基于粒子群的多目标多执行模式项目调度

聚焦多目标多执行模式特点下的项目调度问题,通过建立工期、费用、资源和质量多目标函数,构建综合优化模型,同时运用粒子群算法解决工程项目多目标多执行模式优化问题.最后,通过一个应用实例计算,表明粒子群算法可以准确快速地解决该模型下的工程项目多目标优化问题,达到了项目调度中面对不同模式进行抉择,并且缩短工期、减少成本、均衡资源以及提升质量的综合的理想效果.     

工期-成本-质量的模糊均衡优化及其Pareto解

针对实际工程项目中存在的不确定因素,通过对工期、成本、质量3个目标函数相互关系的模糊描述,以工序持续时间为决策变量,建立了基于三者的模糊均衡优化模型.为了求解该模型,在微粒群算法的基础上提出遗传免疫微粒群算法,通过测试函数的Matlab仿真验证了算法的有效性,并用于实际工程项目模糊均衡优化问题的计算,得到多组模糊的Pareto最优解,同时绘制相应的3维散点图,为决策者的选择提供准确和直观的依据.研究结果表明,所构建的工程项目工期—成本—质量的模糊均衡优化模型构建的合理性,同时表明遗传免疫微粒群算法在求解该模型方面的有效性.     

基于粒子群优化算法的协同空战导弹目标分配

为了取得协同空战的最佳攻击效果,在协同攻击的过程中进行导弹-目标最优分配是一种有效的解决方法。首先运用作战效能和运筹学理论建立多目标协同攻击的导弹-目标最优分配模型,其次在分析基本粒子群优化算法特点的基础之上提出了一种改进粒子群优化算法,其中的主要改进有3点:惯性权自适应调整、粒子速度与位置自动更新以及优化策略改进。然后将该改进粒子群优化算法应用于协同空战导弹-目标最优分配问题的迭代求解。仿真结果表明所采取的改进策略加快了算法的收敛速度,提高了粒子的局部求解精度与全局寻优能力,并且与基本粒子群算法、遗传算法相比较,该改进粒子群优化算法能够更加快速、有效地求出多目标协同攻击的导弹-目标分配最优解。     

基于多目标粒子群协同算法的状态参数优化

针对铅锌烧结过程综合透气性、烧结终点的优化具有强非线性、计算复杂等特点,提出了一种有效的多目标粒子群协同优化算法。首先,建立了有综合透气性、烧结终点两个目标的优化模型。接着,通过改进的约束比较方法、粒子极值选取方法,以及利用不同的粒子群来分别优化相应的变量,提出了一种改进的多目标粒子群协同优化算法。最后,利用提出的多目标优化算法进行综合透气性、烧结终点的优化。仿真结果表明,所提出的多目标优化算法能较好地解决综合透气性、烧结终点的优化问题。     

求解通信优化问题的一种微粒群优化方法

简述了微粒群优化算法的原理、流程及其参数,在此基础上,针对其在通信中的应用,提出了一种基于分布式计算的多目标微粒群算法分割域多目标PSO算法(简称DRMPSO),并将其用于基站优化问题·仿真研究结果表明,它能很好地解决移动通信中的基站优化问题,并可被有效推广到处理诸如信道分配、网络拓扑优化设计、IP组播、Adhoc簇结构及组播路由等通信服务·     

粒子群优化算法的研究

粒子群优化算法是根据鸟群觅食过程中的迁徙和群集模型而提出的用于解决优化问题的一类新兴的随机优化算法。介绍了PSO算法的基本原理和采用早熟因子、逆反粒子、变异策略和协同机制等多种形式的改进措施及PSO算法的应用,提出了未来的研究方向。     

Pareto方法在服务网格资源调度多目标优化中的应用

服务网格资源调度问题是一个新兴的课题,如何构建一个高效的资源调度模块,是提高服务网格性能的关键.采用基于微粒群智能优化算法(PSO算法)的Pareto方法,探索解决资源调度的多目标优化问题,通过实验证明该方法在多目标优化方面具有优越性.     

微粒群进化估值策略在多目标优化中的应用

作为群智能算法,微粒群算法由于在获得最优解集之前需要大量的适应值评价,从而阻碍了其在复杂的多目标优化优化问题中的应用。为了解决该问题,本文将进化估值策略引入到多目标微粒群算法中,用适应值估计代替适应值实际评价,以减少适应值实际计算次数,从而节省计算花费。实验结果表明引入进化估值策略的多目标微粒群算法可以大大减少适应值的评价次数,而相似度的评价控制机制可提高估值的准确性,从而在减少评价次数的同时提高算法的优化性能。     

工期约束条件下资源均衡问题的研究综述

阐述了工期约束条件下资源均衡问题的研究发展过程,从解析法、传统的启发式算法到智能类算法和最新的微粒群算法,这些算法的产生提高了计算效率,提升了优化效果,在工程管理中发挥重要作用。优化算法之间的结合,优势互补,将成为今后的一个重要研究方向。     

