蝙蝠算法在PFSP调度问题中的应用研究

2019，55（9）1引言生产车间调度问题一直是工业生产中提高生产效率的重中之重，一直以来被公认为是一种NP-Hard 的组合问题[1]；前有学者在关于流水车间调度和作业车间调度问题上做了大量的研究[2-5]；在工业4.0与中国智能制造2025等出现后，生产车间柔性生产越来越受到重视，解决柔性作业车间调度问题（FJSP ）和柔性流水车间调度问题（FFSP ）已成为生产调度问题研究的新方向，对提高工厂生产效率和智能制造水平具有重要的意义。

在算法领域中，近来元启发式算法尤其是集群优化算法成为解决许多复杂优化问题的中坚力量[6-10]。

集群类算法的灵感大都来之自然界中的生物集群现象，核心算法也是模拟生物系统的行为，例如，鱼群算法、布谷鸟、蚁群等，此类算法在解决问题上的优势是不需要特殊的问题特征，对优化的问题具备一定的通用性，易于实现。

改进蝙蝠算法解决FFSP 问题及其应用研究尹建津1，张贝克1，高东1，许欣21.北京化工大学信息科学与技术学院，北京1000292.北京德普罗尔科技有限公司，北京100029摘要：针对连续蝙蝠算法不适合解决柔性流水车间调度问题（FFSP ），提出了一种改进的连续蝙蝠算法。

该算法改进了编码方式，同时在位置更新函数中加入自适应的调节因子，改善靠近最优解收敛速度下降的问题；通过仿真对比实验，结果表明了算法的优越性和可行性。

最后根据某工厂图章的实际生产线，在3D 仿真软件平台上搭建了生产流水线，完成了算法的应用，生产结果显示算法有较高的应用价值。

关键词：连续蝙蝠算法；柔性流水车间调度；编码方式；生产应用文献标志码：A 中图分类号：TP391doi ：10.3778/j.issn.1002-8331.1801-0080尹建津，张贝克，高东，等.改进蝙蝠算法解决FFSP 问题及其应用研究.计算机工程与应用，2019，55（9）：243-247.YIN Jianjin,ZHANG Beike,GAO Dong,et al.Improved bat algorithm for solving flexible flow shop scheduling problem and its puter Engineering and Applications,2019,55（9）：243-247.Improved Bat Algorithm for Solving Flexible Flow Shop Scheduling Problem and Its Application YIN Jianjin 1,ZHANG Beike 1,GAO Dong 1,XU Xin 21.College of Information Science and Technology,Beijing University of Chemical Technology,Beijing 100029,China2.Beijing Digital Process Technology Co.Ltd.,Beijing 100029,ChinaAbstract ：In order to solve the problem that continuous bat algorithm is not suitable to solve Flexible Flow Scheduling Problem （FFSP ）,an improved continuous bat algorithm is proposed.The algorithm improves the coding method.Adap-tive updating factor is set in position updating function to improve the convergence speed near the optimal solution.Simu-lation results prove the superiority and feasibility of the algorithm.Finally,according to the actual production of stamps,a production line is built in 3D simulation software platform.The production experiment of the algorithm is completed and the application value of the algorithm is verified.Key words ：continuous bat algorithm;Flexible Flow Scheduling Problem （FFSP ）;coding method;production verification 基金项目：国家自然科学基金（No.61703026）。

