基于灰熵关联分析的流水车间多目标调度优化及算法实现

求解流水车间多目标调度优化问题及算法适应度值分配问题,结合灰色关联度分析方法及信息熵理论提出灰熵关联度适应值分配策略,利用灰关联系数结合熵值权重计算适应度值,以灰熵关联度值引导启发式算法进化.将该方法应用到差分算法及遗传算法中解决三目标流水车间调度问题.实验表明:灰熵关联度适应值分配策略能够解决该问题,可以得到分布均匀的Pareto前端;同时,基于此策略的差分算法得到的解好于遗传算法的解.     

基于灰熵并行分析法的多目标作业车间调度优化

提出利用信息熵理论与灰色关联分析法并行地处理多目标优化问题,将多目标优化的目标值构成数据序列,挖掘序列关系实现多目标优化。首先,并行的对目标值序列计算灰关联系数以及熵值权重,之后将信息熵与灰关联系数结合计算灰熵并行关联度,建立灰熵并行分析法。最终,利用灰熵并行关联度作为优化算法的适应值计算策略,以该策略引导智能优化算法进化。建立作业车间调度问题的三目标优化模型,以灰熵并行分析法为基础,分别应用差分算法、遗传算法解决三目标作业车间调度问题,验证新方法的可行性。实验表明：新方法均能使两算法收敛且得到分布均匀的 Pareto 前端,表明其有效和可靠。同时,差分算法得到的解较遗传算法的解具有明显的优势。     

基于正态云模型的状态转移算法求解多目标柔性作业车间调度问题

为了求解具有多目标多约束的柔性作业车间调度问题,提出一种基于正态云模型的状态转移算法.构建以最小化最大完工时间、机器总负荷及瓶颈机器负荷为目标的多目标柔性作业车间调度问题的数学模型;针对灰熵关联度适应度分配策略在Pareto解比较序列与参考序列之间的差值相等时不能引导算法进化的情况,提出一种改进灰熵关联度的适应度值分配策略;同时引入兼具模糊性和随机性的云模型进化策略以改进状态转移算法,可有效避免算法早熟并增加候选解的多样性.仿真结果表明:基于正态云模型的状态转移算法能够有效解决多目标柔性作业车间调度问题;与其他算法相比,所提出算法求解问题的收敛精度更高、收敛速度更快.     

混合储能微电网并网调度多目标灰熵烟花算法

针对混合储能微电网调度优化问题,建立并网状态下经济收益、污染处理费用的混合储能微电网多目标优化模型.以基本烟花算法为框架,结合灰熵并行分析理论,提出一种多目标灰熵烟花算法.所提算法通过分配给模型的两个目标不同的熵值权重,有效处理不同目标间的冲突性.以灰熵并行关联度作为烟花算法的适应度选择优秀烟花个体,引导其向更优区域进化搜索.仿真结果表明,所提多目标灰熵烟花算法的性能要优于基于随机权重和基于Pareto支配的烟花算法,且优于经典的NSGA-Ⅱ多目标算法,验证了所建多目标模型及所提多目标算法的有效性.     

灰熵并行分析法多目标次序敏感性研究

针对多目标优化算法对目标次序表现敏感这一特点,提出对灰熵并行分析法的目标次序敏感性进行分析.以多目标流水车间调度问题为对象,建立不同目标次序的多目标流水车间调度模型,以基于灰熵并行分析的GA优化不同次序的多目标模型.定义敏感系数,绘制敏感系数曲线图.实验结果表明,灰熵并行分析法对目标次序敏感,按目标值大小排列的升序和降序并不是最好的次序,震荡次序敏感系数最小.表明多目标优化时要选择合理目标次序以获得更好的优化结果.算法适应度值同样对目标次序敏感,对算法搜索效果影响明显.     

多目标混合遗传算法求解流水车间调度问题

为高效地求解多目标流水车间调度问题,提出了一种多目标混合遗传算法,此算法将局部搜索融入进化计算中,采用非劣解并行局部搜索策略,并依据基于Pareto支配关系的个体排序数和密度值进行适应度赋值,以加速算法的收敛,保持群体多样性.仿真结果表明,新算法能够有效地解决多目标流水车间调度问题.     

流水车间调度问题的快速多目标混合进化算法

针对最大完工时间最小和总流经时间最小的双目标流水车间调度问题,提出一种快速多目标混合进化算法。算法将矢量评价遗传算法的采样策略与一种新的基于Pareto支配与被支配关系的适应度函数的采样策略进行了融合。新的采样策略弥补了矢量评价遗传算法(VEGA)采样策略的不足。VEGA善于搜索Pareto前沿面的边缘区域,但却忽略了Pareto前沿面的中心区域,而新的采样策略则倾向于Pareto前沿面的中心区域。这两种机制的融合保证了混合算法能够快速平稳地向Pareto前沿区域收敛。此外,由于混合采样策略不需要考虑距离,使得算法效率也得到了很大的提升。在对Taillard基准测试集进行的仿真实验结果显示,相对于非支配排序遗传算法(NSGA-Ⅱ)和强度Pareto进化算法(SPEA2),该快速多目标混合进化算法在收敛性和分布性两方面都有所提高,并且算法的效率也得到了改进。所提出的混合算法能够更好地解决双目标的流水车间调度问题。     

直觉模糊集相似度遗传算法求解多目标车间调度问题

为了提高高维多目标置换流水车间调度问题的求解质量,提出基于直觉模糊集相似度的遗传算法(similarity of intuitionistic fuzzy sets GA,SIFS_GA).算法中分别将参考解和Pareto解映射为参考解直觉模糊集和Pareto解直觉模糊集.计算两个集合之间的直觉模糊相似度,用以判断Pareto解的优劣.以直觉模糊集相似度值引导多目标遗传算法进化.对6个CEC标准测试集与10个流水车间调度测试实例进行仿真实验,结果表明SIFS_GA算法性能优于常用的多目标优化算法,且可以有效解决多目标置换流水车间调度问题,尤其在解决规模较大的问题上是一种有效方法.     

