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[期刊] 工业工程与管理
[作者]
王秋莲 魏鹏 段星皓
绿色制造对生产过程中的节能、产品质量、生产效率提出了新的要求,优化数控机床的工艺参数对制造业的绿色发展起着至关重要的作用。利用田口法进行车削实验设计,通过等值线图分析工艺参数对能耗、加工时间、表面粗糙度的影响,并基于响应面二阶回归方程建立数控车削工艺参数多目标优化模型,最后采用改进的人工蜂群算法求解出最优参数组合。通过与NSGA-Ⅱ解集的对比显示了该方法的优越性,为实现面向绿色制造的制造业数控车削工艺参数优化提供科学依据。
[期刊] 工业工程与管理
[作者]
王瑞花
利用混沌的特点设计了一种混沌局部搜索算子,将该算子加入到原始人工蜂群算法中提出了一种混沌蜂群算法(CABC),并用之来优化焊接条的结构设计问题。该问题的目标是在满足约束条件下使得制造焊接条所需的总费用最小,是一个典型多维多约束非线性规划问题。为了不让人工蜂群算法优化该问题时陷入局部最优解,在原始蜂群算法末期的最优值附近进行混沌局部搜索,使其跳出局部最优,有效提高了算法的局部寻优能力。最后对焊接条设计问题进行了仿真计算,并将结果与其他文献中的结果进行了对比,显示了混沌人工蜂群算法优化焊接条设计问题的优越性。
关键词:
系统优化 焊接条设计 混沌 人工蜂群算法
[期刊] 工业工程与管理
[作者]
苏春 施杨梅 郑玉巧
回收件质量的不确定性使得再制造的加工路径、工序工时具有随机性,极大地增加了生产调度的难度。研究分派规则和回收件输入序列对再制造系统性能和生产调度的影响。采用C++语言编制再制造系统调度仿真程序,用来模拟再制造系统动态运行过程,并求解再制造系统的性能指标。在分析再制造生产线特性的基础上,设计了总流程时间最小、跳跃次数最小等多种分派规则,通过实验设计分析不同规则对生产线性能的影响,评估各分派规则的优劣及其适应性;采用改进的离散人工蜂群算法进行寻优,以获取最优回收件输入序列。通过与标杆Nawaz-ENsCorE-Ham(NEH)规则的对比分析,验证提出的改进人工蜂群算法在再制造系统生产调度中的有效性...
[期刊] 浙江农林大学学报
[作者]
胡守恒 陈李璨 邵迎涛 张水珍 王新洲 李延军
【目的】由于竹筒竹青的存在会对竹材展平加工产生不良影响,为了保证产品质量,亟需研究优化竹筒的去青工艺。【方法】通过单因素试验设计,来确定竹筒车削去青工艺中车削参数的最佳条件。以竹筒的去青度作为因变量,采用中心组合设计(Box-Behnken Design)响应面法对车削参数(竹筒转速、进给速度、气缸压力)进行研究,运用Design Expert 12软件对数据进行分析,建立去青度与各车削参数的多元二次回归方程,优化竹筒车削去青工艺。【结果】当竹筒转速为60 r·min~(-1),进给速度为0.25 m·min~(-1),气缸压力为0.20 MPa时,得最大去青度为66.97%。采用上述的工艺条件进行实际验证,得到的去青度为65.36%,与理论预测值的误差为-2.37%。【结论】本研究所得模型是合理的,可用于实际去青度的预测。图5表6参13
[期刊] 工业工程与管理
[作者]
轩华 付鑫博 李冰
从钢铁业等流程工业提炼出一类混合零等待柔性流水车间问题,其中一些加工阶段要求工件连续不断地经过这些工序,对该问题建立了整数规划模型,提出了一种混合离散人工蜂群算法以最小化最大完工时间。采用二维矩阵编码表述染色体以及工件右移调整策略进行解码以获取调度解,改进NEH启发式规则用于生成初始种群。在雇佣蜂阶段,引入修正粒子群优化算法产生新解;在跟随蜂阶段,设计迭代贪婪算法中的破坏和构造算子,进一步增强算法的搜索能力;在侦查蜂阶段,利用变邻域搜索算子以替换最差解。对不同规模问题进行仿真测试并与现有算法进行对比,结果表明所提算法在求解混合零等待柔性流水车间问题方面更加有效。
[期刊] 物流技术
[作者]
吴天行 郭键
订单分批问题是目前关于优化拣选作业研究的重点,基于此,根据单区型仓库的特点,建立了订单分批模型,并将基于"反学习"理论的人工蜂群算法应用于订单分批问题中,将分批优化后的结果分别同基于通道相似性分批算法和基于图论的分批算法进行比较,结果表明,利用该算法在拣选距离上相较于前两种算法分别缩短了35.9%和33.5%,该算法同其他分批算法相比具有较为明显的优势,未来利用该算法处理订单分批问题具有一定的推广意义。
关键词:
订单分批 人工蜂群算法 “反学习”理论
[期刊] 运筹与管理
[作者]
吴斌 董敏
针对现有研究中未考虑配送阶段客户随机需求的问题,本文采用在一定置信区间上满足客户需求的方法,描述这种客户需求不确定的约束,在此基础上,建立了选址-路径-库存问题(Location-Routing-inventoRy PRobLem,LRiP)的机会约束模型。提出人工蜂群算法(aRtificiaL bee coLony aLgoRithm,abc)对该问题模型进行优化求解。结合问题特征和邻域知识,提出了一种基于矩阵的编码方法,构造了启发式初始化方法,设计了2种基于矩阵编码的交换策略,在此基础上构造了5种蜂群搜索算子。通过仿真实验,分析比较了初始化方法和5种搜索策略;同时将人工蜂群算法与两阶段法进...
