本文提出了一种基于变换函数与填充函数的模糊粒子群优化算法(Fuzzy partical swarm optimization based on filled function and transformation function,FPSO-TF).以基于不同隶属度函数的多回路模糊控制系统为基础,进一步结合变换函...本文提出了一种基于变换函数与填充函数的模糊粒子群优化算法(Fuzzy partical swarm optimization based on filled function and transformation function,FPSO-TF).以基于不同隶属度函数的多回路模糊控制系统为基础,进一步结合变换函数与填充函数,使该算法减少了陷入局部最优的可能,又可以跳出局部极小值点至更小的点,快速高效地搜索到全局最优解.最后采用基准函数对此算法进行测试,并与几种不同类型的改进算法进行对比分析,验证了此算法的有效性与优越性.展开更多
针对流水车间作业调度问题,提出了一种基于"alldiffer-ent"约束的混合进化算法(Hybrid particle and genetic algorithm,HPGA),将粒子群算法、遗传操作及模拟退火策略有效地结合在一起.为了提高算法的求解质量,引入了一种随...针对流水车间作业调度问题,提出了一种基于"alldiffer-ent"约束的混合进化算法(Hybrid particle and genetic algorithm,HPGA),将粒子群算法、遗传操作及模拟退火策略有效地结合在一起.为了提高算法的求解质量,引入了一种随机邻域搜索策略.最后将此算法在不同规模的实例上进行了测试,并与其他几种最近提出的具有代表性的算法进行了比较.结果表明,无论是在求解质量还是收敛速度方面都优于其他几种算法.展开更多
文摘本文提出了一种基于变换函数与填充函数的模糊粒子群优化算法(Fuzzy partical swarm optimization based on filled function and transformation function,FPSO-TF).以基于不同隶属度函数的多回路模糊控制系统为基础,进一步结合变换函数与填充函数,使该算法减少了陷入局部最优的可能,又可以跳出局部极小值点至更小的点,快速高效地搜索到全局最优解.最后采用基准函数对此算法进行测试,并与几种不同类型的改进算法进行对比分析,验证了此算法的有效性与优越性.
文摘针对流水车间作业调度问题,提出了一种基于"alldiffer-ent"约束的混合进化算法(Hybrid particle and genetic algorithm,HPGA),将粒子群算法、遗传操作及模拟退火策略有效地结合在一起.为了提高算法的求解质量,引入了一种随机邻域搜索策略.最后将此算法在不同规模的实例上进行了测试,并与其他几种最近提出的具有代表性的算法进行了比较.结果表明,无论是在求解质量还是收敛速度方面都优于其他几种算法.
