上海市教育委员会创新基金(12ZS133)
- 作品数：47 被引量：440H指数：12
- 相关作者：叶春明刘长平黄佐钘彭勃余文君更多>>
- 相关机构：上海理工大学淮阴工学院浙江万里学院更多>>
- 发文基金：上海市教育委员会创新基金国家自然科学基金教育部人文社会科学研究基金更多>>
- 相关领域：自动化与计算机技术经济管理社会学自然科学总论更多>>
- 基于混沌粒子群算法的多目标多执行模式项目调度问题研究被引量：4
- 2013年
- 在工程项目调度中保持工期、成本、质量以及资源的均衡控制是构成项目建设总目标的关键因素,关系到整个工程的成败。同时,鉴于基本粒子群算法容易陷入局部最优,提出一种将混沌算法嵌入基本粒子群的新算法,并将其用于求解多目标项目调度问题,通过建立工期、费用、资源和质量多目标综合优化模型,再运用基于优先规则的混沌粒子群算法解决该模型问题。最终通过实例计算表明:相对于基本的粒子群算法,混沌粒子群算法可以更为准确快速地解决该模型下的项目多目标多执行模式优化调度问题。
- 周蓉叶春明谢阳陈君兰
- 关键词：项目调度多目标混沌粒子群算法
- 供货条件约束下基于改进ACO的供应商选择
- 2014年
- 供应商选择问题日益成为供应链管理的重大决策问题。通过对供应商评价指标的研究,以价格、质量、交货能力、采购提前期、服务能力为评价指标,构造了多目标的供应商选择决策模型,包含实际问题中存在的部分供应商无供货能力的限制,供应链战略管理要求下的供应商数量以及供货方式的约束条件,应用蚁群算法(ACO)求解相关问题模型。为了避免蚁群算法过早收敛,对蚁群算法的信息素更新策略做出改进。以Matlab为仿真实验平台,通过实例验证算法的改进效果,得到了具有可操作性的供应商选择优化方案。
- 朱军军台玉红
- 关键词：改进蚁群算法供应商选择
- 求解置换流水车间调度问题的布谷鸟算法被引量：32
- 2013年
- 分析了布谷鸟算法的优化机理和特点,针对最小化最大完工时间的置换流水车间调度问题,采用基于最小位置值规则的随机键编码方式,应用布谷鸟算法进行求解.通过选取的标准算例对算法进行了仿真测试,并与萤火虫算法和粒子群算法进行对比,测试结果表明了该算法求解置换流水车间调度问题的有效性和优越性.该方法可作为解决流水线生产调度问题的一种有效方法.
- 刘长平叶春明
- 关键词：置换流水车间调度最大完工时间
- 改进的萤火虫算法求解具有学习退化效应的JSP问题被引量：2
- 2014年
- 作业车间调度问题是典型的NP难题,在生产调度领域具有很高的研究价值.一种更为符合实际的作业车间调度问题是加工机器具有学习退化效应,它能够为生产者安排生产计划提供借鉴.为了可以更好的解决具有学习退化效应的作业车间调度问题,本文提出了改进的萤火虫算法(IFA),即在基本的萤火虫算法基础上增加了局部寻优的过程,并融合了布谷鸟算法中生物移动的莱维分布特点.通过MATLAB模拟分析,IFA能够更快速的收敛到JSP的最优解.最后,本文分析了不同学习率与退化效应因子组合对目标函数求解的影响.
- 包晓晓叶春明
- 关键词：作业车间调度萤火虫算法
- 多资源均衡优化的布谷鸟算法被引量：11
- 2014年
- 针对标准多目标布谷鸟算法(CSA)后期收敛速度慢、收敛精度不高的缺陷,提出一种求解多资源均衡优化问题的改进多目标布谷鸟算法。首先,引入非均匀变异算子,以均衡算法的全局搜索能力和局部寻优能力;然后,引进差分进化算子,促进群体间的合作和信息交流,提高算法的收敛精度。通过算例测试表明,改进的多目标布谷鸟算法比标准多目标算法和VEPSO-BP算法具有更好的全局收敛性。
- 宋玉坚叶春明黄佐钘
- 关键词：全局收敛性
- 多目标条件下的供应商选择问题求解
- 2013年
- 随着企业间分工与协作关系的不断深化,供应链管理中的供应商选择问题成为企业决策的难点。本文通过对评价指标的选取,建立了多目标条件下的供应商选择问题模型,运用蚁群算法求解问题模型。对算法中信息素的更新规则进行改进,使得改进后的蚁群算法在求解供应商选择问题模型时更具优势。
- 朱军军台玉红
- 关键词：蚁群算法供应商选择多目标决策
- 利用猫群算法求解流水车间调度问题被引量：3
- 2014年
- 流水车间调度问题是一类传统的生产调度问题,其已被证明是NP-hard问题,而群体智能算法在求解此类问题中表现出优秀的性能。猫群算法是一种较新颖的群体智能算法,将猫群的行为模式分为搜寻模式和跟踪模式,通过一定比例的猫群数量执行两种不同的模式来达到优化的目的。通过将猫群算法与标准粒子群算法和蝙蝠算法在求解流水车间调度问题的结果进行比较,表明了猫群算法在调度问题中的良好优化性能以及应用前景。
- 马邦雄叶春明
- 关键词：流水车间调度问题群体智能
- 具有Lévy飞行特征的蝙蝠算法被引量：72
- 2013年
- 针对基本蝙蝠算法易早熟、收敛精度低等不足,在分析蝙蝠算法优化机理和局限性的基础上,从算法仿生原理入手,采用Lévy飞行搜索策略更为真实地模拟蝙蝠的捕食行为,取代原有算法的速度和位置更新方式,充分利用Lévy飞行会产生较大跳跃这种不均匀随机游走的特性,有效避免局部极值的吸引.通过标准测试函数对所提算法进行仿真测试,结果表明所提算法有效克服了原算法易早熟、收敛精度低等缺陷,在寻优精度和全局收敛性能方面明显优于基本蝙蝠算法和粒子群优化算法,是解决复杂函数优化问题的一种有效工具.
- 刘长平叶春明
- 关键词：函数优化粒子群优化算法
- 基于智能水滴算法置换流水线调度问题的研究被引量：10
- 2013年
- 生产调度问题是制造系统中最基本、最重要和最困难的问题之一。提出了一种新颖的群智能优化算法即智能水滴算法求解置换流水线问题。智能水滴算法是群智能算法领域的最新研究成果,该算法模拟了自然界水系统通过和其周围环境的相互作用而形成河流水道的过程。分析了智能水滴算法的基本原理和数学模型。应用MATLAB7.0,对Car1-Car6以及Rec01和Rec13问题进行了仿真测试,并将智能水滴算法和微粒群算法相比较,仿真结果表明了智能水滴算法求解生产调度问题的可行性和有效性。
- 周季华叶春明盛晓华
- 关键词：群智能优化数学模型
- 求解零空闲置换流水车间调度问题的离散萤火虫算法被引量：12
- 2014年
- 针对最小化最大完工时间的零空闲置换流水车间调度问题,提出了一种离散型萤火虫优化算法。基于萤火虫算法优化机理,采用基于工件序列的个体编码方式,重新定义了个体间距离的概念和位置更新公式,并结合交换、插入和逆序操作的局部搜索策略来提高算法性能。通过典型算例对算法进行了仿真测试和对比,结果表明了所提算法的可行性和有效性,扩展了传统萤火虫算法的求解范围,是解决流水线生产调度问题的一种有效方法。
- 刘长平叶春明
- 关键词：流水车间调度最大完工时间
