计及动态风光不确定性与需求响应的主动配电网有功-无功优化

1

作者 季红利 徐雷 +1 位作者 杨佳卉 窦春霞 《中国电力》 北大核心 2026年第2期47-60,共14页

针对主动配电网中高峰值负荷对电压安全的影响,提出基于价格引导需求侧响应的有功-无功优化策略。首先,该策略结合多场景随机优化,提出基于非参数核密度估计和标准多元正态分布序列抽样的动态风光场景生成方法,得到典型日动态风光出力... 针对主动配电网中高峰值负荷对电压安全的影响,提出基于价格引导需求侧响应的有功-无功优化策略。首先,该策略结合多场景随机优化,提出基于非参数核密度估计和标准多元正态分布序列抽样的动态风光场景生成方法,得到典型日动态风光出力的概率集合。其次,考虑需求侧响应与电网互动以降低电网运行风险,提出基于分时电价引导用户负荷侧转移与无功补偿协同的优化策略。从多个场景概率出发,以配电网电压偏移和经济运行成本最小化构建优化目标。最后,针对该模型的复杂特征,提出多目标混合种群协同优化算法,得到最优无功补偿出力和用户侧负荷调度策略。验证结果表明,本文提出的策略能够有效降低电压越限风险,减小网损,实现配电网的安全经济运行。 展开更多

关键词 场景分析 需求侧响应 无功补偿 多目标混合种群协同优化算法 电压越限

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基于混合遗传算法的军事图像分类模型超参数优化研究

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作者 徐智涵 朱延江 赵汝鑫 《智能计算机与应用》 2026年第2期162-170,共9页

针对面向军事图像分类的卷积神经网络模型训练超参数设置问题,提出了一种混合遗传算法,对自建的军事图像数据集进行实验分析。算法通过设计适应度函数增强个体辨识度,并相继引入精英策略、自适应思想和多种群并行的思想,对算法的选择、... 针对面向军事图像分类的卷积神经网络模型训练超参数设置问题,提出了一种混合遗传算法,对自建的军事图像数据集进行实验分析。算法通过设计适应度函数增强个体辨识度,并相继引入精英策略、自适应思想和多种群并行的思想,对算法的选择、交叉、变异与整体迭代过程进行改进,提升收敛速度、收敛精度与全局收敛能力。针对传统遗传算法存在个体趋同现象,提出一种多样性保持策略,降低陷入局部收敛的风险。实验结果表明,在1000次迭代中,相较于7种经典的智能优化算法,所提算法的识别错误率平均降低1.41%,全局收敛概率平均提升107.59%,验证了所提算法解决面向军事图像分类的卷积神经网络模型训练超参数设置问题的有效性。 展开更多

关键词 混合遗传算法 超参数优化 自适应思想 多种群并行思想 多样性保持策略 军事图像分类

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基于HPO-SVM的拖拉机柴油机故障诊断研究 被引量：3

