改进蚱蜢算法在电动汽车充换电站调度中的应用

电动汽车充换电站调度优化问题一般采用群智能优化算法求解，但现有算法存在陷入局部最优、早熟收敛等缺陷，因此提出一种改进的蚱蜢算法:采用边界反弹机制，提高算法效率;引入正余弦搜索机制，加强算法的全局搜索能力;采用Lévy飞行对粒子进行随机扰动，防止种群陷入局部最优;采用非线性收敛策略加快算法后期的收敛速度.实验结果表明，该算法在电动汽车充换电站调度优化问题上，性能优于原始蚱蜢算法以及其他现有群智能算法.     

基于Lévy-PSO算法的焊接机器人避障路径规划

针对工业机器人的运动特点并考虑机器人焊枪的避障问题,提出了较为实用的几何避障焊接路径规划策略.采用Lévy飞行与粒子群算法(PSO)相结合的算法进行全局路径规划的优化,并与其他方法进行模拟仿真比较,以验证其合理性和可行性.结果表明,Lévy-PSO算法能够得到避障焊接路径最优解,且其寻优效果较为稳定,可用于解决点焊机器人避障路径规划问题.     

改进人工免疫算法求解柔性作业车间调度问题

柔性作业车间的合理调度是提高生产效率和效益的关键,为了解决柔性作业车间调度问题求解过程中的难题,提出一种改进人工免疫算法的柔性作业车间调度方法.首先对当前柔性作业车间调度的研究现状进行分析,然后基于总加工时间最短构建数学模型,采用人工免疫算法进行求解,并针对标准人工免疫算法存在的不足,引入粒子群算法保持种群的多样性,以避免出现局部最优解,最后采用标准算例集对算法的性能进行仿真测试.结果表明,相对于其他算法,改进人工免疫算法获得了较优的柔性作业车间调度方案,尤其在解决大规模问题时,优势更加显著.     

混合粒子群优化算法求解模糊柔性作业车间调度问题

针对实际工厂中不确定加工时间的柔性作业车间调度问题,提出一种混合粒子群优化(HPSO)算法。用三角模糊数表示加工时间,以最小化最大模糊完工时间为优化目标建立数学模型。首先,在迭代过程中引入权重自适应调整策略,平衡算法的全局和局部搜索能力。其次,对优秀粒子进行交叉操作以产生更优个体,引入模拟退火算法增强深度寻优能力。最后,将所提算法运用于5个实例中进行仿真测试,并与粒子群优化(PSO)和改进人工蜂群等6种算法就模糊最大完工时间的平均值、最优值和最差值3项指标作对比。结果显示,HPSO求得的3项指标均优于或等于其余算法。在有限的运算资源条件下,HPSO求得的模糊最大完工时间整体小于PSO。随着实例数据量的增大,HPSO依然具有很好的求解稳定性。HPSO在一定程度上能够改善PSO易陷入局部最优的问题,且更适合求解模糊柔性作业车间调度问题。     

改进鸟群算法及其在梯级水库优化调度中的应用

介绍一种新型群智能仿生算法—鸟群算法(BSA),针对BSA算法进化初期种群多样性的不足,提出基于Lévy飞行策略改进的LBSA算法,并通过2个实例对该算法进行验证:1)利用6个不同维度的典型测试函数对LBSA算法进行仿真测试,仿真结果与基本BSA算法、教学优化算法(TLBO)、差分进化算法(DE)、改进粒子群优化算法(IPSO)、粒子群优化算法(PSO)和混合蛙跳算法(SFLA)的仿真结果进行对比分析.2)为进一步验证LBSA算法的有效性,将其与BSA、TLBO等6种算法用于求解某梯级水库中长期优化调度问题.结果表明:LBSA算法寻优精度优于其他6种算法,具有全局探索及空间勘探能力强、求解精度受维度影响较小、运行速度快、求解精度高等优点,适合求解高维多极值复杂优化问题.LBSA算法优化调度发电量为38.357 3亿kW·h,分别比TLBO、IPSO、DE、PSO和SFLA算法的优化调度结果增加发电量0.005 5、0.008 4、0.010 5、1.467 3和2.678 4亿kW·h,具有较好的优化调度效果.本文通过典型测试函数及实际工程验证了LBSA算法的可行性和高效性,为求解复杂高维的梯级水库群优化调度模型提供了一种全新的途径和方法.     

