基于新型混合蛙跳算法的旅行商路线规划方法

    公开(公告)号:CN111340303B

    公开(公告)日:2023-07-25

    申请号:CN202010155411.3

    申请日:2020-03-09

    Abstract: 本发明公开了一种基于新型混合蛙跳算法的旅行商路线规划方法,(1)问题信息读取,包括各个访问城市坐标和问题规模;(2)初始化算法参数;(3)生成初始候选种群,并计算适应度;(4)采用反向轮盘赌策略选择出进化种群;(5)建立独立最优子群,并根据个体适应度划分子群;(6)分配每个子群的专属全局最优解,对各个子群进行局部搜索;(7)将各子群混洗,增强局部搜索,放回到候选种群,重新选出迭代种群参与下一次迭代;(8)判断迭代次数是否达到最大值,若达到,则终止迭代,输出适应度最优的个体,该个体即为旅行商访问城市顺序。本发明具有搜索速度快,搜索能力强,规划路线短的优点。

    考虑工件质量和可变加工时间的多目标车间调度方法

    公开(公告)号:CN119809223A

    公开(公告)日:2025-04-11

    申请号:CN202411868117.1

    申请日:2024-12-18

    Abstract: 本发明公开考虑工件质量和可变加工时间的多目标车间调度方法,属于车间生产调度优化技术领域;方法包括:采用基于协同分类的文化基因算法求解调度模型;采用启发式混合初始化以获取高质量的初始种群;根据模型在插入式主动解码上增加了对返工工序的动态监测,确保返工工序满足紧前调度;在混合式个体更新策略的基础上增加协同搜索算子,提高迭代后期的全局搜索能力;针对加工时间不固定的特性,提出基于空闲时窗的插入式优化,提高调度方案中空闲时间的利用率;在局部搜索阶段采用分类局部搜索,精英个体带入基于关键工序的多邻域搜索以提高搜索能力,采用K‑means聚类生成代表个体并带入学习型混合再分配策略,在保证种群多样性的同时加速个体进化。

    考虑运输时间和机器预维护的车间调度方法及系统

    公开(公告)号:CN119717726A

    公开(公告)日:2025-03-28

    申请号:CN202411868114.8

    申请日:2024-12-18

    Abstract: 本发明公开考虑运输时间和机器预维护的车间调度方法及系统,属于航空柔性车间绿色调度优化领域;方法包括:以最大完工时间最小、总能耗最小和瓶颈机器负载最小为优化目标,建立考虑运输时间和预维护的分布式柔性作业车间调度模型;确定调度的约束条件,包括:工厂约束、工序约束、机器约束、工件运输时间约束和预维护约束;根据约束条件和优化目标,建立考虑运输和预维护的柔性作业车间调度数学模型,并采用MCNSGA‑II算法对数学模型进行求解,得到最优调度方案。提出了MCNSGA‑II,针对分布式工厂,增加了新的编码、解码策略和多规则混合初始化方法,并设计一种多父代交叉操作和基于多目标的机器平衡操作,提高搜索效率。

    一种基于大功率电器识别的用电控制系统

    公开(公告)号:CN116937512A

    公开(公告)日:2023-10-24

    申请号:CN202310843932.1

    申请日:2023-07-11

    Inventor: 王玉芳 王子和

    Abstract: 本发明公开了一种基于大功率电器识别的用电控制系统,包括实时检测负载电路功率的功率检测模块,根据实时功率数值识别是否有大功率电器接入、是否超出总功率阈值并判断切断或恢复供电的主控制器模块,根据主控制器模块的指令执行切断或恢复供电的继电器控制模块,人机交互的上位机模块,以及报警模块和显示模块。该控制系统及时准确地识别和显示负载电路中大功率电器种类、功率、电压和电流,根据负载的总功率阈值和是否有大功率设备接入,自动切断或恢复负载供电,智能化的保证用电系统正常运行;同时提供查询服务,方便用户进行数据分析和管理,对用电系统监测和控制;该控制系统结构简单,制作成本和功耗低,经济实用。