3

作者 周俊博 肖茂华 +2 位作者 朱烨均 宋宁 张婕 《南京农业大学学报》 CAS CSCD 北大核心 2023年第2期416-427,共12页

[目的]针对传统机器学习在拖拉机柴油机故障诊断应用中的局限性,本研究提出一种HPO-SVM(hybrid population optimization-support vector machine)拖拉机柴油机故障诊断模型。[方法]采用SVM(support vector machine)作为故障诊断模型的... [目的]针对传统机器学习在拖拉机柴油机故障诊断应用中的局限性,本研究提出一种HPO-SVM(hybrid population optimization-support vector machine)拖拉机柴油机故障诊断模型。[方法]采用SVM(support vector machine)作为故障诊断模型的基体,针对SVM优化问题,以PSO(particle swarm optimization)和GWO(grey wolf optimization)算法为基础提出了HPO(hybrid population optimization)算法对SVM的重要参数c、g进行优化;分析柴油机的故障机制,确定反映故障发生的数据信号;基于CAN(controller area network)总线和Arduino UNO-MCP 2551组合模块采集潍柴WP6型拖拉机柴油机传感器信号数据对HPO-SVM的性能进行测试,并将测试结果与SVM、PSO-SVM、GWO-SVM、GWOPSO-SVM和LWD-QPSO-SOMBP(linear weight decrease-quantum particle swarm optimization-self organizing maps back propagation)神经网络的测试结果进行对比。[结果]相比于其他4种SVM模型,HPO-SVM充分发挥了GWO算法和PSO算法在SVM参数寻优方面的优势,故障诊断准确率大幅度提升,相比于SVM,诊断总准确率由80%上升至100%,提高20%;HPO算法提高了单种群优化算法的寻优性能,相较于PSO算法,HPO算法最佳适应度由70提升至90,提高22.22%,达到最佳适应度时的迭代次数由105下降至27,下降74.29%;为避免偶然性,对5种SVM模型采取6次重复试验,试验结果表明,相较于其他4种模型HPO-SVM模型的性能更稳定,HPO-SVM的6次诊断总准确率均为100%;HPO-SVM采用SVM作为故障诊断模型,缓解优化算法的寻优压力,提高模型的效率,相比于LWD-QPSO-SOMBP神经网络,HPO-SVM模型的运行时间由45 s降低至15 s,下降66.67%。[结论]本文研究结果可为高效率拖拉机柴油机故障诊断提供参考。 展开更多

关键词 农业机械 柴油机 故障诊断 支持向量机 PSO算法 GWO算法 hpo算法

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分层优化算法在可重入混合流水车间调度中的应用

4

作者 任志豪 张健欣 《控制工程》 北大核心 2025年第12期2185-2196,共12页

针对半导体生产中使用传统算法解决可重入混合流水车间调度问题时,种群多样性不足容易导致陷入局部最优的情况,提出了一种改进种群多样性的分层优化算法(hierarchical optimization algorithm,HOA)。该算法首先通过多样性阈值筛选初始种... 针对半导体生产中使用传统算法解决可重入混合流水车间调度问题时,种群多样性不足容易导致陷入局部最优的情况,提出了一种改进种群多样性的分层优化算法(hierarchical optimization algorithm,HOA)。该算法首先通过多样性阈值筛选初始种群,确保初始种群具备足够的多样性;然后,结合扩展顺序交叉和扩展位置交叉这两种全局搜索方式,进一步提升算法的全局搜索能力,避免陷入局部最优;之后,采用动态去相似性机制,在迭代过程中保持种群的良好分布性,有效防止算法性能下降;最后,通过多层次的演化机制,进一步增强算法的稳定性和效率。仿真实验表明,该算法在缩短最大完工时间方面表现优异,显著优于传统方法,可有效解决种群多样性不足的问题,并展现出更高的效率和稳定性,为复杂调度问题的求解提供了新思路。 展开更多

关键词 混合流水车间调度 可重入 分层优化算法 种群多样性

原文传递

基于粒子群和差分进化算法的含分布式电源配电网故障区段定位 被引量：65

5

作者 周湶 郑柏林 +3 位作者 廖瑞金 李剑 马小敏 徐智 《电力系统保护与控制》 EI CSCD 北大核心 2013年第4期33-37,共5页

配电网中引入分布式电源将导致传统的故障区段定位方法不再适用。通过构建新的开关函数,提出了基于二进制混合算法的配电网故障区段定位方法。该方法可动态适应分布式电源的投切,在进行多重故障定位时只需确定一次正方向,利用双种群进... 配电网中引入分布式电源将导致传统的故障区段定位方法不再适用。通过构建新的开关函数,提出了基于二进制混合算法的配电网故障区段定位方法。该方法可动态适应分布式电源的投切,在进行多重故障定位时只需确定一次正方向,利用双种群进化策略和信息交换机制实现了粒子群和差分进化算法的混合。算例分析结果表明该方法能够对含分布式电源的配电网中的单一和多重故障进行准确定位,并且具有一定的容错性和高效性。 展开更多