基于灰熵绝对关联分析在嵌入式计算机性能评价中的应用

为了克服传统的灰熵关联度不具有唯一性和对称性等问题,建立了一种新的评价模型—灰熵绝对关联分析模型,并将该模型用于嵌入式计算机性能评价中.该算法主要是将灰熵理论与灰色绝对关联度相结合,保证了灰熵绝对关联度具有唯一性和对称性,有效地避免了误判的可能性.算例表明,该算法提高了嵌入式计算机性能评估的有效性和准确性,为嵌入式计算...     

自适应变异的遗传算法求解Flow Shop问题

针对遗传算法在求解流水车间调度问题中易出现早熟收敛的局限性．提出了自适应变异的遗传算法。该算法在运行的过程中，首先定义了一种新的衡量种群多样性的熵．然后根据熵值来确定变异概率。这种变异增强了遗传算法跳出局部最优解的能力。仿真实例的结果表明了该算法的有效性，最后利用该算法设计并实现了一个简单的服装加工智能调度器。     

基于机床超低待机状态的流水车间能耗调度

为降低流水车间能源消耗,引入一种数控机床的超低待机状态,相比于将数控机床待机状态切换为停机状态的节能研究,可在不停机情况下降低数控机床加工间隔状态的功率,避免数控机床频繁启停.针对流水车间加工状态、待机状态及超低待机状态三元调度问题,提出基于工序平移的混合遗传算法,分别定义了不同的工序邻域移动操作,实现数控机床待机状态向超低待机状态和停机状态的转化,形成主动节能调度策略,提升遗传算法求解考虑超低待机状态的流水车间调度问题的优化能力.实验研究表明,启用超低待机状态能够降低流水车间10%以上的能耗,且基于工序平移的混合遗传算法求解考虑超低待机状态的流水车间调度问题性能优于遗传算法.     

确定型流水车间调度的遗传算法研究

为了验证遗传算法在解决确定型流水车间调度问题比其他启发式算法优越,分析了确定型流水车间调度的特点,并运用一种新的遗传算法求解该问题。为了提高效率,避免陷入局部最优,提出了一种合理的种群初始化方法,并成功地运用于求解确定型流水车间调度问题。实验结果证明了改进的遗传算法的实用性和可靠性,并具有较好的应用价值。     

最优子种群遗传算法求解柔性流水车间调度问题

为了验证最优子种群遗传算法在解决柔性流水车间调度问题时相比于传统遗传算法的优越性,分析了柔性流水车间调度问题的特点,并运用一种新的编码方法和新的遗传算法求解了该问题。考虑到最优个体保护策略法对复杂问题容易使种群收敛陷入局部最优解,为了提高精度、加快较优个体的产生并避免陷入局部最优解,首先提出了一种合理、全面的编码方法,并运用最优子种群遗传算法来求解柔性流水车间调度问题。最后运用实例验证了最优子种群遗传算法的有效性、优越性和编码方式的合理性。     

一种改进的求解柔性作业车间调度问题的灰狼算法

柔性作业车间调度问题是智能制造领域的一类典型调度问题,它是制造流程规划和管理中最关键的环节之一,有效的求解方法对提高生产效率具有重要的现实意义。本文基于经典灰狼算法进行改进,以优化最大完工时间为目标,提出一种改进的灰狼算法来求解柔性作业车间调度问题。算法首先采用基于权值的编码形式,实现对经典狼群算法中连续性编码的离散化;其次在迭代优化过程中加入随机游走策略,以增强局部搜索能力;然后在种群更新过程中加入尾部淘汰策略,在避免局部优化的同时增加种群多样性,合理扩大算法的广度搜索范围。在标准算例上的仿真实验结果表明,改进的灰狼算法在求解FJSP时比经典灰狼算法在寻优能力方面具有明显的优势,相比其它智能优化算法,本文所提算法在每种算例上均具有更好的优化性能。     

基于灰色综合关联分析的多目标优化方法

针对现有多目标优化方法存在的搜索性能弱、效率低等问题,提出一种基于灰色综合关联分析的多目标优化方法.该多目标优化方法采用单目标优化算法构建高质量的参考序列,计算参考序列与优化解的目标函数值序列之间的灰色综合关联度,定义基于灰色综合关联度的解支配关系准则,将灰色综合关联度作为多目标优化算法的适应度值.以带顺序相关调整时间的多目标流水车间调度问题作为应用对象,建立总生产成本、最大完工时间、平均流程时间及机器平均闲置时间的多目标函数优化模型.提出基于灰色关联分析的多目标烟花算法,对所建立的多目标优化模型进行优化求解.仿真实验表明,所提出多目标烟花算法的性能优于3种基于不同多目标优化方法的烟花算法及两种经典多目标算法,验证了所提出的多目标优化方法及多目标算法的可行性和有效性.