检索结果-内蒙古大学图书馆

计算机工程与应用 2014年第19期50卷 214-216,240页

作者：王金燕陈卫兵周颖郭德彪湖南工业大学计算机与通信学院湖南株洲412008

研究了模糊层次分析法中以三角模糊数为元素的互反判断矩阵排序方法问题,提出一种改进模糊概率算法。采用改进的满意一致性判断指标对互反判断矩阵判断与修正;用模糊概率算法将判断矩阵特征向量中的三角模糊数转换成准确值,最终得出排... 详细信息

研究了模糊层次分析法中以三角模糊数为元素的互反判断矩阵排序方法问题,提出一种改进模糊概率算法。采用改进的满意一致性判断指标对互反判断矩阵判断与修正;用模糊概率算法将判断矩阵特征向量中的三角模糊数转换成准确值,最终得出排序向量。实例分析结果表明,排序向量更加趋近理想判断,算法更具准确性。

关键词：三角模糊数层次分析法互反判断矩阵一致性判断三角模糊数排序

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基于三角模糊数的投资项目经济评价指标及方法

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统计与决策 2009年第12期25卷 171-173页

作者：靖鲲鹏宋之杰燕山大学经济管理学院河北秦皇岛066004

文章对三角模糊数的计算公式进行了简化,并推导了经济评价中常用指标的计算公式,将其推广到折现率随时间变化的情形。文章还选择了两种较为简便易行的三角模糊数排序方法,方便在实践中的应用。

关键词：三角模糊教经济评价指标三角模糊数排序

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超启发式遗传算法求解模糊柔性作业车间调度

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控制理论与应用 2020年第2期37卷 316-330页

作者：李尚函胡蓉钱斌张梓琪金怀平昆明理工大学信息工程与自动化学院云南昆明650500 昆明理工大学机电工程学院云南昆明650500

本文提出一种混合超启发式遗传算法(HHGA),用于求解一类采用三角模糊数表示工件加工时间的模糊柔性作业车间调度问题(FFJSP),优化目标为最小化最大模糊完工时间(即makespan).首先,详细分析现有三角模糊数排序准则性质,并充分考虑取大操... 详细信息

本文提出一种混合超启发式遗传算法(HHGA),用于求解一类采用三角模糊数表示工件加工时间的模糊柔性作业车间调度问题(FFJSP),优化目标为最小化最大模糊完工时间(即makespan).首先,详细分析现有三角模糊数排序准则性质,并充分考虑取大操作的近似误差和模糊度,设计一种更为准确的三角模糊数排序准则,可合理计算FFJSP和其他各类调度问题解的目标函数值.其次,为实现对FFJSP解空间不同区域的有效搜索,HHGA将求解过程分为两层,高层利用带自适应变异算子的遗传算法对6种特定操作(即6种有效邻域操作)的排列进行优化;低层将高层所得的每种排列作为一种启发式算法,用于对低层相应个体进行操作来执行紧凑的变邻域局部搜索并生成新个体,同时加入模拟退火机制来避免搜索陷入局部极小.最后,仿真实验和算法比较验证了所提排序准则和HHGA的有效性.

关键词：三角模糊数排序模糊加工时间柔性作业车间超启发式算法

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模糊柔性作业车间的智能调度算法研究

模糊柔性作业车间的智能调度算法研究

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作者：李尚函昆明理工大学

学位级别：硕士

生产调度是智能制造系统中管理决策和资源分配的关键环节,采用高效的调度方法可有效提升企业生产效率,实现节能减排。柔性作业车间调度问题是一类典型的生产调度问题,广泛存在于各类柔性制造系统中,目前已有学者对该问题的确定性模型进... 详细信息

生产调度是智能制造系统中管理决策和资源分配的关键环节,采用高效的调度方法可有效提升企业生产效率,实现节能减排。柔性作业车间调度问题是一类典型的生产调度问题,广泛存在于各类柔性制造系统中,目前已有学者对该问题的确定性模型进行了一定的研究。然而,实际加工过程中往往存在诸多不确定性因素,因此利用模糊理论中的模糊数表征不确定的加工数据,进而建立模糊柔性作业车间调度问题(fuzzy flexible job shop scheduling problem,FFJSP)模型,可更客观地描述实际生产过程,研究模糊柔性作业车间调度问题和相应的求解算法有很高的理论和实际价值。本文对模糊柔性作业车间调度问题和求解该问题的智能调度算法进行研究,主要内容如下:(1)针对一类采用三角模糊数表示工件加工时间的模糊柔性作业车间调度问题,以最小化最大模糊完工时间为优化目标,提出一种超启发式遗传算法(hyper-heuristic genetic algorithm,HGA)进行求解。首先,设计一种更为准确的三角模糊数排序准则,可合理计算各类模糊调度问题解的目标函数值。其次,HGA高层利用带自适应变异算子的遗传算法对6种特定操作的排列进行优化;低层将高层所得的每种排列作为一种启发式算法,用于对低层相应个体进行局部搜索并生成新个体,同时加入模拟退火机制来避免搜索陷入局部极小。最后,仿真实验和算法比较验证了所提排序准则和HGA的有效性。(2)在(1)的基础上,进一步考虑实际生产过程中交货期的不确定性,建立了采用梯形模糊数表示交货期,目标函数为最大化平均客户满意度的模糊柔性作业车间调度问题模型,提出一种新型离散教与学优化(Novel Discrete Teaching-Learning-Based Optimization,NDTLBO)算法进行求解。首先,综合考虑模糊完工时间和交货期的隶属度,设计一种更准确的客户满意度计算方法。其次,在算法的教学和互学阶段使用两种有效的交叉操作来搜索新解;同时设计学习历史矩阵用于学习和保留每个新解中元素的位置和取值信息,进而在补课阶段,利用学习历史矩阵构造启发式操作对解空间的不同优质区域进行有效搜索。最后,仿真实验和算法比较验证了所提客户满意度计算方法和NDTLBO算法的有效性。(3)在(2)的问题基础上进一步考虑绿色指标,将最大化平均客户满意度和最小客户满意度,以及最小化模糊总碳排放量同时作为优化目标,建立模糊柔性作业车间低碳调度问题(low-carbon scheduling for fuzzy flexible job shop scheduling problem,FFJSP＿LC)的模型,进而结合(1)(2)中两类算法的优势,提出一种混合多目标超启发式算法(Hybrid multi-objective hyper-heuristic algorithm,HMOHA)进行求解。首先,对于算法的高层策略域,提出一种长期评价法对算法中的高层个体进行解码,可更客观地评价每个个体的搜索性能,并使用遗传算法作为高层策略来对低层操作的使用顺序和次数进行优化。其次,对于算法的低层问题域,根据问题性质设计了一种高效的两阶段编码方式和一种改进贪婪活动化解码策略,可充分利用机器加工的空闲时间,选择较优的加工机器,从而提高解的质量,同时使用(2)中NDTLBO算法的高效更新操作作为低层策略集,来实现对解空间不同优质区域的搜索。另外,基于学习历史矩阵,设计了教师自学操作来对非劣解附近区域进行更细致的局部搜索,进一步提升解的质量。最后,仿真实验和算法比较验证了所提算法的有效性。