混合蝙蝠算法及其在调度管理中的应用研究混合蝙蝠算法及其在调度管理中的应用研究随着社会的发展和进步，调度管理成为了我们日常生活与工作中非常重要的一部分。

调度管理的核心任务是合理地安排各项工作、任务和资源的分配，以最大化效益。

而混合蝙蝠算法是一种新兴的算法技术，可以很好地用于调度管理，目前已经受到越来越多学者及相关领域的广泛关注。

混合蝙蝠算法是一种基于蝙蝠算法与混合算法的组合型算法。

它通过对蝙蝠算法的改进与提升，提高了算法的收敛速度与区别度，同时也提高了算法的全局搜索能力。

这种算法主要的设计思想是将多种算法的优点进行结合，使其能够形成更加优秀的解决方案。

相比于传统的调度管理算法，混合蝙蝠算法围绕资源优化、任务调度以及企业管理等方面，可以更加有效地实现多方面的调整管理问题。

具有更好的实用性和可操作性。

混合蝙蝠算法在调度管理中的应用主要集中在以下方面：1. 生产调度：在工业生产领域，混合蝙蝠算法可以应用于生产调度的方面。

首先需要将生产车间的工序按照先后顺序进行规划，然后将不同的机器分配到不同的工作站进行工作。

通过对生产资源、生产过程、工时等因素进行综合考量，进行最优的生产任务调配。

2. 作业调度：混合蝙蝠算法可以应用于多个作业的调度，比如物流、旅游、银行等各个领域。

在这些领域中，作业的数量、比较复杂，且需要满足一定的约束条件。

混合蝙蝠算法通过对不同作业的特点进行分析，对可行解进行精确计算，实现作业的最优调度。

3. 机器调度：在制造业和物流业中，机器调度是一项至关重要且基础的任务。

通过对各个工作站的工作需求进行分析，在不同的机器之间进行合理分配，使机器的使用达到最佳效益。

对于这种情况，混合蝙蝠算法可以通过建立完备的数学模型，解决大量机器间的调度问题。

4. 人员调度：除了机器调度，还需要考虑到人员的任务分配。

在实际调度管理中，任务的分配不仅仅要考虑到资源的合理利用，还需要考虑到人员的工作时间、特殊技能、偏好等因素。

基于混沌策略的蝙蝠优化算法在云计算资源调度中的研究吕树红
【期刊名称】《科技通报》
【年(卷),期】2014(30)7
【摘要】资源调度是当前云计算研究的热点,但是云计算中的虚拟节点的资源调度存在效率低,稳定性低的问题。

针对这种情况,本文首先建立云计算环境下的资源调度模型,在模型中引入了优化后的蝙蝠算法,优化中引入混沌算法中的立方映射函数,对蝙蝠的个体进行混沌优化,同时缩小了搜索空间,加快了收敛速度。

通过在Cloudsim平台上仿真实验表明,该算法在性能上、资源调度效率和任务调度方面都有很大改进,有效提高了云计算系统的资源调度能力。

【总页数】7页(P144-149)
【关键词】云计算;混沌策略;蝙蝠算法优化;立方映射函数
【作者】吕树红
【作者单位】正德职业技术学院
【正文语种】中文
【中图分类】TP312
【相关文献】
1.基于改进的蝙蝠算法在云计算资源调度中的研究 [J], 李天朝;李蜀瑜
2.基于粒子群优化算法的云计算资源调度策略研究 [J], 周丽娟;王春影
3.基于进阶粒子群优化算法的云计算资源调度策略研究 [J], 校莉
4.基于混合优化算法的云计算资源调度策略的研究 [J], 阮江涛;吴海涛;钱程;黄陈辉
5.基于进阶粒子群优化算法的云计算资源调度策略研究 [J], 校莉[1,2]
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基于改进蝙蝠算法的多目标移动储能调度
李永刚;林卉
【期刊名称】《华北电力大学学报(自然科学版)》
【年(卷),期】2024(51)1
【摘要】在大规模电动汽车的随机充电等因素的影响下,电网峰谷差等问题突出。

首先,计算所需多类型移动储能(电动汽车、移动储能车、氢燃料发电车)调度功率,考虑交通能耗,建立各类移动储能模型。

其中,针对电动汽车交通能耗,根据电价对用户参与意愿的影响,建立相应的补贴体系。

其余类型则只计及交通能耗成本。

然后,建立以的配电网负荷峰谷差、新能源利用率、配电网运行成本为目标,利用超平面的概念自适应地确定不同目标函数的权重,将多目标归一化,建立三类移动储能协调调度模型。

而后,使用改进蝙蝠算法求解,得到多类型移动储能协同调度的方案。

其中,基本蝙蝠算法引入柯西变异逆累积分布函数等改进,得到改进蝙蝠算法,该算法有效提升优化速度、全局搜索能力。

最后,在IEEE33节点系统中,进行仿真验证,结果证明了该调度方案的有效性。

【总页数】9页(P56-64)
【作者】李永刚;林卉
【作者单位】华北电力大学电气与电子工程学院
【正文语种】中文
【中图分类】TM734
【相关文献】
1.基于改进蝙蝠算法的多传感器多目标分配
2.基于改进粒子群算法的风储联合系统多目标协同调度
3.基于改进多目标教与学算法的电力系统多目标调度优化研究
4.基于混合蝙蝠算法的多目标柔性作业车间调度问题
5.基于改进蝙蝠算法的混合储能系统容量优化配置
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2018，54（21）1引言柔性作业车间调度问题（Flexible Job-shop Scheduling Problem ，FJSP ）是对传统的作业车间调度问题的扩充，其数学本质是NP-hard 问题[1-2]，在调度生产过程中不止需要考虑每个工件所有工序的加工顺序，还需要考虑对每个工件每道工序的机器分配问题。