关键词 粒子群 差分进化 混合算法 双种群 分布式电源 多重故障定位

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基于混合差异进化优化算法的电力系统无功优化 被引量：26

6

作者 张丰田 宋家骅 +1 位作者 李鉴 程晓磊 《电网技术》 EI CSCD 北大核心 2007年第9期33-37,共5页

无功优化是电力系统实现电压和无功功率最优控制和调度的基础,阐述了一种基于混合差异进化算法的新无功优化方法。混合差异进化算法是一种直接随机搜索方法,由在当前种群中随机采样的个体之间的基因差异来驱动,且为缩短计算时间、避免... 无功优化是电力系统实现电压和无功功率最优控制和调度的基础,阐述了一种基于混合差异进化算法的新无功优化方法。混合差异进化算法是一种直接随机搜索方法,由在当前种群中随机采样的个体之间的基因差异来驱动,且为缩短计算时间、避免陷入局部最优,在算法中嵌入了加速操作和种群迁移操作。将该无功优化方法在IEEE 30节点系统上进行了校验,并与基于其他算法的无功优化方法进行比较,仿真结果表明该算法具有收敛速度快、鲁棒性好、计算精度高的优点。 展开更多

关键词 电力系统 无功优化 差异进化算法 混合差异进化算法 遗传算法 种群

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单纯形和人口迁移的混合全局优化算法 被引量：10

7

作者 欧阳艾嘉 张伟伟 周永权 《计算机工程与应用》 CSCD 北大核心 2010年第4期29-31,35,共4页

针对基本人口迁移算法具有易早熟和精度不高等缺陷,利用人口迁移算法随机产生的点采用单纯形法进行优化,提出了一种基于单纯形法和人口迁移算法的混合全局优化算法。通过典型的测试函数Shaffer,验证了改进后算法的性能,并与10种类型的... 针对基本人口迁移算法具有易早熟和精度不高等缺陷,利用人口迁移算法随机产生的点采用单纯形法进行优化,提出了一种基于单纯形法和人口迁移算法的混合全局优化算法。通过典型的测试函数Shaffer,验证了改进后算法的性能,并与10种类型的粒子群优化算法进行比较,结果表明,该文算法能获得比较好的解,收敛成功率高达100%。 展开更多

关键词 单纯形算法 人口迁移算法 混合算法 全局优化

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基于混合策略的双种群约束优化算法 被引量：12

8

作者 毕晓君 张磊 《控制与决策》 EI CSCD 北大核心 2015年第4期715-720,共6页

提出一种基于混合策略的双种群约束优化算法.利用双种群存储机制处理约束条件,并采用约束支配更新不可行解集,同时采用混合策略进化种群:在进化前期利用Deb准则产生可行解,并保留一部分非劣不可行解参与进化,保持种群多样性;在进化后期... 提出一种基于混合策略的双种群约束优化算法.利用双种群存储机制处理约束条件,并采用约束支配更新不可行解集,同时采用混合策略进化种群:在进化前期利用Deb准则产生可行解,并保留一部分非劣不可行解参与进化,保持种群多样性;在进化后期让最优个体和次优个体参与进化,使种群快速收敛.仿真实验结果表明,所提出的算法在保证种群多样性的同时,能够较好地收敛到全局最优解,且鲁棒性较好. 展开更多

