检索结果-内蒙古大学图书馆

随着市场竞争的日趋激烈，每个企业都在寻求更好的生产与运作管理方案，以提高企业的生产、经营和管理效率，从而提高企业的核心竞争优势。生产与运作管理的核心是车间调度问题能否高效地获得优化解，研究车间调度问题具有很大的理论意义和现实价值。车间调度问题是解决如何按时间的先后分配资源来完成不同的生产任务，使预定目标最优化的问题。作业车间调度(Job-Shop调度)问题是许多实际车间调度问题的简化模型，是一个典型的NP-hard问题。该问题具有约束性、非线性、不确定性、大规模性等复杂性，已被证明在多项式时间内得不到最优值。近年来，对于Job-Shop调度问题求解方式主要有启发式算法和元启发式算法，但各有其不足之处：元启发式方法的运行时间长，可获得较好的解，但其解不稳定;启发式方法可在较短的时间内得到鲁棒性较强的解，但是极少获得较优的解。为了更好地解决作业车间调度问题，将一些解决某类问题较好的算法组合起来。遗传算法具有快速随机的全局搜索能力，但对于系统中的反馈信息利用却无能为力，当求解到一定范围时往往做大量无为的冗余迭代，使得求精确解效率降低。蚁群算法是通过信息素的累积和更新收敛于最优路径上，具有分布式并行全局搜索能力，但初期信息素匮乏，求解速度慢。本文根据遗传算法和蚁群算法的特点，尝试将两个算法动态融合来求解Job-Shop调度问题。算法动态融合的思想是：在最佳点(遗传算法和蚁群算法融合时刻)之前利用遗传算法的特性，快速、全面地生成优秀染色体;从其中选出一部分比较优秀的染色体并将其转换为初始蚁群算法的信息素分布;在最佳点之后利用蚁群算法的正反馈性、高效性求取车间调度问题的最优解。最后，本文针对Job-Shop问题中经典问题的FT类和LA类的部分问题进行实验仿真计算。结果表明遗传蚁群混合算法的收敛率更高，具有更好的全局收敛性能，遗传蚁群混合算法在更少的迭代次数达到全局最优解，具有更高的收敛速度。

关键词：遗传算法蚁群算法遗传蚁群算法车间作业调度问题 Job-Shop调度问题

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基于遗传蚁群混合算法的机械臂路径规划

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新型工业化 2020年第1期10卷 55-60页

作者：田杰张骁宇合肥工业大学机械工程学院

本文针对空间机械臂路径规划问题,提出了一种基于遗传蚁群混合算法的路径规划方法。以安川GP8型号机械臂为研究对象,运用改进D-H法建立了机械臂的运动学方程并求解。通过遗传蚁群混合算法规划出机械臂末端运动路径,并运用前述的运动学... 详细信息

本文针对空间机械臂路径规划问题,提出了一种基于遗传蚁群混合算法的路径规划方法。以安川GP8型号机械臂为研究对象,运用改进D-H法建立了机械臂的运动学方程并求解。通过遗传蚁群混合算法规划出机械臂末端运动路径,并运用前述的运动学求解方法求出路径中机械臂各关节角度。在MATLAB平台上建立了仿真模型,仿真结果表明了该方法是可行和有效的。

关键词：空间机械臂机器人运动学遗传蚁群算法路径规划

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基于遗传蚁群混合算法的公交线网优化模型

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中国集体经济 2011年第12X期 84-85页

作者：李昆志沈凌黄科宏广西城市建设协会武汉理工大学广西城建投资集团有限公司

随着城市经济不断发展,城市交通问题日趋严重,公共交通成为解决城市交通供需矛盾的重要手段。文章提出了以社会总出行时间最小、污染排放量最低、乘客直达率最大、线网日均满载率最大、公交企业年收益率最大以及线网效率最大为优化目标... 详细信息