FJSP 问题打破了机器约束和加工路线固定的限制，增强了生产调度的灵活性，有助于进一步提高车间生产效率，符合当前对离散制造业的升级趋势，对实现柔性化智能生产具有重要意义。

蝙蝠算法（Bat Algorithm ，BA ）[3]是Yang 于2010年仿生蝙蝠的回声定位能力而提出的一种新型启发式算法，具有模型简单易用，寻优性能强等优点。

目前该算法应用于生产调度领域的研究文献还相对较少，Marichelvam 等针对混合流水车间调度问题采用蝙蝠算法进行优化[4-5]。

Luo 等采用蝙蝠算法思想解决了置换流水车间调度问题，分解调度问题为多个子问题，并引入NEH 启发式算法[6]。

徐华等设计了单层编码，并基于离散蝙蝠算法求解柔性作业车间调度问题[7]。

张超勇等提出了新的编码、解码方案，表示出了解的形式，提高了求解效率[8]。

Kacem 提出了初始种群定位法的方法[9]，作为算法的搜索起点，应用到种群的初始化中，提高了算改进蝙蝠算法柔性作业车间调度问题研究李帆1，高东1，许欣2，张玉良2LI Fan 1,GAO Dong 1,XU Xin 2,ZHANG Yuliang 21.北京化工大学信息科学与技术学院自动化系，北京1000292.北京德普罗尔科技有限公司，北京1000291.Department of Automation,College of Information Science and Technology,Beijing University of Chemical Technology,Beijing 100029,China2.Beijing Digital Process Technology Co.Ltd.,Beijing 100029,ChinaLI Fan,GAO Dong,XU Xin,et al.Research of improved bat algorithm for flexible job-shop scheduling puter Engineering and Applications,2018,54（21）：265-270.Abstract ：In order to solve the flexible job-shop scheduling problem,an improved discrete bat algorithm is proposed.The two-tier coding sequence,balanced machine load distribution scheme and plug-in decoding strategy are used to initialize the population.The operators and operations of the discrete bat algorithm ’s speed,location update are designed.The balance factor is introduced to improve the search ability.It is proved that compared with other algorithms,the improved discrete bat algorithm can effectively solve the flexible job-shop scheduling problem and has higher accuracy.Key words ：bat algorithm;flexible job-shop scheduling problem;algorithm optimization摘要：针对柔性作业车间调度问题，提出了一种改进的离散蝙蝠算法。

2021蝙蝠算法在战备物资调运决策优化中的应用研究范文 引言 战备物资是为了应对战争或突发事件而提前准备的作战物品，其目的是保障部队能够快速投入战斗并且持续保持战斗力。

战备物资主要包括枪支弹药、车船油料等作战军械以及伙食被服等生活保障品，对于空军而言，战备物资以航空器材为主。

近些年，随着我军现代化建设不断加速，部队的后勤保障工作日渐成为关注焦点。

面对现今动荡的国际环境以及周边局势，建立完备的战备保障系统已经成为重中之重。

单个需求点的战备物资调运是战备保障工作中的常见项目，而如何找到一种高效合理的调运方案，正是调运指挥人员所急需解决的问题。

目前关于战备物资的研究主要集中在储备结构与策略上，如文献[1-3],而对于战备物资的调运问题研究较少。

文献[4]采用计算机终端进行物资转运控制，能够提高物资转运效率，但并未设计多目标多调运点条件下的优化问题；文献[5]建立了单个需求点的军械调运规划模型；文献[6]利用标准粒子群算法（PSO）对军械调运方案进行了优化。

然而，现有的解法不易运用在复杂的现实情况下，涉及供应点较多会出现内存溢出的情况，另外PSO也具有易陷入局部最优的缺陷。

蝙蝠算法（BatAlgorithm）是剑桥大学学者Yang[7]在 2010 年提出的一种基于蝙蝠回声定位行为的启发式算法。

该算法已经通过标准测试函数的测试[7-10],并应用于多种优化问题，尤其适用于处理包含约束的优化问题[8]以及多目标优化问题[9],其结果证明了蝙蝠算法相对于粒子群算法、遗传算法等其他仿真优化算法的优越性。

近年来蝙蝠算法在越来越多的领域展开了应用：李枝勇[11]使用蝙蝠算法解决了多目标多选择的背包问题；盛晓华[12]将蝙蝠算法应用在 PFSP 调度问题中，均取得了良好优化结果。