基于多开端策略的改进布谷鸟搜索算法研究

针对传统布谷鸟搜索(Cuckoo Search,CS)算法在迭代后期寻优速度慢、易陷入局部最优等缺点,提出一种多开端调节布谷鸟搜索(Multi-start Adjustable Cuckoo Search,MACS)算法。改进算法引入多开端、飞行尺度和发现概率动态调节、反向学习等策略,能够有效消除Lévy-flights策略的固有缺陷,从而平衡全局、局部搜索能力,并利用经典算例验证改进算法的优越性。仿真结果表明,改进算法在求解质量及收敛速度等方面较传统CS算法、PSO算法均有一定程度的提高。     

基于混合遗传禁忌的多目标柔性作业车间调度

针对多目标柔性作业车间调度问题(Flexible job-shop scheduling problem,FJSP),提出了一种结合遗传算法和禁忌算法求解FJSP的调度算法。首先,定义了FJSP问题模型,然后提出采用改进的遗传算法对其进行求解,采用双链进行染色体编码和NEH方法获得初始解,并提出了自适应的选择策略、混合交叉策略和复合变异策略以实现个体保优和更新,当遗传算法陷入局部最优解时,采用禁忌算法跳出局部最优,以实现全局最优解的获取。仿真实验证明文中的方法能有效地解决FJSP问题,获得全局最优解,且与其他方法相比,文中方法具有收敛速度快和求解效率高的优势。     

基于改进鲸鱼算法的并网型微网能量管理

为解决并网型风/光/柴/储微电网的能量管理问题,以经济性和环保性为目标函数,考虑各发电设备安全稳定运行作为约束条件,构建并网型微网容量优化配置模型;采用差分排序和差分变异的优化策略且引入Lévy飞行轨迹的机制来改善标准鲸鱼算法(whale optimization algorthm,WOA)的收敛精度和收敛速度;基于所提的风-光-储-网-柴的调度策略,采用改进鲸鱼算法求解配置模型。挑选某地一年四季4个典型日进行案例分析。结果表明:本文所提出的调度策略和配置模型具有合理性;改进的WOA算法能够有效地解决微网能量管理问题,在全局搜索和寻优能力方面具有优势。     

用Hopfield神经网络解决作业车间调度问题

对作业车间调度问题的换位矩阵表示方法进行了改进,给出新的作业车间调度问题的 Hopfield 神经网络计算能量函数表达式,然后提出改进的 Hopfield 神经网络作业车间调度方法。为了避免 Hopfield 神经网络容易收敛到局部极小的缺点,将模拟退火算法应用于 Hopfield 神经网络求解,提出随机神经网络作业车间调度方法。与已有算法相比,改进算法能够保证神经网络稳态输出为可行的作业车间调度方案。     

柔性作业车间调度优化的改进模拟退火算法

针对柔性作业车间调度问题,提出一种改进模拟退火算法来进行求解。该算法引入粒子群算法中的基于位置取整和基于轮盘赌两种个体编码方法,并采用3种不同的局部搜索方法来构造个体的邻域结构。算例计算表明,改进模拟退火算法在求解柔性作业车间调度问题时,比粒子群算法、混合粒子群算法以及模拟退火算法具有更好的求解性能,其中采用轮盘赌编码时,算法的求解性能要优于采用位置取整时的求解性能,且基于互换的局部搜索方法要优于其他两种局部搜索方法,能更有效地改善算法的求解性能。