多目标粒子群优化算法在柔性车间调度中的应用

将粒子群优化(Particle Swarm Optimization,PSO)算法和混沌搜索方法结合在一起,提出一种求解多目标柔性作业车间调度问题(Flexible job shop scheduling problem,FJSP)的新算法,利用混沌对PSO的参数进行自适应优化来有效平衡算法的全局搜索和局部开挖能力,并采用混沌局部优化策略来改善算法的搜索性能.此外,为了搜索到问题的所有非劣解,采用基于模糊逻辑的适应度函数来评价粒子.对于四个典型FJSP实例的实验验证了算法的可行性和有效性.     

求解柔性作业车间调度的混合粒子群算法

将粒子群算法运用于求解柔性作业车间调度问题,采用基于轮盘赌的编码方法以及基于邻域互换的局部搜索方法。通过两个不同规模算例的试验计算,与基于粒子位置取整的编码方法进行对比分析,说明了轮盘赌编码方法求解柔性作业车间调度问题的有效性。且采用该编码方法的混合粒子群算法在求解柔性作业车间调度问题时具有更好的求解性能。     

改进的离散型萤火虫优化算法求解柔性作业车间调度问题

针对传统的群智能优化算法在求解柔性作业车间调度问题(FJSP)时,存在寻优能力不足且易陷入局部最优等缺点,本文以最小化最大完工时间为目标,将萤火虫算法(FA)用于求解柔性作业车间调度问题,提出一种改进的离散型萤火虫算法(DFA)。首先,通过两段式编码建立FA连续优化问题与FJSP离散优化问题之间的联系;其次,设计一种群初始化方法,以确保初始解的质量以及多样性;然后,提出改进离散型萤火虫优化算法并引入局部搜索算法,加强算法的全局搜索能力和局部搜索能力;最后,对标准算例进行仿真,验证DFA算法求解FJSP的有效性。通过与遗传算法和粒子群优化算法进行仿真对比,表明了DFA求解FJSP的优越性。     

自适应混沌粒子群优化算法

粒子群优化算法在求解复杂函数时,存在收敛速度慢、求解精度不高、易陷入局部最优点等问题。为此,提出一种自适应混沌粒子群优化算法。在基本粒子群算法中引入混沌变量,当算法陷入早熟收敛时进行混沌搜索,同时引入非线性递减的惯性权重。实验结果表明,该算法具有较快的收敛速度和较高的收敛精度,能有效避免早熟收敛问题。     

求解混合流水车间调度问题的改进型PSO算法

针对粒子群优化算法易陷入局部最优以及求解生产调度问题时容易重复搜索的情况,结合混合车间调度问题的优化模型,提出一种改进的粒子群优化算法。在算法设计中,引入基于位置相似度的禁忌策略,避免对刚刚搜索过的区域重复搜索和过早陷入局部最优;同时采用线性微分递减方式更新惯性权重,既保证了算法前期有较高的全局搜索能力,又能保证后期有较高的开发能力。最后通过仿真实验,验证算法的有效性。     

协同混合粒子群算法求解车间作业调度问题

针对如何有效解决车间作业优化调度问题,提出一种协同粒子群和引力搜索的混合算法。新算法在粒子群算法进化停滞时引入引力搜索算法,利用引力搜索算法进化后期快速寻优的能力,及时跳出局部最优,保证全局最优。同时采用协同原理简化算法结构,提高算法收敛速度。将提出算法对车间作业调度典型测试用例进行仿真,仿真结果表明该算法较PSO和GA等算法在求解车间作业调度问题上更具优越性。     

混沌粒子群算法及其在发电资源调度中的应用

为了有效地解决水火电力系统资源短期优化调度问题,提出了一种基于混沌粒子群算法的调度方案。设计了水火电力系统资源调度问题的数学模型,给出了混沌粒子群调度算法的框架,通过引入最优粒子的混沌搜索机制、优势粒子和劣势粒子的权重自适应调节机制,从而使算法具有动态自适应性,能够较容易地跳出局部最优。实验结果表明,本算法方案能有效解决水火发电资源调度问题,具有较好的应用价值。     