关键词 约束优化 双种群 混合策略 差分进化算法

原文传递

考虑模糊作业时间的再制造加工车间多目标调度方法 被引量：9

9

作者 郭钧 钟精诚 +2 位作者 杜百岗 吴锐 李益兵 《控制与决策》 EI CSCD 北大核心 2020年第6期1497-1504,共8页

针对再制造加工过程中作业时间的不确定性以及现行车间调度问题中多目标并行的特点,以三角模糊数描述再制造加工车间作业时间的不确定性,建立以完工时间、加工成本、设备负载平衡和加工能耗为目标的再制造加工车间调度模型,并提出一种... 针对再制造加工过程中作业时间的不确定性以及现行车间调度问题中多目标并行的特点,以三角模糊数描述再制造加工车间作业时间的不确定性,建立以完工时间、加工成本、设备负载平衡和加工能耗为目标的再制造加工车间调度模型,并提出一种基于多种群协同进化的混合人工鱼群算法对模型进行求解.该算法采用多种群协同进化的思想提高单种群混合人工鱼群算法的搜索能力,并考虑对多目标再制造加工车间调度问题的适用性,最后以个体分散程度为指标更新Pareto解集中的最优解.仿真实验验证了所提出方法的可行性. 展开更多

关键词 再制造加工车间调度 模糊作业时间 多目标优化 混合人工鱼群算法 多种群协同

原文传递

基于CGA和PSO的双种群混合算法 被引量：5

10

作者 王永贵 林琳 刘宪国 《计算机工程》 CAS CSCD 2014年第7期148-153,共6页

针对粒子群算法(PSO)收敛速度慢、求解精度不高以及易陷入局部最优的缺点,结合云遗传算法(CGA)和粒子群优化算法,提出一种新型的双种群混合算法(CGA-PSO)。将整个种群平均分成2个子群,分别采用云遗传算法和加入自调整惯性权值策略的粒... 针对粒子群算法(PSO)收敛速度慢、求解精度不高以及易陷入局部最优的缺点,结合云遗传算法(CGA)和粒子群优化算法,提出一种新型的双种群混合算法(CGA-PSO)。将整个种群平均分成2个子群,分别采用云遗传算法和加入自调整惯性权值策略的粒子群优化算法完成进化。通过引入一种新型的信息交流机制:两子群子代间信息交流以及子代与父代间信息交流,共享最优个体,淘汰最劣个体,实现共同进化,适时对粒子群适应度较差的个体进行云变异操作,该操作是基于云模型的随机性和稳定性,利用全局最优位置和最劣位置实现对部分粒子位置的变异过程。对5个经典测试函数进行测试,并与CGA和PSO算法及其优化算法进行比较,结果表明,CGA-PSO算法具有较高的搜索效率、求解精度和较快的收敛速度,鲁棒性也较强。 展开更多

关键词 云遗传算法 粒子群优化算法 双种群混合算法 自调整惯性权值策略 信息交流机制 云变异操作

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城市商业中心区机械式立体车库规划模型与算法 被引量：3

11

作者 陈莉 王同洲 +2 位作者 宋结焱 王娜 段刚 《交通运输系统工程与信息》 EI CSCD 北大核心 2014年第2期168-175,212,共9页

由于机械式立体车库具有占地少容量大的特点,非常适合在城市商业中心区大规模推广.针对立体车库的选址、建设规模及收费标准的制定,以规划期内利润最大为目标,以资金预算、可利用土地面积、车库利用率、出行需求及收费限制等为约束,建... 由于机械式立体车库具有占地少容量大的特点,非常适合在城市商业中心区大规模推广.针对立体车库的选址、建设规模及收费标准的制定,以规划期内利润最大为目标,以资金预算、可利用土地面积、车库利用率、出行需求及收费限制等为约束,建立了停车场规划综合优化模型.为克服简单遗传算法易陷入早熟的缺陷,设计了基于种群多样性控制的遗传算法,在寻优过程中始终保持一定数量的不可行解,与可行解进行遗传运算,并在计算一定次数后重新产生一些个体代替那些较差的个体,用以提高种群多样性.最后通过实例验证了模型和算法的有效性. 展开更多

