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基于近亲变异NSGA-Ⅱ算法的多目标柔性作业车间调度 总被引：2，自引：0，他引：2
在研究柔性作业车间多目标调度问题现状和不足的基础上,提出了包括最大完工时间、加工成本以及加工质量3个优化目标的多目标柔性作业车间调度模型;并针对上述模型,提出了基于近亲变异的改进非支配排序遗传算法(Non-dominated sorting genetic algorithm,NSGA-Ⅱ),该算法根据计算交叉染色体的血缘关系,确定子代个体的变异率,优化了NSGA-Ⅱ的变异策略,避免了算法的早熟问题;最后,针对实际案例,构建相应的调度模型和算法,计算结果证实了模型和算法的可行性和有效性。 相似文献
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基于混合粒子群算法的多目标柔性Job-Shop调度方法 总被引：1，自引：0，他引：1
针对经典Job-Shop调度问题的局限性,提出了以时间、成本、质量三者综合为优化目标,具有柔性Job-Shop车间调度的优化模型.给出了优化目标的计算方法,并设计了混合粒子群算法,给出了使用此算法求解模型的具体实现过程.模型采用工序能力指数对质量目标进行量化,并采用综合评判线性加权模型解决柔性Job-Shop算法的权重选择问题,使决策者能够根据实际情况选择优化目标的偏好解.通过一个车间调度问题的实例验证了此调度模型和算法的有效性. 相似文献
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针对计算机辅助工艺规划中的切削用量决策问题,提出了一种基于Pareto遗传算法的切削用量优化算法。首先,以切削速度和进给量为优化变量,以切削效率和刀具耐用度为优化目标,通过对约束条件的分析,建立多目标优化模型。其次,改进选择算子,设置非劣解集以保存进化过程中用竞争法构造产生的Pareto最优解,从而保证算法的搜索方向;建立基于小生境技术的排挤机制以提高种群的多样性。然后,采用混合交叉算子和步长变异算子进行基因重组,经过若干次迭代,得到一个均匀分布于Pareto前沿的优化解集。最后,通过实例验证了该算法的可行性和有效性。 相似文献
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针对网络化协同制造资源重组优化调度所存在的问题,综合考虑影响网络化协同制造资源重组优化调度的4个主要因素:最小化生产作业时间、最小化生产作业成本、最优化生产加工质量、最优化资源服务质量,建立了网络化协同制造资源多目标优化调度的数学模型。提出了一种基于Pareto多目标免疫遗传算法的网络化协同制造资源重组优化调度方法,该算法综合运用了小生境技术、群体排序技术和精英保留策略,并对遗传算子进行改进,自适应地调整交叉和变异算子,结合免疫算法的免疫选择淘汰了相似个体,保证了种群多样性,避免了早熟现象的发生。免疫记忆对近似最优解进行动态邻域搜索,提高了算法的局部搜索能力。实例仿真表明了该算法的有效性。 相似文献
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基于圈的单水源树状管网优化改进遗传算法 总被引：1，自引：0，他引：1
以投资、运行费用之和最小为目标函数,建立了单水源树状管网优化数学模型.根据完整的树状管网优化需同时对管网布置和管径优化的特点,采用二进制编码和整数编码相结合的双重编码遗传算法对模型进行求解,其中二进制编码表示管网的布置形式,整数编码表示管径.通过整数编码的设计,使管径约束自动得到满足.根据单水源树状管网与图论中生成树的相似性,在二进制编码操作时,采用基于圈的方法产生初始解及进行交叉、变异操作,使初始解和变异操作时生成的均为可行解,交叉操作时满足了生成树的基本条件.通过上述操作,大大降低了不可行解的产生几率,提高了算法的计算效率.优化算例说明了该方法的有效性. 相似文献
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基于双重编码遗传算法和图论的自压树状管网优化 总被引：1，自引：0，他引：1
以投资最小为目标函数,压力、流速、管径等限制为约束条件,建立了自压树状管网优化数学模型,并采用改进遗传算法进行求解.根据树状管网优化的特点,遗传算法采用二进制编码和整数编码相结合的双重编码,实现了同时对管网布置形式和管径进行优化.根据图论中树的性质,在产生初始解及变异操作时,采用基于圈的方法,对交叉方法进行了改进,从而减少了不可行解的产生.同时对遗传算法的操作过程进行了改进,结合了模拟退火算法,调整了适应函数,改进了交叉率和变异率的计算方法.算例表明了该优化方法的有效性. 相似文献
