基于粒子群优化算法的飞机维修计划编制优化
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基于粒子群算法的成组维修策略【摘要】为解决现场作业调度问题以及向维修计划的制定者提供决策支持和信息支持,本文通过综合的考虑生产准备成本和偏离最优执行时间的惩罚成本,并以故障分布形式为威布尔分布的设备为例,建立了成组维修模型的相关关系式,给出了有限期设备成组维修策略的模型,并用粒子群算法进行优化。
计算结果显示,粒子群算法能以极快的收敛速度达到全局最优,具有较高的计算速度。
用粒子群算法根据成组维修理论进行计算,可以准确的分组及确定维修时间。
【关键词】成组维修;粒子群;有限期0.引言在正常的生产加工中,设备不可避免地要出现故障,重大设备故障引起生产系统长时间停顿,对高速运行的现代生产系统带来不可挽回的经济损失。
为减小设备故障对整个生产系统的影响,人们采用了许多应对措施,但是最理想的措施应是预防性维修。
预防性维修中的模块维修通常包含系统相关生产准备成本,该成本对于在该系统上进行的所有维修活动是相同的,但由于设备各部件的最优维修间隔期不等,且每次停机都会产生生产准备成本,且该成本通常较高,因此若将维修活动成组进行,则只需要一次生产准备成本,考虑到系统整体最优,所以需要考虑组件偏离最优执行时间进行维修所产生的成本,因此在尽可能的情况下将维修活动进行成组,可以节省大量成本,提高效率。
对于多部件系统维修领域部件数量增长时,大部分方法都会比较棘手,由于这些问题的状态空间随部件数量增加呈指数增长,多部件系统的马尔可夫决策模型对于超过三个不同部件的情况是很难处理的,而启发式方法可能适用于多部件的问题。
例如,Dekker和Foelvink[1]提出一种启发式替换标准用于固定组的部件替换。
Vander Duyn Schouten和Vanneste[2]研究了结构化策略,即(n,N)策略,但是他们只提供了两个相同组分的一种算法。
蔡景,左洪福[3]以故障风险为约束,以系统总体维修费用的最小化、系统利用率最大化为目标,建立复杂系统成组维修策略的优化模型,为复杂系统的维修规划提供了切实可行的方法。
基于改进离散粒子群算法的机组组合优化方法0 引言实际的日常生活中或在处理工程问题的过程中,人们经常遇到在某个问题有多个解决方案可供选择的情况下,如何根据自身所提出的某些性能的要求,从多个可供选择的方案中选择一个可行方案,使所要求的性能指标达到最大或最小,这就是优化问题[1]。
如工程设计中怎样选择参数,使得设计即满足要求又能降低成本;资源分配中,怎样的分配方案既能满足各个方面的基本要求,又能获得好的经济效益等。
优化是个古老的课题,早在17世纪,英国Newton和德国Leibnitz创立的微积分就蕴含了优化的内容。
而法国数学家Cauchy则首次采用梯度下降法解决无约束优化问题,后来针对约束优化问题又提出了Lagrange乘数法。
人们关于优化问题的研究工作,随着历史的发展不断深入,优化理论和算法迅速发展形成一门新的学科。
二十世纪八十年代以来,一些新颖的优化算法得到了迅速发展。
人工神经网络(ANN)在一定程度上模拟了人脑的组织结构[2-4];遗传算法(GA)借鉴了自然界优胜劣汰的进化思想[5, 6];蚁群优化算法(ACO)受启发于自然界蚂蚁的寻径方式[7];模拟退火(SA)思路源于物理学中固体物质的退火过程[8, 9];禁忌搜索(TS)模拟了人类有记忆过程的智力过程。
这些算法有个共同点:都是通过模拟或揭示某些自然界的现象和过程得到发展,在优化领域,有人称之为智能优化算法 (Intelligent Optimization Algorithms)。
本文研究的粒子群优化算法(Particle Swarm Optimization,PSO),是在1995年由美国社会心理学家Kennedy和电气工程师Eberhart共同提出的[10-12],其基本思想是受他们早期对鸟类群体行为研究结果的启发,并利用了生物学家Frank Heppner的生物群体模型。
PSO算法从诞生起,就引起了国内外学者的广泛关注,并掀起了该方法的研究热潮,并在短短几年时间里涌现出大量的研究成果,己经在函数优化、神经网络设计、分类、模式识别、信号处理、机器人技术等应用领域取得了成功应用。
基于粒子群优化算法的飞行成本最优轨迹优化
徐颖;刘星;孙晓阳
【期刊名称】《飞机设计》
【年(卷),期】2011(31)1
【摘要】以某大型民用飞机为例,应用了以飞行成本最优为目标的性能指标,同时运用最优控制理论,推导出飞机纵向飞行过程(爬升-巡航-下降)的优化方程,使用粒子群算法进行全局寻优,并通过Matlab进行了仿真,实现了以最优成本为目标的轨迹优化。