关键词 城市交通 优化 非线性混合整数规划 机械式立体车库规划 种群多样性控制遗传算法

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基于即时学习策略的火电厂球磨机负荷软测量 被引量：4

12

作者 张炎欣 王伟 张航 《计算机工程与应用》 CSCD 2012年第7期224-227,230,共5页

针对电厂球磨机负荷难以进行有效预测的问题,从提高预测模型在线自适应能力的角度出发,提出一种基于即时学习策略的改进SVM建模方法。利用灰色关联分析方法对过程参数进行优化筛选,获得辅助变量;在即时学习策略建模框架下,采用多种群混... 针对电厂球磨机负荷难以进行有效预测的问题,从提高预测模型在线自适应能力的角度出发,提出一种基于即时学习策略的改进SVM建模方法。利用灰色关联分析方法对过程参数进行优化筛选,获得辅助变量;在即时学习策略建模框架下,采用多种群混合优化算法进行SVM预测模型参数的优化选取;基于电厂实际运行数据进行了仿真研究。仿真实验表明,与标准BP神经网络和SVM建模方法的比较,该算法具有更好的预测性能,虽然计算开销有所增加,但能够满足制粉系统球磨机负荷检测的实时性要求。 展开更多

关键词 球磨机负荷 在线自适应 即时学习 改进支持向量机 多种群混合优化算法

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求解区间数分布式流水线调度的混合离散果蝇优化算法 被引量：25

13

作者 王凌 郑洁 王晶晶 《控制与决策》 EI CSCD 北大核心 2020年第4期930-936,共7页

分布式调度是制造系统领域的前沿研究,而不确定调度问题的研究更具现实意义.针对不确定分布式置换流水线调度问题,采用区间数表示工序加工时间,以最小化区间最大完工时间为目标,利用问题特性在果蝇优化框架内提出一种混合离散果蝇优化算... 分布式调度是制造系统领域的前沿研究,而不确定调度问题的研究更具现实意义.针对不确定分布式置换流水线调度问题,采用区间数表示工序加工时间,以最小化区间最大完工时间为目标,利用问题特性在果蝇优化框架内提出一种混合离散果蝇优化算法.首先,通过改进启发式方法和随机方法混合初始化种群;然后,基于概率协同多搜索操作执行嗅觉搜索.为了平衡算法的全局探索与局部开发能力,设计基于学习机制的双种群协同搜索环节.为了进一步提升种群性能,针对优良解设计基于切换机制的双模式局部搜索.基于大量算例的仿真结果与统计对比,表明所提出算法能更有效求解区间数分布式流水线调度问题. 展开更多

关键词 分布式流水线调度 区间数 混合离散果蝇算法 双种群协同

原文传递

混合动力汽车参数的动态重组多子群粒子群优化 被引量：4

14

作者 侯维春 袁志鹏 《机械设计与制造》 北大核心 2023年第10期59-64,共6页

为了减少混合动力汽车油耗和有害气体排放量,提出了基于动态重组多种群粒子群算法的参数优化方法。介绍了并联式混合动力系统原理,制定了能量管理策略。以降低能耗和有害气体排放为目标,选取了动力系统参数和控制策略参数为优化变量,建... 为了减少混合动力汽车油耗和有害气体排放量,提出了基于动态重组多种群粒子群算法的参数优化方法。介绍了并联式混合动力系统原理,制定了能量管理策略。以降低能耗和有害气体排放为目标,选取了动力系统参数和控制策略参数为优化变量,建立了多目标优化模型。以粒子群算法为基础,将粒子群划分为优势群、劣势群、混合群3类,同时给出了多种群动态重组策略和各种群的粒子更新方法,有效兼顾了粒子的多样性和搜索效率,在此基础上提出了动态重组多种群粒子群算法的车辆参数优化方法。经UDDS工况验证,优化后油耗减少了5.03%,CO排放量降低了20.39%,CH化合物排放量降低了8.18%,NOx化合物排放量降低了7.54%,以上数据说明了动态重组多种群粒子群算法在车辆参数优化中的有效性。 展开更多

