉、变异和迁移过程进行自适应优化,并利用粗粒度并行计算模型提高... 【目的】参数率定是影响水文模型预报精度的重要因素,采用人工智能算法可以有效提高水文模型参数的率定效果。【方法】采用基于种群离散程度的自适应算子,对GA算法的交叉、变异和迁移过程进行自适应优化,并利用粗粒度并行计算模型提高种群进化效率,综合以上手段研究了一种基于自适应策略的并行遗传算法。将传统遗传算法(GA),串行自适应遗传算法(AGA)和并行自适应遗传算法(PAGA),应用于屯溪流域新安江模型的参数率定,从率定效率、率定收敛性、率定稳定性和率定效果四个方面,验证PAGA算法的综合性能。【结果】结果表明:PAGA算法的计算加速效果显著,在10核环境下相对于AGA算法计算时间减少了87.9%;在进化后期,PAGA算法能够更加稳定的收敛于最优解,收敛后的目标函数值具有更好的稳定性;在验证期的场次洪水模拟中,采用PAGA算法率定的模型模拟效果最优,总体洪水合格率大于90%,确定性系数均值为0.85。【结论】PAGA算法能够明显降低模型参数寻优耗时,改善模型率定效果和收敛性能,为水文模型参数的率定提供了新思路。 展开更多
关键词 水文预报 遗传算法 自适应策略 新安江模型 并行计算 人工智能算法 径流 数值模拟
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集装箱班轮运输网络中的船期恢复模型 被引量:1
17
作者 朱雪斌 吕靖 《交通运输系统工程与信息》 EI CSCD 北大核心 2024年第5期205-216,245,共13页
为降低船期延误对班轮运输网络运营成本的影响,本文研究了考虑班轮运输网络中集装箱路由再规划的船期恢复问题。研究采用提高船速、缩短在港口的靠泊时间和取消挂靠港口计划这3种船期恢复策略,以班轮运输网络运营总成本最小为目标,构建... 为降低船期延误对班轮运输网络运营成本的影响,本文研究了考虑班轮运输网络中集装箱路由再规划的船期恢复问题。研究采用提高船速、缩短在港口的靠泊时间和取消挂靠港口计划这3种船期恢复策略,以班轮运输网络运营总成本最小为目标,构建混合整数非线性规划模型。考虑到船期恢复问题中解的结构具有复杂性,本文开发了并行约束遗传算法。以大洋联盟4条航线上22条公开的船期数据构建班轮运输时空网络,随机生成150个算例,验证模型及算法的有效性。结果显示,本文提出的并行约束遗传算法具有稳定性,在船期恢复问题中具有更好的求解能力。相比于单个船期的研究视角,从网络的视角对受干扰的船期进行恢复,网络运营总成本更低,在部分案例中成本节约近3700万USD。初始的运输计划是班轮运输网络运营的重要标的,而船期的延误会对网络中的运输计划产生影响。从网络的视角进行船期恢复,不仅可以降低船期变化对网络运营总成本的影响,而且有利于保障班轮运输网络中初始运输计划的继续实施。 展开更多
关键词 水路运输 船期恢复 并行约束遗传算法 集装箱班轮 货物路由再规划
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考虑平行系统特征的双活调度系统的设计与应用 被引量:1
18
作者 王佳 刘璇 +3 位作者 赵崇 曹仁威 吴海勇 张峻诚 《科学技术与工程》 北大核心 2024年第13期5450-5456,共7页