[期刊] 运筹与管理
[作者]
段渊 向毅 陈刚
本文提出了一种新的求解旅行商问题(TSP)的离散人工蜂群算法(DABC)。以基本人工蜂群算法为框架,采用路径编码的方式,综合运用离散交叉算子,逆转算子,免疫算子和单/多步2-oPT算子以帮助雇佣蜂,观察蜂和侦察蜂产生新食物源。选择TSPLIB中典型的TSP实例进行仿真实验,运用多项性能指标对DABC算法进行评估。实验结果表明本文算法是解决TSP问题的一种非常有效的新方法。
[期刊] 工业工程与管理
[作者]
唐红涛 刘歆 张伟 雷德明 汪开普
针对分布式制造环境下先加工后装配的两阶段生产模式,研究考虑机器加工/装配功率和空闲功率的分布式装配柔性作业车间绿色调度问题。以最大完工时间和总碳排放为优化目标,建立混合整数规划模型,并提出一种基于Q-learning的改进人工蜂群算法进行求解。首先,针对两阶段调度问题特点,设计了一种基于工序、工厂、机器和产品的四层编码策略。其次,提出了一种混合种群初始化方法来提高初始解的质量以及算法的收敛性能。接着设计了基于9种状态和8个动作的Q-learning算法及奖励函数,将Q-learning算法融入整个蜂群算法框架中,使其在雇佣蜂阶段自适应选择搜索方式。在观察蜂阶段,设计了四种基于关键工厂和工序的邻域结构,同时在侦查蜂阶段与精英个体进行交互来更新个体,提高了算法的局部搜索能力。最后设计拓展算例,并以不同的算法进行对比实验,证明了本文提出的基于Q-learning的改进人工蜂群算法求解分布式装配柔性作业车间绿色调度问题的有效性。
[期刊] 运筹与管理
[作者]
韩燕燕 马良 赵小强
针对多目标0-1规划问题,本文给出一种新型的智能优化算法——蜂群算法进行求解,并通过实例验证,与遗传算法、蚁群算法和元胞蚁群算法作了相应比较。就多目标0-1规划问题而言,蜂群算法能得到更多的Pareto解,说明了蜂群算法在解决该类问题上的有效性。
[期刊] 运筹与管理
[作者]
柳寅 马良 黄钰
针对传统人工蜂群算法早熟收敛问题,基于模糊化处理和蜂群寻优的特点,提出一种模糊人工蜂群算法。将模糊输入输出机制引入到算法中来保持蜜源访问概率的动态更新。根据算法计算过程中的不同阶段对蜜源访问概率有效调整,避免算法陷入局部极值。通过对多选择多维背包问题的仿真实验和与其他算法的比较,表明本算法可行有效,有良好的鲁棒性。
[期刊] 运筹与管理
[作者]
李俊青 潘全科 王法涛
本文给出了一种离散的人工蜂群算法(HDABC)用于求解混合流水车间调度(HFS)问题。采用工件排序的编码方式,并设计了四种邻域结构。雇佣蜂依次分派到解集中每个解,采用结合问题特征的局部搜索策略完成挖掘搜索工作。跟随蜂随机选择两个解并挑选较优者作为当前解,完成进一步的探优过程。侦察蜂采用三种策略跳出局部极小。通过34个同构并行机HFS问题和2个异构并行机HFS实际调度问题的实验,并与当前文献中的典型算法对比,验证了本文提出的算法无论在算法时间还是在求解质量上,都具备良好的性能。
[期刊] 现代管理科学
[作者]
庞柒 阮平南 关志强
煤炭物流中生产物资的运输问题属于典型的车辆路径问题(CVRP,Capacitated Vehicle Routing Problem)。文章采用改进的人工蜂群算法对该问题进行求解。首先按照相对中心位置(物资供应中心)的角度大小,对各个位置的矿区进行排序,然后产生合法初始解;通过算子操作产生邻域解,采用蚁群信息素更新方式,在邻域内进行更为细致的迭代搜索。通过国际测试算例仿真,改进的人工蜂群算法可以找到近似最优解,证明算法的有效性,对于解决实际运输问题具有应用价值。
关键词:
煤炭物流 车辆路径问题 混合人工蜂群算法
[期刊] 工业工程与管理
[作者]
柳寅 马良 黄钰
针对传统人工蜂群算法早熟收敛问题,基于模糊化处理和蜂群寻优的特点,提出一种模糊人工蜂群算法。将模糊输入输出机制引入到算法中来保持蜜源访问概率的动态更新。根据算法计算过程中的不同阶段对蜜源访问概率有效调整,避免算法陷入局部极值。通过对置换流水车间调度问题的仿真实验和与其他算法的比较,表明本算法可行有效,有良好的鲁棒性。
[期刊] 运筹与管理
[作者]
王书伟 郭秀萍 刘佳
产品拆卸过程中零部件之间会相互干扰影响任务作业时间,基于该情形构建了多目标U型SDDLBP优化模型,并提出一种自适应ABC算法。所提算法设计了自适应动态邻域搜索方法,以提高局部开发能力;采用了轮盘赌与锦标赛法结合的分段选择法,以有效评价并选择蜜源进行深度开发;建立了基于当前最优解的变异操作,以提高全局探索能力快速跳出局部最优。最后,通过算例测试和实例分析验证算法的高效性。
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