仿真结果表明:用粒子群算法进行全局寻优,寻优效率较高,考虑时间成本后的轨迹,与节油轨迹相比,空速有所增加,耗油量也有所增加,但飞行时间大大缩短,为航空公司降低运营成本提供帮助。
【总页数】4页(P32-35)
【关键词】轨迹优化;粒子群优化算法;时间成本;最优飞行轨迹
【作者】徐颖;刘星;孙晓阳
【作者单位】南京航空航天大学民航学院
【正文语种】中文
【中图分类】V212.13
【相关文献】
1.基于组合优化算法的临近空间飞行器轨迹优化 [J], 晁涛;王松艳;杨明;王子才
2.电力系统无功最优潮流模型及其求解——基于改进粒子群优化算法的潮流优化[J], 宋仁栋;温步瀛
3.基于粒子群优化算法的水分配网络系统综合的最优化研究 [J], 罗袆青;袁希钢
4.基于粒子群优化算法的机器人最优轨迹规划 [J], 张文翔;董宏林
5.基于多目标粒子群优化算法的6R工业机器人轨迹优化 [J], 李丽;房立金;王国勋因版权原因,仅展示原文概要,查看原文内容请购买。
基于改进型离散粒子群算法变电检修计划优化摘要:优化变电检修计划,可以获得更加经济和理想的检修计划方案。
基于这种认识,本文提出了一种基于粒子随机变异思想的改进型离散粒子群算法,能够对变电检修计划模型进行优化。
从计划的优化效果来看,采用该算法可以降低变电检修成本,并使检修工作效率得到提高,因此可以为变电检修带来更多的效益。
关键词:改进型离散粒子群算法;变电检修;随机变异思想变电设备一旦发生故障,就会影响电力系统的正常运行。
所以还要加强变电检修计划的制定,从而减少设备故障的产生,并且有效避免设备经常满载或超载运行,继而使电网运行风险得到有效降低。
而能否制定合理的变电检修计划,将直接影响变电检修工作的经济性和效果。
因此,还应加强对变电检修计划的优化算法研究,以便科学的开展变电检修工作。
1变电检修计划优化需求从本质上来讲,变电检修计划为一个多目标、多约束的非线性问题,需要实现混合整数的规划。
然而就目前来看,大多数优化算法仅能用于进行检修安排的单目标优化,无法实现对经济性和可靠性目标的统筹规划。
相比较而言,粒子群算法具有收敛速度快、寻优能力强等特点,所以在解决电力问题上得到了广泛应用。
采用离散离子群算法,在粒子达到离散空间的早熟收敛局部最优解位置时,将不断有其他粒子向该处靠拢。
经过一段时间后,该位置将将出现大量粒子,发生粒子群聚集现象。
如果局部最优解位置存在大量粒子,此时离散速度不会再导致序列交换操作的产生,所以粒子会失去继续寻优的能力[1]。
如下式(1),为离散离子群算法的基本公式,式中xt指的是第t次迭代离散位置解,vt则为此时粒子离散速度,pi,t则是个体极值离子,pt是全局极值粒子,c1、c2、c3指的是相应权值,在[0,1]范围内取值。
(1)在解决变电检修计划优化问题时,采用离散粒子群算法虽然能够使离散序列排列问题得到解决,但是需要扩大粒子群规模,容易出现局部最小和早熟收敛的问题。
因此采取该种方法无法保证最优解集的多样性,寻优能力较弱,难以实现全局最优解的更新。
基于粒子群算法的航班降落调度方法设计随着航空车流量的增加,航班降落调度系统已成为实现航空交通高效、安全和可持续的关键组成部分。
在这个系统中,航班的降落调度需要考虑许多因素,如气象条件、飞行器性能、空域和机场情况等。
为了解决这些问题,现有的降落调度方法中大多依靠经验和规则,难以充分利用信息和优化策略,因此需要更有效的调度算法。
本文提出了一种新的航班降落调度方法,以粒子群算法为基础,结合航班、机场和空域的特性,实现了对航班降落调度的优化。
该算法通过优化降落时间序列,使得每个航班的降落时间最小,并满足所有航班的销售容量要求和机场的安全和容量管理要求。
首先,我们将降落计划划分为多个阶段,每个阶段都有不同的目标和约束条件。
在每个阶段中,我们利用粒子群算法来优化降落时间序列,通过不断地更新粒子的位置和速度,使得降落时间逐渐趋向最优值,并且满足所有约束条件。
具体而言,算法首先根据每个航班的预计降落时间构建误差函数,以此为目标函数进行优化。
在每一次迭代中,根据当前粒子的状态和历史最优值,更新每个粒子的速度和位置,直到达到一定的终止条件为止。
其次,我们根据不同的阶段设置不同的约束条件来保证降落调度的有效性和安全性。
在第一个阶段中,焦点是保证降落时间满足航班的销售容量和机场的NDMA(Nightly Demand Management Arrangements)要求,同时要保证机场交通流畅。
在第二个阶段中,我们根据机场停机位的使用情况和飞行器的性能特点,进一步优化降落时间,以实现更高的机场容量利用率。
