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资源调度中的多目标优化算法设计资源调度是在现代社会中面临的一个重要问题，尤其是在信息技术高度发达的背景下，各种资源的分配与调度问题变得更加复杂。
由于资源调度的多样性和复杂性，传统的单目标优化算法已经不能满足需求，而多目标优化算法逐渐成为资源调度领域的研究热点。
本文将探讨资源调度中的多目标优化算法的设计和应用，以及一些常见的算法模型和解决方法。
资源调度中的多目标优化算法旨在通过有效地分配和调度资源，实现多个目标的最优化。
多目标优化的目标可以是经济效益、时间效率、质量优先、能源消耗、环境条件等等，针对不同的应用场景可以设计出不同的多目标优化算法。
下面将介绍几种常见的多目标优化算法及其设计原理。
1. 遗传算法：遗传算法是一种模拟自然界进化过程的优化算法。
通过将问题表示为染色体的形式，通过选择、交叉和变异等操作，逐代地优化染色体，以求得最优解。
在资源调度中，可以将资源与任务抽象为基因和染色体的形式，通过不断进化调整资源分配，实现多目标最优化。
2. 粒子群优化算法：粒子群优化算法来源于对鸟群中鸟群行为的模拟，通过模拟多个粒子的位置和速度，以及粒子间的信息传递和合作，来搜索最优解。
在资源调度中，粒子群优化算法可以用于寻找合适的资源分配策略，通过粒子间的交流和合作来优化资源的分配。
3. 蚁群算法：蚁群算法源于模拟蚂蚁寻找食物的行为，通过模拟蚂蚁释放信息素、寻找最短路径的行为，实现优化问题的求解。
在资源调度中，可以将不同的资源抽象为蚂蚁，通过信息素的释放和更新，来引导资源的分配和调度，以达到最优解。
以上只是几种常见的多目标优化算法，在实际应用中，需要根据具体问题的特点和需求，结合合适的算法模型进行设计。
同时，也需要考虑多目标优化算法的评价和选择方法。
在多目标优化算法中，如何评价和选择最优解是一个重要的问题。
常见的方法有帕累托解集、权重法和支配关系等方法。
帕累托解集是指在多目标优化中，某个解在所有目标上都优于其他解的解集。
一种求解Job shop调度问题的启发式组合邻域交换算法崔健双;李铁克
【期刊名称】《管理工程学报》
【年(卷),期】2009(023)003
【摘要】针对job shop调度问题提出一种启发式组合邻域交换算法(HCNA).首先从对任意给定的初始可行调度利用本文提出的最大完工时间贪心算法(CMA)计算出初始可行解,然后利用组合条件邻域交换策略不断地产生新的调度.每当一个新调度形成就调用GMA作可行性判断,过滤掉不可行方案或计算出最大完工时间.对可行方案则反复调用改进的关键路径法(CPA)进行局部优化.文中证明了一个关于调度可行性的定理,指出调度方案的可计算性是其可行性的充要条件.对现有的一些Benchmark问题进行了测试计算,与国内外同类算法最新研究文献中给出的结果作了比较.表明无论从计算时间还是计算精度该算法都占有一定的优势.
