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T=题名（书名、题名），A=作者（责任者），K=主题词，P=出版物名称，PU=出版社名称，O=机构（作者单位、学位授予单位、专利申请人），L=中图分类号，C=学科分类号，U=全部字段，Y=年（出版发行年、学位年度、标准发布年）

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AND代表“并且”；OR代表“或者”；NOT代表“不包含”；(注意必须大写,运算符两边需空一格)

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范例一：(K=图书馆学 OR K=情报学) AND A=范并思 AND Y=1982-2016
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文献类型

4 篇 学位论文

馆藏范围

4 篇 电子文献
0 种 纸本馆藏

日期分布

学科分类号

4 篇 工学
- 3 篇 控制科学与工程
- 2 篇 机械工程
- 2 篇 计算机科学与技术...
- 2 篇 软件工程
- 1 篇 仪器科学与技术
- 1 篇 航空宇航科学与技...
2 篇 管理学
- 2 篇 管理科学与工程(可...
1 篇 理学
- 1 篇 系统科学

主题

4 篇 智能演化算法
1 篇 车间制造自动化
1 篇 车间生产调度
1 篇 语义web
1 篇 集群无人机
1 篇 动态服务组合
1 篇 侦测机制
1 篇 原型系统
1 篇 动态环境
1 篇 制造模式
1 篇 能效优化
1 篇 双单元制造
1 篇 模型建构
1 篇 计算仿真
1 篇 多目标优化
1 篇 置换流水车间调度
1 篇 qos评价
1 篇 布谷鸟搜索算法
1 篇 先进制造车间
1 篇 资源调度

机构

1 篇 大连海事大学
1 篇 哈尔滨工业大学
1 篇 南京理工大学
1 篇 中国科学技术大学

作者

1 篇 周传华
1 篇 王家帅
1 篇 田申申
1 篇 何霆

语言

4 篇 中文

检索条件"主题词=智能演化算法"

共 4 条记录，以下是1-10 订阅

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详细简洁

排序：

基于智能演化算法的能效优化流水车间调度算法

基于智能演化算法的能效优化流水车间调度算法

引用

作者：田申申南京理工大学

学位级别：硕士

置换流水车间调度问题是一类重要的生产调度优化问题,广泛存在于制造业等诸多领域。随着生产设备的升级,生产设备可以为工件提供不同的加工速度,得到不同的加工时间并导致不同的能耗开销。在国家制定的“碳达峰、碳中和”的双碳计划和... 详细信息

置换流水车间调度问题是一类重要的生产调度优化问题,广泛存在于制造业等诸多领域。随着生产设备的升级,生产设备可以为工件提供不同的加工速度,得到不同的加工时间并导致不同的能耗开销。在国家制定的“碳达峰、碳中和”的双碳计划和全面推广的智能制造背景下,迫切需要能效优化的调度方法降低生产制造过程的能耗成本。本文以置换流水车间调度问题为研究对象,基于智能演化算法的优化原理设计能效优化的调度算法,获得能耗最小化的调度方案。本文考虑生产设备具有不同的加工速度,基于布谷鸟搜索算法提出改进的智能演化调度算法。提出了一种最优布谷鸟引导的移动策略,位置更新时令最优布谷鸟引导其他布谷鸟,避免传统布谷鸟搜索算法中有利信息的流失,从而提高调度解的质量;设计了一种改进的初始最优解生成方法,引入了基于算法迭代次数的弃巢更新策略以有效控制算法的搜索范围,平衡调度算法的寻优能力和计算效率。基于标准测试实例所构建实验的结果表明,所提出的改进布谷鸟搜索算法显著优于传统布谷鸟搜索算法,这验证了最优布谷鸟引导的移动策略优于传统移动策略;同时,本文提出的初始解生成方法和弃巢更新策略的有效性也在实验中得到了验证。针对总完工时间和能耗最小化的置换流水车间双目标调度问题,在上述算法的基础上,采用Pareto最优的思想提出了一种混合布谷鸟搜索算法,得到双目标优化问题的非支配解集。首先构建新的初始解生成算法,将非支配解存储于归档集中。布谷鸟个体评估质量时,需从归档集随机选取一个解用于将布谷鸟个体解码成可行解。为保证初始归档集中解的多样性,本文提出了初始归档集生成方法:即分别以总完工时间和能耗最小化为优化目标,继续使用新构建的初始解生成算法生成对应的解,然后以不同的策略产生多个初始解并放入归档集;同时,设计了一种两阶段的局部搜索策略,依次对工件序列和加工速度进行调整以寻找更多非支配解。与研究本文问题的现有最优方法进行对比实验,验证了混合布谷鸟搜索算法的有效性和高效率。本文提出的智能演化算法,通过对布谷鸟搜索算法中的主要算子做出性能改进,能够有效解决能效优化的置换流水车间调度问题,帮助制造企业减少能耗、提高生产效率并节约生产成本。本文的智能演化算法可以拓展应用至多种智能制造场景,为制造企业提供更多节能高效的解决方案。