随着城市经济不断发展,城市交通问题日趋严重,公共交通成为解决城市交通供需矛盾的重要手段。文章提出了以社会总出行时间最小、污染排放量最低、乘客直达率最大、线网日均满载率最大、公交企业年收益率最大以及线网效率最大为优化目标的多目标城市公交网络优化模型,并运用遗传蚁群混合算法对模型进行计算,大大降低了模型的求解时间。

关键词：公共交通公交线网多目标优化遗传蚁群算法

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基于遗传蚁群混合算法的激光切割机路径优化

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机械制造与自动化 2016年第6期45卷 92-95页

作者：刘山和钱晓明楼佩煌武星南京航空航天大学机电学院江苏南京210016

激光切割机的路径优化问题是激光切割行业的一个关键问题,针对其特点将其归纳为广义旅行商问题,利用改进的遗传蚁群算法来求解该问题。算法以时间距离最短为目标函数,对轮廓切割顺序及轮廓切割起始点同时进行优化。为了让算法所得解能... 详细信息

激光切割机的路径优化问题是激光切割行业的一个关键问题,针对其特点将其归纳为广义旅行商问题,利用改进的遗传蚁群算法来求解该问题。算法以时间距离最短为目标函数,对轮廓切割顺序及轮廓切割起始点同时进行优化。为了让算法所得解能够快速聚集在最优解附近而又不至于陷入局部最优解,利用遗传算法快速随机的全局搜索能力来产生蚁群算法初期的信息素分布,蚁群算法采用最大最小蚂蚁算法同时在其加入变异因子。仿真结果表明取得了非常好的效果。

关键词：激光切割路径优化广义旅行商问题遗传蚁群算法

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改进的蚁群算法在放射形专用线取送车优化中的应用

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控制工程 2012年第6期19卷 1007-1010页

作者：雷友诚吴志飞湖南大学电气与信息工程学院湖南长沙410082

取送车工作是货运站的一项重要工作,它的效率高低直接关系到车辆周转和货物送达的快慢,影响到企业的竞争力和生产经营。针对放射形专用线,建立了放射形专用线取送车数学模型,提出一种基于遗传算法信息素更新策略的改进蚁群算法进行求解... 详细信息

取送车工作是货运站的一项重要工作,它的效率高低直接关系到车辆周转和货物送达的快慢,影响到企业的竞争力和生产经营。针对放射形专用线,建立了放射形专用线取送车数学模型,提出一种基于遗传算法信息素更新策略的改进蚁群算法进行求解。通过实例计算仿真,取得了满意的结果,得到了较优的取送车方案。该算法对于合理安排取送车顺序,压缩机车运行时间、提高机车运行效率具有重要意义。

关键词：取送车作业遗传蚁群算法信息素更新

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基于多状态切换交叉口信号优化控制

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广西大学学报（自然科学版） 2016年第6期41卷 1924-1932页

作者：程海鹏汤自安汤旻安董海龙兰州交通大学自动化与电气工程学院甘肃兰州730070 兰州理工大学机电工程学院甘肃兰州730050

在交通信号控制中,针对单一控制模型不能很好适应实时交通流变化的问题,提出基于多状态切换交叉口信号优化控制方法。根据交通流参数,采用自组织特征映射神经网络(SOM)对交叉口交通状态进行识别,依据路口交通状态,动态选择合适的模糊控... 详细信息

在交通信号控制中,针对单一控制模型不能很好适应实时交通流变化的问题,提出基于多状态切换交叉口信号优化控制方法。根据交通流参数,采用自组织特征映射神经网络(SOM)对交叉口交通状态进行识别,依据路口交通状态,动态选择合适的模糊控制器结构。针对模糊控制规则人工设定的问题,采用遗传蚁群算法在线优化两级模糊控制器控制规则。通过仿真研究,给出了不同控制方法下车辆随时间的平均延误曲线,分析了不同交通流下的平均延误,结果表明,所提出方法具有较好控制效果。

