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本文利用基于动态惯性权重的粒子群算法对JSP问题进行求解,通过在粒子群算法中引入非线性的惯性权重函数,使得粒子在搜索空间中的全局探索和局部精调能力得以调节和平衡,从而有效求得调度的全局最优值.仿真实验结果表明该算法对经典JSP问题求解的可行性和有效性. 相似文献
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为了更有效地解决工程施工管理中的多资源均衡问题,将改进的微粒群算法应用到多资源均衡优化中来,利用微粒群算法原理中粒子飞行中位置的进化过程来搜索各工序活动的最优开始时间方案。通过算例证明,该设计的目标函数可以更好地反映多资源均衡程度,同时以粒子群算法来解决此类问题具有搜索精度高,计算结果较为理想,贴近实际的特点,反映了在工程项目管理的多资源均衡优化中的可行性及有效性。文章提出的算法对于工程网络计划中的多资源均衡优化具有实际应用价值。 相似文献
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研究了一种求解作业车间调度问题的改进人工蜂群算法.在分析了蜂群算法在车间调度问题应用现状的基础上,指出了蜂群算法的优势和不足.针对蜂群算法在邻域搜索能力上的不足,利用模拟退火算法改进跟随蜂的邻域搜索过程,提高了算法搜索范围和收敛性.采用车间调度标准算例,通过仿真实验与其它算法进行比较,验证了算法的有效性和优越性. 相似文献
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传统的基于粒子群算法的前馈神经网络训练系统进行数据库访问时,易陷入局部极值,产生零点轨迹信息搜索效率较低,局部极小点和搜索方向紊乱。提出一种改进的粒子群优化算法。构建基于误差反传的神经网络系统结构,引入混沌映射概念,提出了一种根据粒子搜索状态,动态调整粒子飞行速度和位置的粒子群优化算法,提高多波束粒子群深度零点轨迹信息的提取的搜索效率,根据粒子的轨迹信息,研究如何动态调整粒子的搜索速度和方向,提高了训练和控制精度与效益。仿真实验表明,该算法进行多波束粒子零点轨迹信息搜索,效率较高,通过外力的干涉尝试调整粒子的方向,使得粒子可以逃离这个稳定阶段,提高了粒子收敛速度,提高控制搜索精度,运行时间较短。算法在智能控制等领域具有较好的应用价值。 相似文献
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针对现有盲源分离方法存在的源信号类型和高斯信号个数受限制问题,提出一种基于非线性函数和简化粒子群优化的盲源分离新算法.算法采用依据源信号类型选取的非线性函数作为目标函数,运用简化粒子群优化算法对目标函数进行优化,实现多类型源信号同时混合的盲源分离.仿真结果表明,本算法能够有效实现源信号为多类型和含有2路高斯信号的盲源分离.与其他算法相比,本算法收敛速度更快,分离精度更高. 相似文献
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Babak Javadi M. Saidi-Mehrabad Alireza Haji Iraj Mahdavi F. Jolai N. Mahdavi-Amiri 《Journal of The Franklin Institute》2008,345(5):452-467
This study develops a fuzzy multi-objective linear programming (FMOLP) model for solving the multi-objective no-wait flow shop scheduling problem in a fuzzy environment. The proposed model attempts to simultaneously minimize the weighted mean completion time and the weighted mean earliness. A numerical example demonstrates the feasibility of applying the proposed model to no-wait flow shop scheduling problem. The proposed model yields a compromised solution and the decision maker's overall levels of satisfaction. 相似文献
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《Journal of The Franklin Institute》2017,354(11):4457-4480
Due to the hopeful application of gathering information from unreachable position, wireless sensor network creates an immense challenge for data routing to maximize the communication with more energy efficiency. In order to design the energy efficient routing, the optimization based clustering protocols are more preferred in wireless sensor network. In this paper, we have proposed competent optimization based algorithm called Fractional lion (FLION) clustering algorithm for creating the energy efficient routing path. Here, the proposed clustering algorithm is used to increase the energy and lifetime of the network nodes by selecting the rapid cluster head. In addition, we have proposed multi-objective FLION clustering algorithm to develop the new fitness function based on the five objectives like intra-cluster distance, inter-cluster distance, cluster head energy, normal nodes energy and delay. Here, the proposed fitness function is used to find the rapid cluster centroid for an efficient routing path. Finally, the performance of the proposed clustering algorithm is compared with the existing clustering algorithms such as low energy adaptive clustering hierarchy (LEACH), particle swarm optimization (PSO), artificial bee colony (ABC) and Fractional ABC clustering algorithm. The results proved that the lifetime of the wireless sensor nodes is maximized by the proposed FLION based multi-objective clustering algorithm as compared with existing protocols. 相似文献