【总页数】6页(P97-102)
【作者】崔健双;李铁克
【作者单位】北京科技大学经济管理学院,北京,100083;北京科技大学经济管理学院,北京,100083
【正文语种】中文
【中图分类】TP273.1
【相关文献】
1.一种求解Job Shop调度问题的混合粒子群优化算法 [J], 宋晓宇;张峰;任义;曹阳
2.一种求解Job-Shop调度问题的混合自适应变异粒子群算法 [J], 邓慈云;陈焕文;刘泽文;万杰
3.一种求解Job Shop调度问题的改进遗传算法 [J], 沈镇静;郑湃;李家霁
4.求解Job Shop调度问题的一种新的邻域搜索算法 [J], 曾立平;黄文奇
5.一种求解Job-Shop调度问题的新型蚁群算法 [J], 李胜;周明;许洋
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基于规则组合的Job Shop多目标柔性调度方法王海瑶;蒋增强;葛茂根【摘要】为提高Job Shop模式下多目标柔性调度的实时性,文章利用规则调度计算量小、实现速度快的特点,建立基于双层规则组合的Job Shop多目标柔性调度方法;运用离差最大化原理分析规则涮度结果,生成合理的多目标权重,以选择符合现场实时工况的较优调度方案;通过仿真实例验证了该调度方法的有效性.【期刊名称】《合肥工业大学学报（自然科学版）》【年(卷),期】2010(033)001【总页数】5页(P14-18)【关键词】规则组合;离差最大化;多目标;柔性调度【作者】王海瑶;蒋增强;葛茂根【作者单位】合肥工业大学机械与汽车工程学院,安徽,合肥,230009;合肥工业大学机械与汽车工程学院,安徽,合肥,230009;合肥工业大学机械与汽车工程学院,安徽,合肥,230009【正文语种】中文【中图分类】TH1660 引言随着现代制造业的发展,小批量、多品种、具有不同完工时间和产品要求的柔性制造逐渐取代了大批量、单品种的流水线产品制造,与此相适应的柔性车间的调度问题随之成为机械制造业研究的热点问题。
目前常用的柔性调度方法主要集中在各种优化算法上,如微粒群算法、遗传算法、免疫算法、模拟退火算法及神经网络算法等[1-5],但是在实际应用中随着生产系统规模的扩大,这些优化算法普遍存在着运算量较大、速度较慢、不容易求取全局较优解的问题,难以适应现场调度的实时性需求。
本文通过建立一种基于规则组合的多目标柔性调度方法,利用规则调度的简单、快速的特点,解决Job Shop制造环境下多目标柔性调度的快速求解问题。
1 问题描述关于柔性调度问题可以描述为:设有m类待加工工件和n台机器,pi表示工件i包含的工序数;表示工件i的第j道工序在机器k上加工表示工序开始加工时间;表示工序的加工时间。
每个工件包含一道或多道工序并且每道工序可以在多台性能不同的机器上加工,每道工序的加工时间、成本随机器性能的不同而变化。
粒子群优化算法在电力系统调度中的应用教程1. 引言电力系统调度是指对电力系统内发电机组和负荷的调度控制，以实现电力系统的安全、稳定、经济运行。
针对电力系统调度问题，粒子群优化算法（Particle Swarm Optimization, PSO）被广泛应用于寻找最优解。
本文将介绍粒子群优化算法的基本原理，并详细阐述其在电力系统调度中的具体应用。
2. 粒子群优化算法基本原理粒子群优化算法是一种基于群体智能的优化算法，其核心思想来源于生物的群体行为，如鸟群觅食等。
算法通过模拟鸟群觅食行为，利用每个粒子的位置和速度来寻找最优解。
其基本步骤如下：（1）初始化粒子位置和速度；（2）根据位置和速度更新粒子的移动方向；（3）计算粒子的适应度值；（4）根据适应度值更新全局最优解和个体最优解；（5）重复步骤（2）至（4）直至满足终止条件。
3. 粒子群优化算法在电力系统调度中的应用3.1 发电机组调度电力系统发电机组调度是指在满足电力需求和调度约束条件下，合理分配发电机组的出力。
粒子群优化算法可以用于确定发电机组的最优出力分配方案，以实现电力系统的经济运行。
具体步骤如下：（1）初始化粒子群的位置和速度，表示发电机组的出力；（2）根据位置和速度更新粒子的移动方向，即调整发电机组的出力；（3）计算粒子的适应度值，即计算电力系统的运行成本；（4）根据适应度值更新全局最优解和个体最优解；（5）重复步骤（2）至（4），直至满足调度约束条件。
3.2 负荷调度电力系统负荷调度是指合理安排电力系统的负荷分配，以实现负荷平衡和供需平衡。
粒子群优化算法可应用于负荷调度问题，以优化电力系统的能源利用效率。
具体步骤如下：（1）初始化粒子群的位置和速度，表示负荷的分配；（2）根据位置和速度更新粒子的移动方向，即调整负荷的分配；（3）计算粒子的适应度值，即计算电力系统的供需平衡度；（4）根据适应度值更新全局最优解和个体最优解；（5）重复步骤（2）至（4），直至满足供需平衡的要求。
