粒子群算法中随机数参数的设置与实验分析

粒子群算法的相关参数,对粒子群算法的优化性能有着重要影响,本文针对粒子群算法模型中随机数参数的设置问题展开实验分析.首先,由于各种高级程序语言的结构不同,在粒子群算法的实现程序中,对速度更新公式内同一个粒子速度向量,其各个分量的随机数参数的设置各不相同.其次,根据连续函数优化问题和作业车间调度问题中的典型测试算例,以及对于设备拥有量参数优化问题的计算,表明在粒子群算法中设置不同的随机数参数将对粒子群算法的优化性能产生较大影响,并且,对一个粒子速度向量中的不同分量所对应的随机数参数,如果设置相同的值,可以有效地提高粒子群算法的优化效率.

基于粒子群算法的物流配送车辆优化调度研究

应用粒子群算法求解物流配送系统的车辆优化调度问题,针对车辆调度问题中需要考虑车辆容量和车辆行驶路径的限制等要求,提出一种基于收货点、粒子位置次序和粒子位置取整操作的三维粒子编码方法,采用惯性权重线性递减粒子群算法对两个算例进行计算,并与遗传算法的计算结果进行了比较。结果表明,粒子群算法能够有效地对物流配送车辆调度问题进行优化。

置换流水车间调度粒子群算法与参数设置分析

针对置换流水车间调度问题,在介绍了基于粒子位置次序的粒子群算法二维编码方法之后,采用惯性权重线性递减粒子群算法对置换流水车间调度问题进行了优化.在此基础上,对粒子群算法的相关参数设置问题展开分析,主要针对惯性权重的取值、粒子群种群数量、粒子位置和速度的初始化以及粒子位置和速度的限制范围等几个方面展开实验研究.粒子群算法的参数设置分析将有助于提高求解置换流水车间调度问题的粒子群算法优化效率和优化性能.

考虑最短距离作业的港口拖轮作业调度优化

为了合理调度拖轮作业,有效提高拖轮的利用率,减少船舶等待时间,针对拖轮作业特点,用多处理器任务调度理论分析了拖轮作业调度问题.在考虑拖轮最短距离作业的前提下,以最小化最大完工时间为优化目标建立了拖轮作业调度模型.采用演化策略算法对拖轮作业调度问题进行优化,提出了一种基于轮盘赌概率分配的编、解码方法,并设计了三点交叉互换的重组算子和个体基因交叉互换的变异算子.算例结果表明:用演化策略算法的优化结果优于仿真结果和粒子群算法的计算结果.采用实数编码时,通过优化算法得到的最大完工时间最小值为356 min,比仿真结果减少了117 min;而采用整数编码时,最大完工时间最小值为369 min,比仿真结果减少了104 min.验证了最短距离作业原则的有效性.

基于演化策略算法的作业车间调度优化

提出一种基于工件操作次序的二维实数编码方法,采用演化策略算法求解作业车间调度问题。设计一种基于三点交叉互换的重组算子用于生成子代个体,并采用个体编码基因随机重新生成的方法设计变异算子。实验结果证明,演化策略算法能有效优化作业车间调度问题,与遗传算法和粒子群优化算法相比,其优化性能更好,并且基于三点交叉互换重组算子的演化策略算法的性能好于基于两点交叉和基于四点交叉互换重组算子的演化策略算法。

求解调度问题的粒子群算法编码方法研究

利用粒子群算法求解调度问题的关键是建立有效的粒子编码结构。介绍了作业车间、流水车间和并行机调度等3类典型调度问题的特点,阐述了求解调度问题的粒子群算法结构,指出设计粒子群算法编码方法需要考虑的3个关键问题。提出3种求解不同调度问题的粒子群算法编码方法,并从生成调度解的可行性和有效性、粒子群计算模型的适用性和解码过程的复杂性等几个方面对粒子编码方法进行分析。以作业车间调度问题为例,验证了所提粒子编码方法的有效性。

并行机调度问题粒子群优化研究

采用粒子群算法优化并行机调度问题,提出了基于机器和粒子位置取整的粒子编码方法和基于工件和粒子位置次序的粒子编码方法,并给出了两种不同粒子编码方法所对应的粒子群算法的步骤。通过对两个并行机算例的计算说明,基于两种不同编码方法的粒子群算法都能有效地对并行机调度问题进行优化,其中,基于工件和粒子位置次序的粒子编码所对应粒子群算法的优化性能要好些。

置换流水车间调度粒子群优化与局部搜索方法研究

采用粒子群优化算法求解置换流水车间调度问题,提出了一种基于工件次序和粒子位置的二维粒子编码方法。为提高粒子群算法的优化性能,在描述了面向置换流水车间调度问题的粒子邻域结构后,提出了三种基于粒子邻域操作的局部搜索方法,分别是基于互换操作、基于插入操作和基于逆序操作的局部搜索方法。计算结果说明,粒子群算法的优化性能好于遗传算法和NEH启发式算法。三种局部搜索算法均能有效地提高粒子群算法的优化性能,采用基于互换操作局部搜索的粒子群算法的优化性能要好于其它两种局部搜索算法。

基于演化策略算法的置换流水车间调度优化研究

采用演化策略算法求解置换流水车间调度问题,提出了一种基于工件次序的二维实数编码方法。设计了一种基于父代个体两点交叉互换的重组算子来生成子代个体,针对个体编码,采用局部基因随机重新生成的变异算子。计算结果说明,演化策略算法能够有效地对置换流水车间调度问题进行优化,其优化性能好于遗传算法和NEH启发式算法以及粒子群算法。

物流自动化仓库拣选作业调度粒子群优化研究

建立自动化仓库堆垛机拣选作业调度模型,采用粒子群算法对拣选作业调度进行优化。提出一种基于货位和粒子位置的二维粒子编码方法,并采用基于粒子位置互换操作的局部搜索方法。计算结果说明,混合粒子群算法能够有效地对自动化仓库拣选作业调度进行优化。

港口泊位调度问题的粒子群优化研究

泊位计划与调度直接影响着港口船舶的进港靠泊,采用粒子群算法对港口泊位调度问题进行优化。建立港口泊位调度问题的数学模型,针对泊位调度的特点,提出一种基于船舶和粒子位置取整的二维粒子编码方法。为了保证所生成的泊位调度解的可行性,提出了一种针对粒子编码的修正方法。针对港口船舶作业实际数据,采用粒子群算法进行了计算,并与实际泊位调度结果进行了比较。计算结果说明粒子群算法能够有效地优化港口泊位调度问题。