基于大数据的智能电网信息调度算法分析与改进

在大数据背景下,智能电网运行中会产生海量数据,对信息调度工作提出更高挑战。为了提升系统运行效率,需要不断尝试和改进调度算法。在完成IGA算法设计后,搭建Hadoop平台,对先进先出调度算法、IGA算法等4类算法进行对比分析和仿真。结果表明:IGA算法在高效性、稳定性和时效性等方面更加理想;相关研究可以有效压缩智能电网客户等待时间,对提升运行效率、改善用户满意度有积极效果。

基于改进遗传算法的多品种小批量FJSP多目标求解

针对工业4.0智能制造模式下产品客户化、个性化定制带来的多品种小批量柔性作业车间调度新需求,提出一种改进的工序基因与机器基因相结合的遗传算法,以最大完工时间、生产加工成本、生产负载平衡以及能源消耗量为优化目标,通过两级染色体交叉变异操作实现种群遗传进化解决此调度问题。经过与现有相关算法对比分析,验证了该算法的可用性与有效性。