关键词 混合动力汽车 参数优化 多种群动态重组策略 粒子群算法 混合粒子

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基于双种群的混合免疫动态优化算法

15

作者 张卫正 张梦华 +4 位作者 张伟伟 金保华 吴怀广 王华 李国庆 《河南理工大学学报（自然科学版）》 CAS 北大核心 2020年第1期116-124,共9页

针对传统的群智能算法在求解动态优化问题时出现的早熟收敛和多样性缺失等问题,提出一种基于双种群的混合免疫动态优化算法BPAIS。首先,受生物免疫系统中固有免疫反应和自适应免疫反应的启发,将初始种群根据适应度值分为2个种群——固... 针对传统的群智能算法在求解动态优化问题时出现的早熟收敛和多样性缺失等问题,提出一种基于双种群的混合免疫动态优化算法BPAIS。首先,受生物免疫系统中固有免疫反应和自适应免疫反应的启发,将初始种群根据适应度值分为2个种群——固有种群和自适应种群;其次,对固有种群进行固有免疫反应操作,在进行全局性搜索的同时保持种群的多样性,而对自适应种群进行自适应免疫反应操作,采用差分进化算法加强局部搜索能力,通过引入记忆跟踪机制在环境变化时跟踪局部最优解;最后,结合双种群的免疫反应和记忆跟踪机制,提出基于双种群的混合免疫动态优化算法,并在简单测试用例产生器(simple test-case generator,STCG)和移动峰测试函数上进行仿真实验。结果表明,BPAIS具有很好的动态优化能力,能够有效地跟踪和定位全局最优解,与其他算法相比,具有很强的竞争力。 展开更多

关键词 双种群 固有免疫反应 自适应免疫反应 混合免疫动态优化算法 克隆选择

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强化全局搜索的改进杂交粒子群算法

16

作者 郑伟勇 李艳玮 周兵 《计算机工程与设计》 CSCD 北大核心 2014年第10期3626-3630,共5页

针对粒子群算法存在容易陷入局部最优的问题，提出一种改进杂交粒子群算法以强化全局搜索的能力。将粒子群优化与分布估计算法相结合，利用分布估计模型提取全局信息，用以指导种群大小的自适应变化。在全局信息变化显著时扩充种群，来... 针对粒子群算法存在容易陷入局部最优的问题，提出一种改进杂交粒子群算法以强化全局搜索的能力。将粒子群优化与分布估计算法相结合，利用分布估计模型提取全局信息，用以指导种群大小的自适应变化。在全局信息变化显著时扩充种群，来加强算法在未知区域的探索；在种群大小达到上限时，利用全局信息更新较差个体，引导种群向最优区域集中；在全局信息或最优解均基本不变时，对种群进行重构，降低计算代价并防止陷入局部最优。7组标准函数的测试结果表明，改进算法优于其余几种与分布估计模型结合的杂交算法，在全部5组多模态函数的测试中其结果是最好的，其中在理论最小值未知的函数 F7上，所得最优值比其它算法提升了9.5～13.6。 展开更多

关键词 粒子群算法 全局搜索 杂交 分布估计算法 自适应种群

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一种基于混沌优化的混合人口迁移算法

17

作者 张军丽 周永权 《计算机工程与应用》 CSCD 北大核心 2011年第24期30-33,共4页

针对人口迁移算法存在着收敛速度慢,易陷入局部最优和精度低等缺点,根据混沌运动具有随机性、遍历性和内在规律性的特点,利用混沌方法对人口迁移算法进行改进,提出了一种基于混沌优化机制的混合人口迁移算法。通过8个典型函数测试,测试... 针对人口迁移算法存在着收敛速度慢,易陷入局部最优和精度低等缺点,根据混沌运动具有随机性、遍历性和内在规律性的特点,利用混沌方法对人口迁移算法进行改进,提出了一种基于混沌优化机制的混合人口迁移算法。通过8个典型函数测试,测试结果表明,所提出的算法对初始值不敏感,收敛速度快,计算精度高,其性能远优于人口迁移算法。 展开更多