基于双策略改进混沌粒子群的车间调度优化

针对常规粒子群（PSO）调度算法易早熟的缺点,提出一种基于双策略改进的混合混沌粒子群（HCPSO）算法。将混沌机制引入粒子群更新运动过程当中,使粒子在混沌和稳定之间交替,向最优值运动;在惯性权重变动中引入混沌机制,平衡全局和局部寻优能力。仿真结果表明,该算法能够较好解决作业车间调度问题。     

改进人工蜂群算法求解分布式柔性作业车间调度问题

针对分布式柔性作业车间调度问题的特点,提出一种改进人工蜂群算法.首先,建立以最小化最大完工时间为优化目标的分布式柔性作业车间调度优化模型;然后,改进基本人工蜂群算法以使其适用于求解分布式柔性作业车间调度问题,具体的改进包括设计一种包含三维向量的编码方案,结合问题特点针对性地设计多种策略用于种群初始化,在雇佣蜂改良搜索操作中设计多种有效的进化操作算子,并在跟随蜂搜索操作中引入基于关键路径的局部搜索算子以提升算法的局部搜索能力;最后,利用扩展柔性作业车间通用测试集得到的测试数据设计实验验证算法性能,使用正交试验法优化算法参数设置.仿真实验结果表明,改进后的人工蜂群算法能有效求解分布式柔性作业车间调度问题.     

基于自适应Tent混沌搜索的粒子群优化算法

为解决粒子群优化算法易于陷入局部最优问题,提出基于自适应Tent混沌搜索的粒子群优化算法。应用Tent 映射初始化均匀分布的粒群,并以当前整个粒子群迄今为止搜索到的最优位置为基础产生Tent混沌序列,混沌序列的搜索范围采用自适应调整方法。该方法可以有效避免计算的盲目性,还能够快速搜寻到最优解。实验表明该算法在多个标准测试函数下都超越了同类改进算法。     

一种混沌粒子群算法

针对传统的粒子群算法易陷入局部最小,且算法后期的粒子速度下降过快而失去搜索能力等缺陷,本文提出了一种基于混沌思想的新型粒子群算法。该算法通过生成混沌序列的方式产生惯性权重取代传统惯性权重线性递减的方案,使粒子速度呈现多样性的特点,从而提高算法的全局搜索能力;根据算法中粒子群体的平均粒子速度调节惯性权重,防止粒子速度过早降低而造成的搜索能力下降的问题;最后通过引入粒子群算法系统模型稳定时惯性权重和加速系数之间的约束关系,增强了粒子群算法的局部搜索能力。对比仿真实验表明,本文所提改进的混沌粒子群算法较传统粒子群算法具有更好的搜索性能。     

基于混沌粒子群算法的物流配送路径优化

通过结合混沌的遍历性和粒子群的快速性的优点,提出了一种用于求解物流配送路径优化问题的混沌粒子群优化算法。该算法利用混沌变量产生初始粒子群,对子代部分粒子群进行微小扰动,随着搜索过程深入逐步调整扰动幅度,通过调整惯性权重因子克服标准PSO算法的早熟和易陷入局部最优值等缺陷。将混沌粒子群优化算法用于物流配送路径优化,建立了数学模型,在此基础上设计了相应的算法。将该算法和遗传算法、标准粒子群算法进行比较,证明了其收敛速度和寻优能力的优越性。     

自适应二次粒子群算法钢架模型修正

粒子群算法参数少,简便易行,具有较好的全局搜索能力和计算效率,在优化等领域得到了广泛应用,但它易于陷入局部极值,因此需要进行改进以增强其优化性能.修正了基本粒子群算法中的速度公式权重因子和最优位置,提出了形式简单且搜索效率高的自适应二次粒子群算法,并应用于五层钢架结构模型修正,修正结果证实了算法的有效性和优越性.     