最后,我们通过仿真实验测试了该方法的可行性和有效性。
实验结果显示,该方法能够实现航班降落调度的最优化,使得机场的容量利用率得到了显著提升,同时满足了所有的约束条件。
综上所述,本文提出了一种基于粒子群算法的航班降落调度方法,该方法具有较高的可行性和有效性,能够满足航班调度的需求和安全要求。
未来研究可以进一步优化该方法,使得精度更高,调度效率更优。
基于粒子群算法的机械结构参数优化设计随着科技的不断发展,机械结构设计越来越重要。
机械结构参数的优化设计可以大幅提高其性能和效率。
而粒子群算法(Particle Swarm Optimization, PSO)作为一种有效的优化算法,被广泛应用于机械结构参数的优化设计中。
一、粒子群算法的原理和优势粒子群算法是一种模拟鸟群觅食行为的智能优化算法。
其工作原理类似于鸟群中的鸟,每个粒子代表了一个潜在解,并通过不断搜索和更新来找到最优解。
具体来说,粒子在搜索空间中按照自身经验和群体的经验进行位置更新,以迭代的方式逐渐改进解的质量,直到找到最优解为止。
粒子群算法相对于其他优化算法有以下优势:1. 收敛速度快:通过群体中粒子之间的信息交流和共同搜索,能够快速收敛到全局最优解。
2. 无需计算梯度信息:相比于传统的优化算法,如梯度下降方法,粒子群算法无需计算目标函数的梯度信息。
3. 鲁棒性强:粒子群算法对初始解的依赖性较低,对目标函数的连续性和可微性要求较低,能够应用于各种复杂的优化问题。
二、粒子群算法在机械结构参数优化设计中的应用粒子群算法广泛应用于机械结构参数的优化设计中,包括但不限于以下方面:1. 结构拓扑优化:机械结构的拓扑优化主要是通过调整结构单元的连接关系和材料分布来实现结构的轻量化和刚度/强度的增加。
粒子群算法可以用于寻找最优的结构拓扑,使得结构在给定约束条件下满足设计要求。
2. 结构参数优化:在机械结构设计中,参数的选择对结构的性能至关重要。
通过结合有限元分析和粒子群算法,可以通过优化参数,如截面尺寸、形状、材料等,来提高结构的性能。
3. 多目标优化设计:机械结构设计往往涉及多个矛盾的目标,如轻量化和刚度的平衡。
粒子群算法具有多目标优化的能力,在给定约束条件下,能够寻找一组最优解,形成一个优化解集。
三、粒子群算法在机械结构参数优化设计中的案例研究以飞机结构设计为例,通过粒子群算法进行参数优化可以获得更加优化的结构设计。
基于粒子群优化算法的机组组合问题的研究一、本文概述随着电力市场的不断发展,机组组合问题在电力系统中扮演着越来越重要的角色。
机组组合问题主要涉及到在满足系统负荷需求和运行约束条件的前提下,如何合理安排机组的启停计划和出力分配,以达到系统运行的经济性、安全性和可靠性。
传统的机组组合问题求解方法往往难以处理大规模、高维度的复杂问题,因此,研究新型的优化算法对于提高机组组合问题的求解效率和质量具有重要意义。
粒子群优化算法(Particle Swarm Optimization,PSO)是一种基于群体智能的优化算法,通过模拟鸟群、鱼群等生物群体的社会行为,利用群体中个体之间的信息共享和协作来寻找问题的最优解。
PSO 算法具有简单易实现、全局搜索能力强、收敛速度快等优点,因此在许多领域得到了广泛的应用。
本文旨在研究基于粒子群优化算法的机组组合问题求解方法。
介绍机组组合问题的基本模型和求解难点;详细阐述粒子群优化算法的基本原理和流程;然后,将粒子群优化算法应用于机组组合问题的求解过程中,并通过实验验证算法的有效性和优越性;对算法进行改进和优化,以提高其在机组组合问题中的求解性能。
本文的研究成果对于提高电力系统的运行效率和稳定性具有一定的理论价值和实际应用价值。
二、机组组合问题建模机组组合问题(Unit Commitment Problem, UCP)是电力系统运行中的一个重要问题,它涉及在满足系统负荷需求和系统运行约束的前提下,确定各发电机组在给定时间段的开停状态以及出力分配,以最小化系统的运行成本。
UCP是一个复杂的混合整数非线性规划问题,具有NP难问题的特性。
因此,寻找有效的求解算法对于解决UCP具有重要意义。
在建模机组组合问题时,我们首先需要考虑系统的负荷需求。
负荷需求是随时间变化的,因此我们需要预测未来一段时间的负荷曲线。
然后,我们将负荷曲线离散化,将连续的时间划分为若干个时间段,每个时间段内的负荷需求是恒定的。
收稿日期:2008-06-30 修回日期:2008-07-14 第26卷 第9期计 算 机 仿 真2009年9月 文章编号:1006-9348(2009)09-0059-03基于粒子群算法的自抗扰飞行控制器优化设计杨婷婷,李爱军,侯 震(西北工业大学自动化学院,陕西西安710072)摘要:提出了一种基于粒子群算法的自抗扰飞行控制器优化设计方法。
