随着定制化生产的市场需求日趋显著,Seru生产系统(seru production system,SPS)应运而生,并逐渐成为生产研究领域的热点。文章针对混合Seru生产系统的构建以及调度问题进行研究,即在短生产线生产场景下,基于巡回式Seru单元,建立混合Ser...
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随着定制化生产的市场需求日趋显著,Seru生产系统(seru production system,SPS)应运而生,并逐渐成为生产研究领域的热点。文章针对混合Seru生产系统的构建以及调度问题进行研究,即在短生产线生产场景下,基于巡回式Seru单元,建立混合Seru生产系统的数学模型,并以最大完工时间以及总工时建立双优化目标,决策混合Seru的构建顺序。先基于黏菌优化算法,针对其初始化效率低的局限性,引入Tent混沌映射以及精英反向学习策略,得到混沌精英黏菌(chaoticeliteslimemouldalgorithm,CESMA)算法。最后,通过实验,验证了混合Seru生产系统中,混沌精英黏菌算法对于混合Seru生产系统构建实例的优越性。
光伏阵列在局部遮荫的情况下会导致光伏系统输出的功率-电压曲线出现多个极值点,具有全局寻优能力的传统群体智能优化算法进行最大功率追踪(maximum power point tracking,MPPT),普遍存在收敛速度慢、易陷入局部最优等问题。该文提出了...
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光伏阵列在局部遮荫的情况下会导致光伏系统输出的功率-电压曲线出现多个极值点,具有全局寻优能力的传统群体智能优化算法进行最大功率追踪(maximum power point tracking,MPPT),普遍存在收敛速度慢、易陷入局部最优等问题。该文提出了一种基于改进黏菌优化算法的控制方法。先采用正态分布初始化种群,增加种群的多样性。然后应用莱维飞行策略和螺旋搜索策略,提高算法的全局搜索能力,避免陷入局部最优。经仿真验证,与粒子群算法和普通黏菌算法相比,改进黏菌算法在跟踪速度、稳定性等方面均有更显著的效果。
随着人类对动物或细菌等群体行为的深入研究,归纳出了许多基于生物智能的算法,这些算法能够解决一些无法在定义域内直接寻找到最优值的凸优化问题,是目前求解最优化问题的关键方法,但此类算法求解最优值过程中各有不足之处。本文针对黏菌优化算法(SMA)进行改进,引入权重更新和替换反正切函数为指数函数控制算法中关键参数这两种策略,在基准测试函数中得到结论,有效解决 SMA 算法在 3 个不同类型的基准函数中易陷入局部最优、收敛速度慢等瓶颈问题,提高了黏菌优化算法的收敛精度和速度,加强了全局搜索能力,在解决工程实际问题上,具有较高实际应用价值。
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