基于质心和自适应指数惯性权重改进的粒子群算法

针对粒子群优化(PSO)算法易出现早熟收敛及寻优精度低等问题,为提高粒子群优化算法寻优能力,提出了一种基于质心和自适应指数惯性权重改进的粒子群优化算法(CEPSO)。首先,使用各粒子的适应度计算权重系数;然后,分别使用各粒子当前位置和迄今为止最优位置构造了加权的种群质心和最优个体质心,使用平均粒距来度量群体状态,并依据群体状态设计了分段指数惯性权重;最后,结合使用分段指数惯性权重和双质心调整了粒子速度更新公式。仿真结果表明,CEPSO能增强寻优能力,并具有较强的稳定性。     

一种混沌粒子群嵌入优化算法及其仿真

为克服混沌粒子群优化(CPSO)算法由于采用随机数作为算法参数而不能保证种群多样性和优化遍历性的缺陷,通过将混沌变量嵌入到常规粒子群优化算法(PSO)中,使PSO算法中的惯性权值和随机数用混沌随机序列来替代,提出了一种新的混沌粒子群嵌入优化算法(CEPSO),以充分利用混沌运动的随机性、遍历性克服粒子群优化算法容易陷入局部最优的缺点.通过复杂多维函数的寻优测试,验证了本算法的有效性,并将仿真结果与混沌粒子群优化算法进行比较,证明了CEPSO算法更具有较强的全局搜索能力和收敛速度.     

Associate multi-task scheduling algorithm based on self-adaptive inertia weight particle swarm optimization with disruption operator and chaos operator in cloud environment

Random search-based scheduling algorithms, such as particle swarm optimization (PSO), are often used to solve independent multi-task scheduling problems in cloud, but the quality of optimal solution of the algorithm often has greater deviation and poor stability when the tasks are associate. In this paper, we propose an algorithm called SADCPSO to solve this challenging problem, which improves the PSO algorithm by uniquely integrating the self-adaptive inertia weight, disruption operator and chaos operator. In particular, the self-adaptive inertia weight is adopted to adjust the convergence rate, the disruption operator is applied to prevent the loss of population diversity, and the chaos operator is introduced to prevent the solution from tending to jump into the local optimal. Furthermore, we also provide a scheme to apply the SADCPSO algorithm to solve the associate multi-task scheduling problem. In the simulation experiments, we initialize two associate multi-task scheduling examples and take the minimum execution time as our optimization objective. The simulation results demonstrate that the optimal solution of our proposed algorithm has better quality and stability than the baseline PSO algorithm.     

基于维正弦惯性权重和t变异的PSO算法

针对高维优化问题,随机初始化的粒子群算法中不同维的收敛情况不同,常用惯性权重不能很好地平衡全局搜索和局部搜索,且算法也易陷入局部最优。本文提出一种基于惯性权重维正弦调整和t分布维变异的粒子群优化算法,兼顾各维的收敛情况,较好地保持了种群的多样性。通过4个典型函数的测试,结果表明改进算法提高了收敛速度和精度。     

柔性车间调度的解空间距离聚类和变邻域搜索粒子群算法

根据柔性车间调度问题提出基于解空间距离聚类和变邻域搜索的粒子群算法.在粒子群算法基础上采用贪婪策略引入变邻域搜索方式,即调整关键路径上最大关键工序的机器位置,调整关键路径上工序相对位置变化,加强局部搜索能力;根据机器加工工序的空间距离,采用K-means聚类得到机器加工工序“优良个体”,加大局部搜索性能.同时对于粒子群算法速度更新采用局部停滞策略,保留局部片段相对位置不变特性.通过实验仿真,优化算法取得了较好的效果,与一般的粒子群算法相比较收敛速度迅速且性能良好.     

基于禁忌搜索的动态粒子群算法

惯性权重线性递减的线性群粒子算法往往不能反映实际的优化搜索过程。动态粒子群算法虽然能较好地实现非线性的搜索,但是更容易陷入局部最优。提出了基于禁忌搜索的动态粒子群算法,引入了禁忌搜索的思想,来解决动态粒子群算法的容易陷入局部最优问题;并对禁忌公式进行了修改,使其不仅可以解决极小值最优问题,也可以解决极大值最优问题。根据实验结果,改进的算法不仅较好地避免了陷入局部最优,而且收敛速度也有提高。