方法中,利用自抗扰控制方法抗干扰能力强、鲁棒性好与对模型参数变化适应能力强的特点,设计了自抗扰纵向飞行控制器,以提高飞行控制性能。
同时针对所设计的自抗扰飞行控制器参数较多,难以设计的问题,应用粒子群优化算法进行了控制器参数的自寻优设计。
仿真结果表明:不需要人工调参,通过粒子群优化算法自寻优获得的飞行控制器参数具有良好的控制性能,提高了设计效率。
关键词:自抗扰控制;粒子群优化算法;飞行控制;优化中图分类号:TP237 文献标识码:AAn AD RC Fli ght Con troller D esi gn M ethodBa sed on PS O A lgor ith mY ANG Ting -ting,L IA i -jun,HOU Zhen(College of Aut omati on,North western Polytechnical University,Xi ’an Shanxi 710072,China )ABSTRACT:An ADRC flight contr oller design method based on PS O algorith m is p r oposed in this paper .The ADRC has str ong r obustness and fitness f or the change of model para meter .I n order t o i m p r ove the flight contr ol perfor m 2ance,an ADRC fight contr oller is designed .There are many contr oller para meters in the designed contr oller,s o PS O algorith m is used t o op ti m ize the para meters .The si m ulati on results show that the contr oller op ti m ized by the PS O al 2gorith m has excellent contr ol perfor mance and the design efficiency is i m p r oved .KE YWO RD S:ADRC;PS O algorith m;Flight contr ol;Op ti m ize1 引言自抗扰控制技术是由中科院的韩京清研究员提出的一种全新的非线性控制技术。
基于粒子群算法的无人机航班调度模型无人机航班调度模型是指利用粒子群算法来优化无人机航班的调度问题。
本文将介绍基于粒子群算法的无人机航班调度模型的原理、应用和优势。
一、模型原理粒子群算法(Particle Swarm Optimization,PSO)是一种基于群体智能的优化算法,灵感来源于鸟群觅食行为。
在粒子群算法中,解决问题的个体被称为粒子,它们通过不断地迭代,更新自己的位置和速度,以寻找问题的最优解。
基于粒子群算法的无人机航班调度模型的原理如下:1. 初始化粒子群的位置和速度。
每个粒子代表一个可能的航班调度方案。
2. 根据问题的约束条件和优化目标,评估每个粒子的适应度。
3. 根据适应度更新全局最优解和个体最优解。
4. 根据全局最优解和个体最优解,更新粒子的速度和位置。
5. 重复步骤2-4,直到达到停止条件。
通过不断地迭代,基于粒子群算法的无人机航班调度模型可以找到最优的航班调度方案。
二、模型应用基于粒子群算法的无人机航班调度模型可以应用于以下场景:1. 物流配送:无人机可以用于快递和货物配送,通过优化航班调度,可以提高配送效率和减少成本。
2. 搜索救援:无人机可以用于搜救事故现场或者迷失人员,通过优化航班调度,可以减少搜救时间和提高救援效率。
3. 农业植保:无人机可以用于农田的植保工作,通过优化航班调度,可以提高农田植保的效果和覆盖范围。
三、模型优势基于粒子群算法的无人机航班调度模型具有以下优势:1. 全局优化:粒子群算法能够通过不断地搜索整个解空间,找到全局最优解,确保航班调度的最优性。
2. 鲁棒性:粒子群算法能够在搜索过程中自适应地调整粒子的速度和位置,避免陷入局部最优解。
3. 高效性:粒子群算法具有并行计算的能力,可以高效地搜索解空间,快速找到最优解。
4. 可扩展性:基于粒子群算法的无人机航班调度模型可以扩展到多种优化目标和约束条件的情况下,具有良好的适应性。
总结:基于粒子群算法的无人机航班调度模型能够通过全局优化、鲁棒性、高效性和可扩展性等优势,实现无人机航班调度的最优化。