关键词 混沌 人口迁移 混合算法 函数优化

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一种混合聚类的粒子群差分进化算法 被引量：1

18

作者 刘阳 高兴宝 刘睿 《西安工业大学学报》 CAS 2016年第5期357-364,共8页

针对差分进化算法在运行后期收敛速度慢和容易陷入局部最优的不足,提出一种混合聚类的粒子群差分进化算法.利用一步K-均值聚类算法改进粒子群优化算法的速度更新,使用线性递减的选择概率将改进后的粒子群算法与差分进化算法相融合,并在... 针对差分进化算法在运行后期收敛速度慢和容易陷入局部最优的不足,提出一种混合聚类的粒子群差分进化算法.利用一步K-均值聚类算法改进粒子群优化算法的速度更新,使用线性递减的选择概率将改进后的粒子群算法与差分进化算法相融合,并在一定条件下对种群中部分较差个体进行重置.对9个典型测试函数的数值试验和与其他三种进化算法的比较结果表明:所提算法收敛速度快,寻优能力强并且鲁棒性好. 展开更多

关键词 K-均值聚类 混合算法 差分进化 粒子群优化 种群重置

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混合群体增量学习算法求解闭环布局问题 被引量：1

19

作者 邓文瀚 张铭 +1 位作者 王李进 钟一文 《计算机应用》 CSCD 北大核心 2021年第1期95-102,共8页

闭环布局问题(CLLP)是一种NP-困难的混合优化问题,它在大小可调的矩形环上寻找设施最佳放置次序,目标是最小化设施之间物料流的运输成本。现有方法均采用元启发式算法来寻找最优的设施放置次序,并且通过枚举方法来获得最优的矩形环大小... 闭环布局问题(CLLP)是一种NP-困难的混合优化问题,它在大小可调的矩形环上寻找设施最佳放置次序,目标是最小化设施之间物料流的运输成本。现有方法均采用元启发式算法来寻找最优的设施放置次序,并且通过枚举方法来获得最优的矩形环大小,而枚举方法的计算效率不高。为了解决这个问题,提出了求解CLLP的混合群体增量学习(HPBIL)算法,分别使用离散群体增量学习(DPBIL)算子和连续PBIL(CPBIL)算子同时对设施放置次序和矩形环大小进行优化,提高了搜索效率;同时还设计了一个局部搜索算法来优化每代中的部分优质解,以提高算法的求精能力。在13个CLLP测试实例上进行实验,结果表明HPBIL算法在9个测试实例上找到了新的最优布局,它对CLLP的寻优能力明显优于对比算法。 展开更多

关键词 群体增量学习算法 闭环布局问题 混合优化 局部搜索算法 元启发式方法

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基于混合NSGA2算法的生产调度优化 被引量：4

20

作者 赵政鑫 范波 +1 位作者 霍华 孙力帆 《组合机床与自动化加工技术》 北大核心 2022年第11期159-163,共5页

为求解生产调度方面的多目标优化问题,建立以总加工时间和总生产成本为目标的优化模型;通过将非支配排序遗传算法和粒子群算法相结合,构造了一种基于种群的混合算法;根据快速非支配排序提供的信息选取区域搜索的中心,并对附近解空间进... 为求解生产调度方面的多目标优化问题,建立以总加工时间和总生产成本为目标的优化模型;通过将非支配排序遗传算法和粒子群算法相结合,构造了一种基于种群的混合算法;根据快速非支配排序提供的信息选取区域搜索的中心,并对附近解空间进行局部搜索,进一步增强混合算法的局部搜索能力;最后,运用混合算法对铜板带生产调度工程实例进行求解分析,得到铜板带生产调度问题的仿真结果和解决方案,结果表明改进的算法具有更好的Pareto前沿,从而验证改进的算法在求解多目标生产调度问题上的有效性。 展开更多

关键词 多目标优化 非支配排序遗传算法 混合算法 种群初始化 局部搜索

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