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针对一般情况下的物流公司车辆调度问题,建立了一个多目标下随机变量最优化的数学模型,并针对实际的物流公司数据,借助计算软件进行算例分析。 相似文献
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针对多配送中心煤炭车辆调度问题的复杂性,建立该问题的数学模型并提出合理假设和约束条件,以缩短配送路径降低配送成本为目标构造该问题的目标函数。文章结合实例应用蚁群算法对煤炭配送路径进行优化降低运输成本,通过实验验证了蚁群算法在煤炭配送路径优化问题的有效性。 相似文献
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自动组卷系统是计算机辅助教学的重要组成部分,而遗传算法以其全局寻优和智能搜索的特性,得到了广泛的运用。根据自动组卷系统的特点,将遗传算法合理应用于自动组卷中,在遗传算法中,设计了双种群机制,并以试卷难度、试卷区分度、试卷的估计用时、知识点分布为基础构造适应度函数,通过轮盘赌选择方法、多点交叉和变异,较好地解决了自动组卷的多重目标寻优问题。 相似文献
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长三角地区作为中国成品油消费量较高的区域,目前还没有建立完善的成品油应急储备体系,对成品油供应中断事件的响应能力较弱。本文在确定储备基地、划分应急调运渠道的基础上,建立了成品油应急运输网络,并应用灰色预测和多目标优化模型对2020年成品油应急储备规模与布局展开了研究。研究结果表明,随着预警等级的提高,总体储备规模逐渐增加,各储备基地储备规模受覆盖范围和服务区域应急需求量的影响;应急调运方式由调运时间和成本共同决定,在调运距离较近时,铁路、水路和管道的应急调运量差别不大,调运距离较远时,铁路和水运表现出较大的优势。根据研究结论,提出加快长三角地区成品油储备基地建设、完善成品油应急调运网络、建立联合储备和应急协调机制等政策建议。 相似文献
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Application of non-dominated sorting genetic algorithm-II technique for optimal FACTS-based controller design 总被引：1，自引：0，他引：1
Sidhartha Panda 《Journal of The Franklin Institute》2010,347(7):1047-1064
Design of an optimal controller requires optimization of multiple performance measures that are often noncommensurable and competing with each other. Design of such a controller is indeed a multi-objective optimization problem. Non-dominated sorting in genetic algorithms-II (NSGA-II) is a popular non-domination based genetic algorithm for solving multi-objective optimization problems. This paper investigates the application of NSGA-II technique for the design of a flexible AC transmission system (FACTS)-based controller. The design objective is to improve the stability of the power system with minimum control effort. The proposed technique is applied to generate Pareto set of global optimal solutions to the given multi-objective optimization problem. Further, a fuzzy-based membership value assignment method is employed to choose the best compromise solution from the obtained Pareto solution set. Further, a detailed analysis on the selection of control signals (both local and remote signals) on the effectiveness of the proposed controller is carried out and simulation results are presented under various loading conditions and disturbances to show the effectiveness and robustness of the proposed approach. 相似文献
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针对基于“Max-min”算子的区间模糊多目标规划仅采用一或两个控制变量放松所有目标和模糊约束会造成某些约束过满意而某些约束不满意的情况,本文引入两相模糊规划,构建了区间-两相模糊多目标规划模型,并以辽宁省大连市种植结构优化为例进行研究。结果表明,该模型引入多个控制变量放松每个不确定目标和约束条件,且要求它们分别不小于“Max-min”算子中相应目标和约束条件的隶属度,更充分地利用了约束资源,保证了求解的有效性,减少了农业灌溉用水量;另外区间形式的最优解及4种不同情景的优化方案为决策者提供了决策空间,更真实地反映输入参数的不确定性对配置结果的影响。 相似文献