收稿日期:2015-05-05修回日期:2015-06-17基金项目:军队技术基础课题资助项目(X 字第2011759)作者简介:周辅疆(1975-),男,湖南衡阳人,博士,讲师。
研究方向:船艇装备保障。
*摘要:针对维修保障单元配置过程中需权衡综合多因素问题,提出了一种基于粒子群算法的维修保障单元优化配置决策模型和方法。
首先,以维修任务完成概率为设计目标、以维修保障单元总数量为约束,建立维修保障单元配置决策模型;其次,运用粒子群算法对维修保障单元配置问题进行优化求解。
通过具体实例分析,证明了该方法的正确性和有效性。
关键词:粒子群算法,维修保障单元,配置,模型中图分类号:TP311文献标识码:A基于粒子群算法维修保障单元优化配置*周辅疆,顾赟,王斌,陈宏文,洪啸虎(镇江船艇学院,江苏镇江212003)Optimal Allocation of Maintenance Support UnionBased on Particle Swarm OptimizationZHOU Fu-jiang ,GU Yun ,WANG Bin ,CHEN Hong-wen ,HONG Xiao-hu(Zhenjiang Watercraft College ,Zhenjiang 212003,China )Abstract :The paper proposes a method and a model of optimal allocation of maintenance supportunion based on particle swarm optimization.Firstly ,it establishes the decision model of allocation ofmaintenance support union with the goal of maintenance mission completion probability and with the quantity restriction of maintenance support union.Secondly ,it adopts the method of particle swarm optimization to solve the problem of allocation of maintenance support union.According to analyze the example ,it proves the correctness and effectiveness of the proposed method.Key words :particle swarm optimization ,maintenance support union ,allocation ,model 0引言近几场信息化战争的实践表明,体系之间的对抗不仅依赖于装备本身优良的战技性能,而且更依赖于其装备保障系统各保障点内维修保障单元合理有效的保障。
基于粒子群算法的飞机总体参数优化
沈伋;韩丽川;沈益斌
【期刊名称】《航空学报》
【年(卷),期】2008(029)006
【摘要】现有的飞机总体参数优化方法在效率和适应性上存在不足.考虑到粒子群算法是一种基于群智能方法的演化计算技术,它对不同复杂约束条件下的多目标优化问题较常规方法更具简便性和适用性.因此,提出了使用非数值计算的粒子群算法来改进飞机总体参数优化效率.详细研究了粒子群算法在飞机总体参数优化上的应用方法,并着重于3个方面:①以航程、商载和起降距离为优化目标的粒子群算法构建;②粒子群算法中因子的自适应修正方法;③基于粒子群算法的飞机总体参数优化流程.计算结果与文献结果相比具有较好的一致性和合理性,所提出的方法可有效地应用于飞机总体参数优化.
【总页数】4页(P1538-1541)
【作者】沈伋;韩丽川;沈益斌
【作者单位】海军装备研究院航空所,上海,200436;上海交通大学安泰管理学院,上海,200052;海军装备研究院航空所,上海,200436
【正文语种】中文
【中图分类】V221+.6
【相关文献】
1.飞机总体参数优化的可视化技术 [J], 索欣诗;余雄庆
2.改进遗传算法在飞机总体参数优化中的应用 [J], 邱志平;张宇星
3.浅析民用飞机研制总体参数优化 [J], 吴玲琳;李海涛
4.基于改进粒子群算法的电池储能系统多控制器参数优化 [J], 夏川淋;史林军;史江峰;朱昊卿
5.基于全寿命周期成本的民用飞机总体参数优化 [J], 王宜新;张晨虓;刘虎;武哲因版权原因,仅展示原文概要,查看原文内容请购买。