关键词：置换流水车间调度能效优化多目标优化智能演化算法布谷鸟搜索算法

来源：评论

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语义Web动态服务组合技术的关键性问题研究

语义Web动态服务组合技术的关键性问题研究

引用

作者：周传华中国科学技术大学

学位级别：博士

Internet的飞速发展正在改变整个社会,一个数字化的时代已经到来。毫无疑问,在这个基于Internet的数字化社会里,各种各样的网上应用和网络服务都将会越来越多。而且,这些应用和服务将会遍及政治、经济、军事、教育、科技、文化、商业、... 详细信息

Internet的飞速发展正在改变整个社会,一个数字化的时代已经到来。毫无疑问,在这个基于Internet的数字化社会里,各种各样的网上应用和网络服务都将会越来越多。而且,这些应用和服务将会遍及政治、经济、军事、教育、科技、文化、商业、宗教等各个领域。与现实社会一样,人们在Internet上的应用和服务的需求都是不断变化的,因此,Internet提供的应用和服务也应该随着人们需求的变化而变化,这也是一种以人为本的理念。作为一种新型的分布式计算模式,语义Web动态服务组合近年来得到了产业界和学术界的广泛关注。在实际应用中,单一的Web服务仅实现一般要求,无法满足现实应用的多维需求。因此,在新一代Internet环境下,如何动态合成单一服务所提供的各种功能,形成新型、稳定、可靠、功能综合、支持QoS管理的动态服务组合,满足Web用户各自不同的个性化需求,已成为学术研究的焦点,应用前景广阔。论文在此领域开展了研究,工作的主要内容体现六个方面: (1)提出了语义Web动态服务组合模型根据Web动态服务架构和主动计算特征,提出了语义Web动态服务组合模型,模型通过对服务请求者的意图进行发现与响应,定位用户个性化的服务需求,服务质量和服务等级;借助服务注册库(UDDI)资源,启动动态查询与发现用户需要的服务引擎;通过服务获取技术,动态进行服务功能组合路径优化,绑定所需服务的URI获取匹配服务发布,实现稳定、可靠、功能综合的语义Web服务。 (2)提出了基于服务分类技术的选择性集成算法 Web服务分类是实现服务动态组合的前提与基础。AODE (Averaged One-Dependence Estimators)算法是最近提出的一种典型的基于na?ve Bayes的改进算法,并受到国际机器学习界的关注。交叉熵方法(Cross-entropy Method)是一种解决组合优化问题的全局随机搜索算法,已成功的应用到许多经典的NP问题求解中。基于交叉熵方法,提出了解决AODE算法选择性集成的CESAODE(Cross-Entropy method for Selective AODE)算法,期望实现Web服务分类有效性与可靠性的提升。在WEKA平台上使用UCI数据集进行的仿真实验结果表明,CESAODE算法比现有的分类算法具有更好的分类性能。 (3)提出了基于多任务Web动态服务即时分类算法传统的即时分类算法偏向于单个实例,即在某一时期内仅处理一个实例,而其他实例只能在缓冲区等待。当进程被中断的时候,部分实例被充分评估。中断时,剩下的实例则没有经过任何的评估。这样,对实例总体来说只得到局部的优化。论文提出一种更为灵活、有效的面向Web多任务动态服务即时分类算法。基于t分布的p-value (误判率)即时分类算法。该算法着眼于全局,在整体实例中选取最需要得到评估的实例进行计算,从而在中断计算时得到全局的最优化,实现分类事务处理过程的分类效率和准确率的有效统一。 (4)提出了面向Web动态服务组合优化的动态小生境学习机制在SOA架构下,Web用户的服务需求是动态变化的,而当前诸多智能进化算法的研究仅关注针对静态问题求解,这种静态导向的算法在进化后期往往会失去对环境的适应能力,无法跟踪极值点在搜索空间的运动路径,从而无法适应Web环境下的动态问题求解。论文提出一种基于语义Web服务动态小生境的自组织学习算法(dynamic niche-based self-organizing learning algorithm, DNSLA),首次实现了基于0-1编码的动态学习机制,种群中的个体由被动适应转为主动学习,能够动态侦测Web服务需求与服务环境的变化,具有更强健的动态环境适应能力。通过计算仿真实验显示,算法在动态变化的环境中,能够很好地与环境进行稳定而友好的交互学习,鲁棒性强,动态搜索能力和极值点跟踪能力优于同类搜索方法。 (5)提出了一种动态服务过程失效侦测与响应处理机制服务失效是影响服务可用性的制约因素。论文从服务过程的动态侦测、服务失效的即时响应二个维度展开研究,构建了一种新的面向Web服务的失效侦测机制,实现侦测的完整性、准确性和效率的有效折中,强化服务对动态环境的适应性;在失效容错处理的映射研究中,论文引入粒子群优化算法均值聚类分析,寻求Web动态服务过程失效边界值的有效求解,探索在流程初始SLA(用户等级服务协议)得到满足的条件下,重构执行流程,稳定服务常态,满足不同层次Web用户的个性化服务需求。 (6)提出了Web动态服务组合的QoS需求预测及服务质量评价算法 Web服务质量QoS是服务的一组非功能属性集合,在动态服务组合过程中,服务质量QoS依赖于组件服务的QoS,动态发现、选择、绑定组件服务,是Web动态服务流程构成的要件。