本文针对战备物资的调运问题进行了研究，建立了时间最短和损失度最低的多目标优化模型。

因为在多目标优化中，各目标属性往往彼此矛盾，基本上不可能同时达到最优，只能使各目标在一定范围内尽可能优化以获得最大的综合效益，这也是多目标优化的魅力所在。

改进蝙蝠算法求解置换流水线车间调度问题
周宗渠;田大钢
【期刊名称】《信息技术》
【年(卷),期】2015(39)5
【摘要】研究新型蝙蝠算法在置换流水线车间调度问题的应用.针对基本蝙蝠算法在解决离散型生产调度问题时,存在传统群智能算法的后期收敛精度不高、易陷入局部最优的通病,结合置换流水调度问题的特点,提出改进的蝙蝠算法,即引入自适应惯性权重作用于蝙蝠的速度更新,以提高算法的收敛速度;引入动态收缩搜索区域作用于蝙蝠的位置更新,以提高蝙蝎搜索效率.实验结果表明改进后的蝙蝠算法明显提高了质量.
【总页数】4页(P140-143)
【作者】周宗渠;田大钢
【作者单位】上海理工大学管理学院,上海200093;上海理工大学管理学院,上海200093
【正文语种】中文
【中图分类】TP301.6
【相关文献】
1.改进并行蚁群算法求解置换流水线调度问题 [J], 黄华;肖菁;张军
2.求解置换流水线调度问题的改进萤火虫优化算法 [J], 张丽红;余世明
3.改进布谷鸟搜索算法求解置换流水线调度问题 [J], 彭勇; 郑慧君
4.改进粒子群算法求解置换流水车间调度问题 [J], 张源;王加冕
5.应用改进混合进化算法求解零空闲置换流水车间调度问题 [J], 裴小兵;李依臻因版权原因，仅展示原文概要，查看原文内容请购买。

改进蝙蝠算法柔性作业车间调度问题研究李帆;高东;许欣;张玉良【摘要】针对柔性作业车间调度问题,提出了一种改进的离散蝙蝠算法.该算法采用双层编码序列方式,利用均衡机器负载分配策略和插入式解码方案初始化种群,同时设计了离散蝙蝠算法的速度、位置更新的相关算子和操作,引入了平衡调整因子改善算法搜索能力.通过案例测试并与其他算法比较,验证了改进的离散蝙蝠算法可以有效地求解柔性作业车间调度问题,并具有较高的精确度.【期刊名称】《计算机工程与应用》【年(卷),期】2018(054)021【总页数】6页(P265-270)【关键词】蝙蝠算法;柔性作业车间调度问题;算法优化【作者】李帆;高东;许欣;张玉良【作者单位】北京化工大学信息科学与技术学院自动化系,北京 100029;北京化工大学信息科学与技术学院自动化系,北京 100029;北京德普罗尔科技有限公司,北京 100029;北京德普罗尔科技有限公司,北京 100029【正文语种】中文【中图分类】TP3911 引言柔性作业车间调度问题（Flexible Job-shop Scheduling Problem，FJSP）是对传统的作业车间调度问题的扩充，其数学本质是NP-hard问题[1-2]，在调度生产过程中不止需要考虑每个工件所有工序的加工顺序，还需要考虑对每个工件每道工序的机器分配问题。

FJSP问题打破了机器约束和加工路线固定的限制，增强了生产调度的灵活性，有助于进一步提高车间生产效率，符合当前对离散制造业的升级趋势，对实现柔性化智能生产具有重要意义。

蝙蝠算法（Bat Algorithm，BA）[3]是Yang于2010年仿生蝙蝠的回声定位能力而提出的一种新型启发式算法，具有模型简单易用，寻优性能强等优点。

目前该算法应用于生产调度领域的研究文献还相对较少，Marichelvam等针对混合流水车间调度问题采用蝙蝠算法进行优化[4-5]。

Luo等采用蝙蝠算法思想解决了置换流水车间调度问题，分解调度问题为多个子问题，并引入NEH启发式算法[6]。

蝙蝠算法的研究进展作者：程春英刘娜仁来源：《电脑知识与技术》2016年第24期摘要：蝙蝠算法（BA）是通过用搜索空间中的点模拟自然界中的蝙蝠个体，将搜索和优化过程模拟成蝙蝠个体搜索猎物和移动过程，将求解问题的目标函数度量成个体所处位置的优劣，在搜索和优化过程中用好的可行解取代较差的可行解的迭代过程的一种优化算法。

