基于免疫克隆算子的卷烟物流AGV动态路径规划

为提高卷烟物流系统自动导引小车(Automatic Guided Vehicle,AGV)运行效率,提出一种基于免疫克隆算子的AGV动态路径优化算法。采用栅格法进行路径设计,有效降低有权图法计算时间长、时效性差的影响;基于免疫克隆算子对AGV调度路径进行优化,实现了AGV路径的动态规划。通过实例仿真计算及比较分析,结果表明免疫克隆算法在卷烟物流AGV路径规划中优于遗传算法,为提高AGV系统的运行效率提供了一个新方法。

基于量子免疫克隆算法的多目标无功优化

结合量子计算原理和免疫克隆算子,提出一种解决多目标无功优化问题的量子免疫克隆算法。该算法采用量子比特编码,使一个量子抗体可以同时表征多个信息状态,进而增加了种群的多样性;采用量子重组与量子非门操作的搜索策略,将全局搜索和局部寻优有机结合,确保所得解集快速有效地从不可行域边缘和可行域内部向最优Pareto前端逼近;采用目标函数值与理想化目标的接近程度来评价解的优劣性,有效降低了传统算法各目标函数值加权叠加过程中对权重选取的依赖性。IEEE 14节点系统仿真测试结果表明,该算法能有效提高系统运行的经济性和安全性。

一种高杂质铝液配铝问题的优化方法

在电解铝生产过程中,部分电解槽铝液杂质含量过高,常规计算方法难以调配调度,针对于此,本文提出了一种混合策略的智能优化方法:首先给出了能否配铝的判定条件,并证明在满足条件的基础上,将杂质含量过高的电解槽按照重量不断平分出铝,一定可以实现配铝;其次,以出铝天车路径为优化目标,以免疫克隆算子为优化算法求解得到最佳出铝抬包组合;最后尝试将最优抬包组合重新合包以减少抬包总数。通过某铝厂电解槽数据优化实例,证明本文方法不仅可以解决高杂质含量的配铝问题,并可以有效的减少抬包总数,显示出此方法的高效性和经济价值。

求解TSP问题的改进蚁群算法

通过引入免疫克隆算子提出1种新的蚁群算法,并应用于TSP问题求解。结果表明:算法具有较好性能。