关键词：柔性作业车间模糊调度三角模糊数排序超启发式算法离散教与学

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混合交叉熵算法求解模糊分布式流水线复杂调度问题

混合交叉熵算法求解模糊分布式流水线复杂调度问题

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作者：佘明哲昆明理工大学

学位级别：硕士

生产调度是制造系统的重要环节,直接影响企业的效益和竞争力。高效的优化技术与调度方法的研究与应用,是实现节能、降耗、减排、降低成本和提高生产系统最优性的关键。分布式置换流水线调度问题(distributed permutation flow-shop sche... 详细信息

生产调度是制造系统的重要环节,直接影响企业的效益和竞争力。高效的优化技术与调度方法的研究与应用,是实现节能、降耗、减排、降低成本和提高生产系统最优性的关键。分布式置换流水线调度问题(distributed permutation flow-shop scheduling problem,DPFSP)及其衍生问题是以不同公司之间的合作生产或不同工厂之间协作生产等分布式制造为背景,研究工件在工厂间的分配和各工厂内的加工顺序,以实现调度指标的最优化。然而,由于实际生产过程大多存在不确定性。所以利用模糊理论中的模糊数表征不确定的加工时间,有助于更为客观地描述实际生产过程,并为生产过程提供指导。因此,研究模糊分布式流水线复杂调度问题和相应的求解算法有很高的理论和实际价值。本文对模糊分布式流水线复杂调度问题和求解该问题的智能算法进行研究,主要内容如下:(1)在经典问题DPFSP的基础上,考虑实际生产过程中普遍存在的加工时间不确定性,建立模糊分布式流水线调度问题(distributed permutation flow-shop scheduling problem with fuzzy processing time,DPFSP＿FPT)的模型。该模型采用模糊数表示加工时间,以最小化模糊最大完工时间为优化目标。进而提出一种改进交叉熵(improved cross-entropy algorithm,ICE)算法进行求解。为改进交叉熵算法性能,ICE算法引入了局部搜索与扰动操作。最后,通过仿真实验和算法比较验证了所提算法的有效性。(2)在(1)的基础上进一步考虑实际生产中节能减排的要求,建立模糊分布式流水线低碳调度问题(distributed permutation flow-shop low-carbon scheduling problem with fuzzy processing time,DPFLSP＿FPT)的模型。该模型采用模糊数表示加工时间,并以同时最小化模糊最大完工时间和模糊总能耗为优化目标。进而提出一种超启发式交叉熵(hyper-heuristic cross-entropy,HHCE)算法进行求解。首先,HHCE算法采用一种新颖的三角模糊数排序准则来合理计算个体的目标函数值,可在算法搜索过程中较准确发现优质解区域。其次,HHCE算法在高层利用基于贡献率的评价方法确定8种特定邻域操作所构成各排列的优劣,同时采用交叉熵算法学习较优排列的信息并生成新排列,进而在低层把高层所生成的每个排列作为一种启发式算法,对低层相应个体执行一系列邻域操作。然后,HHCE算法将基于非关键路径的节能策略用于对低层每代种群中的较优个体执行局部搜索,从而进一步提高算法获取低能耗非劣个体或解的能力。最后,通过仿真实验和算法比较验证了所提算法的有效性。(3)在(2)的基础上进一步考虑生产完成之后进行产品装配,建立模糊分布式装配流水线低碳调度问题(fuzzy distributed assembly permutation flow-shop low-carbon scheduling problem,FDAPFLSP)的模型。该模型采用模糊数表示加工时间与装配时间,并以同时最小化模糊最大完工时间和模糊总能耗为优化目标。进而提出一种混合交叉熵算法(hybrid cross-entropy algorithm,HCEA)进行求解。首先,通过分析现有三角模糊数排序准则特点,并考虑生产调度问题的基本约束。设计一种实用的三角模糊数排序修正准则。其次,为增强算法性能,设计一种自适应变邻域局部搜索以实现对解空间不同区域的有效搜索。最后,通过仿真实验和算法比较验证了所提算法的有效性。

关键词：分布式生产模糊调度三角模糊数排序交叉熵算法

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