微粒群算法在生产调度领域的应用研究

介绍了微粒群优化算法的原理、算法流程、算法参数及算法特点。围绕微粒群算法的改进形式、算法应用等方面对微粒群算法的研究现状进行了全面综述,并指出了微粒群算法的发展趋势及未来研究方向。     

求解约束优化问题的微粒群算法

微粒群算法(简称PSO算法)是一种新型的进化计算方法,已在许多领域得到了非常成功的应用。本文以约束优化问题为对象,首先介绍了采用罚函数法将约束优化问题化为无约束优化问题,和将约束优化问题转化为minmax问题,然后对无约束优化问题和minmax问题,采用PSO算法进行进化求解;在此基础上,以目标函数和约束满足分别为优化目标提出了一种双微粒群的PSO算法。仿真实验结果验证了方法的正确性与有效性。     

供应商优选与订货量分配的多目标微粒群算法

分析了供应商优选与订货量分配问题的特性,构建了带界约束的多目标优化模型,并设计具备有综合学习机制的多目标微粒群优化算法以求解该模型.实验结果表明,该多目标微粒群优化算法是有效的.     

微粒群优化算法研究

微粒群算法(PSO算法)是模拟鸟类、鱼群等的群体智能行为的一种启发式全局优化技术.通过介绍微粒群优化算法的原理、算法流程、算法参数及其对算法性能的影响,给出了各种改进的微粒群算法形式以及研究现状,归纳了微粒群算法的国内外应用进展及研究方向.     

基于支持向量回归机和粒子群算法的改进协同优化方法

研究基于支持向量回归机和粒子群算法的改进协同优化方法.阐述了协同优化方法和支持向量回归机方法基本原理,为有效解决系统级优化协调困难问题,改善收敛性能,提高收敛速度,采用支持向量回归机构造系统级约束条件的近似模型,引入粒子群算法求解系统级和学科级优化问题.仿真计算结果表明,设计的协同优化方法可有效求解多学科设计优化问题,...     

平面绞链四杆机构的改进微粒群算法优化设计

文章介绍了微粒群优化算法的原理，提出了增加种群多样性和算法随机性的改进微粒群算法及实现过程，并把该算法应用于复杂机械优化问题。实例表明，该方法全局收敛性好，是解决工程设计中复杂线性优化问题的可行方法。     

大中型工程项目群柔性进度计划优化模型的研究

在项目群环境下,业主和承包人之间、不同承包人之间的工期关系发生了变化,受各因素影响合同项目工期具有不确定的特点,因此项目群工期优化时应考虑群关系和群工期完工保证率的影响．根据随机过程理论,分析大中型工程项目群工期的分布规律,研究合同项目及里程碑的完工保证率对大中型工程项目群工期优化的影响,据此构建了大中型工程项目群柔性进度优化模型,并结合案例对模型进行了应用研究．     

基于混合微粒群算法的网格服务工作流调度

采用微粒群优化的种群搜索方式,融合了局部搜索和全局搜索,引入了模拟退火算法和遗传算法思想,利用模拟退火随机概率来避免陷入局部最优,提出了一种混合微粒群优化算法,以便更好地满足用户期望的服务质量,解决网格服务工作流调度问题.网格仿真试验结果显示:对于具有全局QoS约束条件的Web服务选择,在执行效率上混合微粒群优化算法明显优于其他混合遗传算法,可在较短时间内获得较好的解,是求解多目标网格服务工作流调度问题的有效方法.     

一种求解大规模问题的自学习协同粒子群算法

随着工程技术要求的提高,许多实际优化问题从低维问题发展成高维的大规模优化问题,自然计算算法在面对该类问题时容易陷入局部最优,而协同粒子群算法是解决大规模优化问题的重要手段之一。本文将子种群划分自学习策略和惯性权重自适应策略引入到协同粒子群算法中,增强了算法的自学习能力,提高了算法的全局寻优能力。实验结果表明,所提算法的性能超过了传统协同粒子群等算法,具有求解大规模问题的较大潜力。     

区域覆盖的多机协同探测任务分配策略

为满足战场环境下对兴趣区域进行覆盖探测的任务需求,提出了一种基于区域覆盖的多无人机协同探测任务分配策略。首先通过最小圆覆盖法确定无人机在兴趣区域中的目标航迹点,其次进行多机协同任务规划,在目标分配模型的基础上进一步建立时间分配模型,然后利用改进灰狼算法对任务分配模型进行求解,最终实现资源优化分配决策方案的获取。仿真结果表明,所提算法相比其他算法具有更快的收敛速度,能够更加有效地解决区域覆盖探测资源优化分配问题。     

基于MCCAA的工期成本质量的多目标优化分析

工期、成本、质量是工程建设项目的三大控制目标,然而这“三大目标”既对立又统一,为了同时达到三个目标的优化,本文构建合理的目标模型,并且针对传统蚁群算法容易出现早熟和停滞现象的缺陷,提出了一种改进的协同进化蚁群算法,在必要路段使各目标的信息素信息进行杂交变异,优化路径上的信息素分布,并运用改进的多种群蚁群协同算法实现算例的多目标优化应用。