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针对传统遗传算法寻优能力差、易出现早熟的问题,对遗传算法的选择算子进行了改进,提出了对优秀个体进行比例复制的方法,并在种群交叉和变异之后增加了最优保存策略,以保证改进遗传算法的收敛性。用改进的遗传算法求解水库短期优化调度模型,结果表明,改进选择算子的遗传算法趋近于全局最优解的能力更强,收敛速度更快。 相似文献
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模型参数率定是提高水文模型模拟效果的重要手段，通过研究一种改进的自适应遗传算法（IAGA）对新安江模型参数进行优化率定，解决传统遗传算法初始种群质量不高、容易早熟收敛、局部搜索能力差等问题。该算法利用混沌变量遍历性特点，随机生成初始种群并选优，提高初始种群的个体质量；针对交叉与变异的进化过程，设计了反映种群离散程度的种群目标函数离散系数，利用该系数构建了自适应调整交叉与变异概率算子，防止遗传算法过早收敛；依托环形交叉算子，提高算法全局搜索能力；采用自适应非均匀变异算子，实时优化算法的局部搜索能力，避免陷入局部最优。将自适应遗传算法、传统遗传算法（GA）和自适应遗传算法（AGA）应用于秦淮河流域新安江模型的参数率定，并从率定的收敛性、耗时、稳定性和效果方面进行算法的性能比较，结果表明：IAGA算法具有更优的寻优能力，更好的收敛结果，更高的稳定性和精度，场次洪水的模拟效果优于GA算法和AGA算法，率定期与验证期确定性系数（R2）均在0.85以上，纳什效率系数（NSE）均在0.8以上，总体达到了水文预报的乙级标准。结果表明采用上述的综合手段改进传统遗传算法是可行的，改进后的IAGA算法具有良... 相似文献
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徐刚 《中国农村水利水电》2013,(2):141-145
提出一种改进蚁群算法(IACO,Improved ant colony optimization algorithm)求解梯级水库群优化调度问题,算法的改进主要包括嵌入邻域搜索和禁忌搜索,初始解生成技术和基于可行性的目标函数比较规则。论文以雅砻江流域梯级五级电站联合运行为背景,对蚁群算法和改进蚁群算法的求解质量和收敛性进行比较,实例验证表明,改进蚁群算法可以获得较好的优化调度结果。 相似文献
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灌溉优化模型旨在求解干渠各出水口运行时流量调度的最优组合方案,对于提高灌区灌溉管理技术水平和实施农业高效节水有着重要的意义。在“等流量、变历时”的轮灌分组的优化模型上,采用遗传算法进行了优化,选用了高斯适应度函数,并根据约束条件的特点,提出了二维编码并对选择、交叉和变异过程进行了改进,仿真结果表明该改进的遗传算法效果起好,说明该算法设计是可行的。 相似文献
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基于生成树和遗传算法的树状管网布置优化 总被引：1，自引：0，他引：1
以投资最小为目标函数,建立了树状管网布置优化数学模型.针对树状管网布置优化的特点,应用基于生成树理论和二进制编码遗传算法对模型进行求解.在遗传算法产生初始解、交叉和变异操作过程中,设计了基于圈的实现方法,避免了不可行解的产生,提高了算法的计算效率. 相似文献
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针对供水管网爆管故障诊断中流量监测点的布置问题,建立了考虑流量敏度的监测点优化布置模型,并采用整数编码遗传算法进行优化求解。针对遗传染色体在初始生成以及交叉、变异等遗传操作中易产生编码重复的问题,提出了新的改进算法。实例分析结果表明：基于本文方法布置优化后的监测点流量信息的诊断效果较为理想,在漏水量较小的条件下,基于优化的流量监测点信息对爆管管段的正确检出率较高,优于基于水压监测点信息的诊断结果。 相似文献
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柔性作业车间中机床与自动导引车在线调度方法 总被引：1，自引：0，他引：1
针对柔性作业车间中机床与自动导引车同时调度问题,提出了在线调度算法,将调度问题分解成机床选择和自动导引车调度两个子问题求解;首先针对机床选择子问题,根据问题规模分别采用穷举法和小生境遗传算法求解,目标是最小化机床最大负荷,平衡各机床负荷以及最小化搬运系统负荷;在小生境遗传算法设计过程中,采用邻域搜索以提高遗传算法的收敛速度;采用基于海明距离的小生境淘汰运算以保持种群多样性.然后针对自动导引车调度子问题,提出了一种启发式调度算法.为避免作业车间出现死锁,采用基于剩余容量的死锁避免规则.最后通过仿真实验验证了所提算法是可行的. 相似文献