关键词：智能交通交通信号多状态切换遗传蚁群算法模糊控制

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地层特征重构下的气井射孔位置回归优化

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人工智能科学与工程 2024年第4期 52-59页

作者：谢波梁帮治杨强段雨安西南油气田分公司蜀南气矿四川泸州646099 西安杰源石油工程有限公司西安710000

气井射孔位置关系到天然气开采过程中流体是否可以顺利流出,也是直接影响油气井产量的重要因素。为使气井位置满足油气开采要求,本文提出基于地层特征重构算法的气井射孔位置回归优化方法。该方法利用MAS(Full Name of MAS Management S... 详细信息

气井射孔位置关系到天然气开采过程中流体是否可以顺利流出,也是直接影响油气井产量的重要因素。为使气井位置满足油气开采要求,本文提出基于地层特征重构算法的气井射孔位置回归优化方法。该方法利用MAS(Full Name of MAS Management System)地质三维建模软件,通过定义地质单元体,以及生成地质单元体后得到的气井射孔位置地层特征和相关数据,依据该数据建立气井射孔位置回归模型,通过该模型描述气井射孔位置与实际位置的偏差关系,再使用遗传蚁群混合算法对气井射孔位置回归模型实施优化求解,实现气井射孔位置回归优化。实验结果表明:该方法可有效重构气井射孔位置地层特征,并可对气井射孔位置进行优化,优化后气井位置偏差量较小,具备较强的应用性。

关键词：特征重构气井射孔地质单元体三维模建回归优化方法地层特征遗传蚁群算法回归模型

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双目标冷链物流车辆路径问题及其遗传蚁群求解

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科学技术与工程 2020年第18期20卷 7413-7421页

作者：张瑾毕国通戴二壮河南大学计算机与信息工程学院开封475004 河南大学商学院开封475004

针对带容量和软时间窗约束的双目标生鲜农产品冷链物流车辆路径问题,建立了以最小化总成本和最大化客户满意度为目标的双目标优化模型。为了求解问题,运用ε约束法处理双目标模型,以蚁群算法为基础,加入交叉与变异算子,设计了遗传蚁群... 详细信息

针对带容量和软时间窗约束的双目标生鲜农产品冷链物流车辆路径问题,建立了以最小化总成本和最大化客户满意度为目标的双目标优化模型。为了求解问题,运用ε约束法处理双目标模型,以蚁群算法为基础,加入交叉与变异算子,设计了遗传蚁群算法。算法求解过程中,蚂蚁个体在进行状态转移时按照确定性选择和伪随机比例选择相结合的方式,信息素总量采用分段函数进行优化。为验证模型与算法的有效性,对实际算例进行求解,并与遗传算法、蚁群算法求得结果进行对比。结果表明所建模型符合实际需求,所设计的遗传蚁群算法收敛速度和求解结果均优于遗传算法和蚁群算法。

关键词：冷链物流车辆路径问题客户满意度遗传蚁群算法双目标 ε约束

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直接转矩控制PID调节器智能优化设计

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微特电机 2007年第10期35卷 44-47,60页

作者：曹迅恺北京交通大学北京100044

将遗传算法中的变异机制引入基本蚁群算法中,用遗传蚁群算法来优化直接转矩控制系统中PID调节器参数,提高了PID调节器的自整定能力,有效地降低了系统中的转速脉动,增强了系统的快速性和稳定性。仿真实验表明:该策略使直接转矩控制系统... 详细信息

将遗传算法中的变异机制引入基本蚁群算法中,用遗传蚁群算法来优化直接转矩控制系统中PID调节器参数,提高了PID调节器的自整定能力,有效地降低了系统中的转速脉动,增强了系统的快速性和稳定性。仿真实验表明:该策略使直接转矩控制系统的动、静态性能得到了明显的提高和改善。

关键词：遗传蚁群算法 PID 直接转矩

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