关键词：语义Web 动态服务组合模型建构智能演化算法侦测机制 QoS评价计算仿真原型系统

来源：评论

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双单元制造模式下车间优化调度理论与方法研究

双单元制造模式下车间优化调度理论与方法研究

引用

作者：何霆哈尔滨工业大学

学位级别：博士

该课题作业\"九五\"国防预研课题某工程的一个重要组成部分,在综合国内外研究状况的基础上,对车间制造自动化领域的部分关键技术问题进行了比较深入系统的研究.首先,研究基于动态联盟的双单元制造运行模式.其次,研究车间的生... 详细信息

该课题作业\"九五\"国防预研课题某工程的一个重要组成部分,在综合国内外研究状况的基础上,对车间制造自动化领域的部分关键技术问题进行了比较深入系统的研究.首先,研究基于动态联盟的双单元制造运行模式.其次,研究车间的生产优化调度算法.在对模拟退火算法、进化策略以及局域搜索等优化算法分析比较的基础上,提出了一种三者的混合策略-混合智能演化算法(Hybrid Intelliget Evolutionary Algorithm,简称HIEA).针对先进制造车间具有柔性路径的优化调度问题,建立了其调度问题的数学模型,应用提出的基于HIEA的调度算法对此模型进行求解;并进行先进制造车间调度子系统的软件开发设计.最后,以应用式厂的先进制造车间为应用背景,在建立车间控制结构的基础上,对其调度控制子系统进行功能设计;而后,针对先进制造车间三种典型的优化调度问题应用提出的两层调度算法进行求解,并给出问题求解的仿真实验结果.另外,利用该文的研究成果,应用面向对象的编程技术,在CAD/CAM一体化工程集成应用环境下开发了优化调度软件模块.

关键词：制造模式智能演化算法调度算法车间生产调度先进制造车间车间制造自动化双单元制造车间控制

来源：评论

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基于智能演化的集群无人机资源调度方法研究

基于智能演化的集群无人机资源调度方法研究

引用

作者：王家帅大连海事大学

学位级别：硕士

近年来,目标搜索与跟踪广泛存在于目标观测领域中,集群无人机因群体规模大、覆盖区域广,单机灵活性高成为目标搜索与跟踪的主要手段之一,然而当目标种类或数目增多时,如何高效准确地调度集群无人机是使用集群无人机完成中目标搜索与跟... 详细信息

近年来,目标搜索与跟踪广泛存在于目标观测领域中,集群无人机因群体规模大、覆盖区域广,单机灵活性高成为目标搜索与跟踪的主要手段之一,然而当目标种类或数目增多时,如何高效准确地调度集群无人机是使用集群无人机完成中目标搜索与跟踪至关重要的一环。因无人机种类及使用损耗增加存在差异,异构集群无人机相较同构集群无人机调度难度增加,且在实际目标搜索及跟踪环境中,动态特性(所搜及跟踪过的任务目标复现、环境中存在禁飞区域等)也会增加集群无人机的调度难度,降低集群无人机任务处理效率。演化算法被认为是解决集群无人机调度问题的主流方法之一,然而,现存演化算法多关注于静态环境下的调度问题,忽略了动态环境下限制,所以在动态调度环境下其性能受到影响,使其无法直接应用于上述实际集群无人机调度环境。因此,本文充分考虑动态环境中同构、异构集群无人机资源调度所面临的限制,提出两种智能演化算法来提高集群无人机进行目标搜索与跟踪的效率。本文的主要贡献及工作如下: (1)针对动态环境下同构集群无人机调度问题,本文提出预处理结合分组交叉的第二代快速非支配排序算法(Preprocessing and Grouped Crossover-Nondominated Sorting Genetic Algorithm II,PGC-NSGAII)来高效地完成同构集群无人机的资源调度。并提出一种参数预测方法辅助完成对复现目标的重搜索,提出一种禁飞区规避方法来对场景中的禁飞区进行绕飞。通过多个角度的仿真实验,验证PGC-NSGAII的稳定性与有效性。 (2)针对动态环境下异构集群无人机调度问题,在参与预测方法及禁飞区规避算法辅助的基础上,本文提出一种区域协同演化算法(Regional Co-evolution Algorithm,RCEA)高效完成异构集群无人机的资源调度。在RCEA算法之前提出区域划分方法来快速划分区域。在RCEA中本文还提出了一种新的评估方式—基于面积评估方法来快速评估演化算法所得解的优劣,结合演化算法中基于非支配等级加拥挤度算子的评估方法面向RCEA提出了四种混合评估方法,从解集的角度出发,找到最适合RCEA的混合评估方式,并通过多个角度的仿真实验,验证了RCEA算法的有效性及稳定性。

关键词：集群无人机资源调度智能演化算法动态环境

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