为提高电网运行的稳定性,需要构建稳定可靠的电网调度系统,现提出一种考虑平行系统特征的双活调度系统。通过构建主备两个数据中心,根据应用业务量在主备调间进行调整,实现对资源的充分利用。发生故障时,另一个正常运行的中心将承担所... 为提高电网运行的稳定性,需要构建稳定可靠的电网调度系统,现提出一种考虑平行系统特征的双活调度系统。通过构建主备两个数据中心,根据应用业务量在主备调间进行调整,实现对资源的充分利用。发生故障时,另一个正常运行的中心将承担所有业务。并将平行系统视为电网虚拟运行系统,将真实与虚拟系统结合后得到电网双活调度系统,并具有管理和控制模块、实验和评估模块、学习和培训模块等功能。该系统通过对数据进行初始化处理,计算出电力分配结果,建立双层任务调度模型,利用遗传算法求解模型,从而实现双活调度系统的优化调度。对系统进行试验测试,试验结果表明:设计系统所提方法达到最优分配值所需时间短、效率高、电网信息调度总量大,调度能力强,调度信息的安全性高。说明所设计的双活调度系统具有可行性,利于区域电网的优化调度。 展开更多
关键词 平行系统 双活调度系统 电力调度 虚拟系统 遗传算法
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基于Spark的双阶段SA及GA求解MTSP
19
作者 孙鉴 刘品 +1 位作者 李昊 陈攀 《郑州大学学报(工学版)》 CAS 北大核心 2024年第4期62-69,94,共9页
针对总路径长度最小的单站点多旅行商问题,提出了基于Spark的模拟退火和遗传算法结合的两阶段KSAGA算法。在第一阶段,通过k-means聚类将多旅行商问题拆分为多个单旅行商问题,并使用模拟退火算法对组内城市的遍历次序进行优化。在第二阶... 针对总路径长度最小的单站点多旅行商问题,提出了基于Spark的模拟退火和遗传算法结合的两阶段KSAGA算法。在第一阶段,通过k-means聚类将多旅行商问题拆分为多个单旅行商问题,并使用模拟退火算法对组内城市的遍历次序进行优化。在第二阶段,通过遗传算法对城市的分组进行优化,并基于染色体分组编码方式设计了交叉、变异算子以及混合局部优化算子,以提高算法的搜索空间和收敛速度。随着城市数量的增加,计算规模变大,利用遗传算法的特性实现算法的并行,以加快算法运行效率。最后,通过选取TSPLIB的部分数据集进行仿真实验,将KSAGA与ACO、GA、SPKSA、ALNS和NSGA-Ⅱ的求解质量以及GA和NSGA-Ⅱ的收敛速度进行对比。研究结果表明:KSAGA在解决单站点多旅行商问题时能够快速收敛,并且相较于其他算法,求解质量得到了很大提升。同时,随着城市数量和旅行商数量增加,KSAGA的优势更为明显。 展开更多
关键词 多旅行商问题 并行 遗传算法 分组编码 局部优化算子
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基于全流程并行遗传算法的贝叶斯网络结构学习
20
作者 蔡一鸣 马力 +1 位作者 陆恒杨 方伟 《系统工程与电子技术》 EI CSCD 北大核心 2024年第5期1703-1711,共9页
为解决海量数据情况下学习贝叶斯网络(Bayesian network,BN)结构的算法性能急剧降低问题,基于Spark框架设计了一种全流程并行遗传算法用于BN结构学习(简称为SparkGA-BN)。SparkGA-BN包含互信息计算并行化、遗传算子并行化和适应度评分... 为解决海量数据情况下学习贝叶斯网络(Bayesian network,BN)结构的算法性能急剧降低问题,基于Spark框架设计了一种全流程并行遗传算法用于BN结构学习(简称为SparkGA-BN)。SparkGA-BN包含互信息计算并行化、遗传算子并行化和适应度评分并行化3个部分。互信息并行计算可以高效减少搜索空间;在演化前增加对种群信息与选择信息的广播来对全种群执行选择操作。选择与交叉算子共用选择信息以并行执行,从而高效演化并减少数据落盘时间。对约束和评分两阶段产生的中间数据作记忆化存储,提升数据复用率和全局执行效率。实验结果表明,所提算法在执行效率和学习准确率方面均优于对比算法。 展开更多
关键词 贝叶斯网络 结构学习 遗传算法 并行结构学习 SPARK
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