    基于改进人工蜂群算法的柔性作业车间调度方法

    公开(公告)号:CN111798120A

    公开(公告)日:2020-10-20

    申请号:CN202010618650.8

    申请日:2020-06-30

    Abstract: 本发明公开了一种基于改进人工蜂群算法的柔性作业车间调度方法,将人工蜂群算法经过改进应用到柔性作业车间调度问题中,采用每个蜜源个体双层整数编码来表达一个调度方案,编码与解码操作简单。种群的初始化作出改进,采用随机选择和按规则选择相结合的方法产生优质初始解,针对雇佣蜂搜索过程,提出了改进的IPOX交叉方法,在继承父代优秀个体的同时,又能平衡算法的开发和探索能力;在观察蜂阶段,采用变步长策略来增强算法的全局搜索能力,避免陷入局部最优;通过增加侦查蜂的数量来保持种群的多样性;在算法迭代过程中采用贪婪策略保留精英解,以保证结果不会退化,得到最优的车间调度结果。

    基于新型混合蛙跳算法的旅行商路线规划方法

    公开(公告)号:CN111340303A

    公开(公告)日:2020-06-26

    申请号:CN202010155411.3

    申请日:2020-03-09

    Abstract: 本发明公开了一种基于新型混合蛙跳算法的旅行商路线规划方法,(1)问题信息读取,包括各个访问城市坐标和问题规模;(2)初始化算法参数;(3)生成初始候选种群,并计算适应度;(4)采用反向轮盘赌策略选择出进化种群;(5)建立独立最优子群,并根据个体适应度划分子群;(6)分配每个子群的专属全局最优解,对各个子群进行局部搜索;(7)将各子群混洗,增强局部搜索,放回到候选种群,重新选出迭代种群参与下一次迭代;(8)判断迭代次数是否达到最大值,若达到,则终止迭代,输出适应度最优的个体,该个体即为旅行商访问城市顺序。本发明具有搜索速度快,搜索能力强,规划路线短的优点。

    一种基于动态知识网的制造系统自适应组织方法

    公开(公告)号:CN104462205B

    公开(公告)日:2017-11-03

    申请号:CN201410609938.3

    申请日:2014-11-03

    Abstract: 本发明公开了一种基于动态知识网的制造系统自适应组织方法,首先定义动态知识网,建立动态知识网模型,然后基于制造系统中的动态因素设计动态组织的触发规则,并根据知识点的状态构造相应的静态知识子网。综合信息匹配度、功能匹配度及功能完善度定义了静态知识子网的匹配度,为知识网的动态组织提供决策依据。在知识网的动态组织过程中,首先检测知识点的状态,对于状态异常的知识点建立静态知识子网并以此为目标子网,计算目标子网与知识库中资源静态子网的匹配度,根据触发规则选择匹配度最高且大于阈值的资源子网利用多重集的运算更新知识网的结构。本发明使制造企业具备快速响应的能力,提高了其市场竞争力。

    一种制造系统自适应动态调度方法

    公开(公告)号:CN104635772A

    公开(公告)日:2015-05-20

    申请号:CN201410740511.7

    申请日:2014-12-08

    Abstract: 本发明公开了一种制造系统自适应动态调度方法,涉及制造系统生产调度领域。本发明针对制造系统生产环境的不确定性,构建了一个基于多Agent的动态生产调度系统。为了保证设备能够根据当前的系统状态选择合适的中标作业,提出一种基于聚类-动态搜索的改进Q学习算法,以指导不确定生产环境下动态调度策略的自适应选择。该动态调度策略采用顺序聚类降低系统状态维数,根据状态差异度和动态贪婪搜索策略进行学习。给出了算法的收敛性和复杂性分析,并通过仿真实验,验证了本发明所提出的自适应动态调度方法的有效性和适应性。

    一种基于改进数据包络分析的制造系统综合评价方法

    公开(公告)号:CN104123447A

    公开(公告)日:2014-10-29

    申请号:CN201410335163.5

    申请日:2014-07-14

    Abstract: 本发明公开了一种基于改进数据包络分析的制造系统综合评价方法,在传统数据包络分析模型基础上,考虑复杂制造系统中生产因素的不确定性和模糊性,引入三角模糊数对其进行表征,建立模糊数据包络分析评价模型。为了避免制造系统评价过程中对某些输入/输出因素过于依赖或被忽略,模型中引入保证域概念,保证各生产因素的权值处于合理范围,从而建立模糊数据包络分析/保证域模型。引入α截集以计算制造系统模糊有效性的上界和下界,公开一种排序方法对其上界和下界进行排序,排序指标最高即为相对最有效的制造系统。本发明提供的综合评价方法释放了制造系统在生产中规模收益不变的约束,在实际生产系统更具有实际意义。

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