蝙蝠算法因具有较强的鲁棒性、高效性和应用性，已成功地应用于函数优化、工程设计、分类等多个方面。

本文首先给出了蝙蝠算法的原理及模型，然后列出了蝙蝠算法近几年来的改进研究，最后展望了蝙蝠算法的发展方向。

关键词：蝙蝠算法；回声定位；脉冲；改进中图分类号：TP18 文献标识码：A 文章编号：1009-3044（2016）24-0187-02Abstract： Bat algorithm （BA） is by using the search space of some model bats in the nature， search and optimization of process simulation into bats individual search prey and moving process， measures to solve the problem of objective function into individual strengths and weaknesses of the location， in the search and optimization process with good poor feasible solution to replace the feasible solution of an optimization algorithm of iterative process.The bat algorithm for has stronger robustness， efficiency and applicability， has been successfully applied to functionoptimization， engineering design， classification， and many other aspects.This article first elaborated the bat algorithm basic principle and mathematical model， and then bat algorithm existing various kinds of improved algorithm is given， and the development direction of the bat algorithm are discussed.Key words： Bat Algorithm； Echolocation ；Impulse ；Improvement1 引言蝙蝠算法（Bat Algorithm，BA）是2012年杨教授提出的一种群智能优化算法[1]。

一种蝙蝠算法优化的云计算任务调度
曹欲晓;俞翔;钱瑛
【期刊名称】《微电子学与计算机》
【年(卷),期】2015(32)10
【摘要】针对云计算环境下的任务调度属于NP困难问题的特性,根据群体智能寻优的原理,提出了一种应用蝙蝠算法优化的云计算任务调度算法.首先给出了云计算任务调度的数学模型,定义了子任务的编号规则.接着提出了一种连续空间上的蝙蝠位置编码方案,并定义了适应值函数.最后应用蝙蝠算法完成了云计算任务的调度.仿真实验证明,此调度算法较其他算法减少了任务的总完成时间,提高了计算资源的利用率.
【总页数】5页(P17-20)
【关键词】云计算;任务调度;蝙蝠算法;位置编码
【作者】曹欲晓;俞翔;钱瑛
【作者单位】南京工程学院计算机工程学院
【正文语种】中文
【中图分类】TP393
【相关文献】
1.融合负载均衡和蝙蝠算法的云计算任务调度 [J], 王东亮;衣俊艳;李时慧;王洪新
2.一种移动云计算下任务调度算法的研究 [J], 陈暄
3.一种基于遗传和模拟退火算法的云计算任务调度算法 [J], 杨亚乐;金同标;殷进勇
4.MC2ETS:移动云计算中一种能效任务调度算法 [J], 叶符明;李雯婷;王颖
5.基于改进蝙蝠算法的云计算任务调度研究 [J], 乔良;林伟伟
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基于蝙蝠优化算法的电力系统经济调度
朱宗玖;刘俊家
【期刊名称】《哈尔滨商业大学学报（自然科学版）》
【年(卷),期】2024(40)2
【摘要】针对电力系统的优化调度问题,提出基于蝙蝠优化算法的运行策略,旨在降低发电机组的总燃料成本和减少污染物排放量.然而由于约束条件的复杂性,一般的数学方法难以解决这个难题.采用优化过的蝙蝠算法(NBA)来解决电力系统动态经济调度问题,为了验证优化过的NBA算法的性能,对一个含有6台火电机组的电力系统进行优化调度,并在Matlab软件中对模型进行了仿真和测试.以运行成本最小为目标函数,约束条件包含功率平衡约束、火电机组最大最小出力约束、火电机组爬坡约束、网络潮流约束等,然后使用NBA算法完成对电力系统优化调度决策任务,结果表明,优化过后的算法减少污染的同时降低了发电成本,提升了电力系统的效益.【总页数】7页(P179-185)
【作者】朱宗玖;刘俊家
【作者单位】安徽理工大学电气与信息工程学院
【正文语种】中文
【中图分类】TM734
【相关文献】
1.基于协同进化多目标优化算法的含风电场的电力系统经济调度研究
2.基于动态C 藤pair-Copula的电力系统动态经济调度场景协同优化算法
3.全域旅游背景下运
河城市体育旅游发展路径研究——以江苏淮安为例4.基于旗鱼优化算法的电力系统动态经济调度方法研究
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改进蝙蝠算法在Job-shop调度问题上的应用凌远雄;叶春明;郭迎迎【摘要】针对蝙蝠算法求解Job-shop调度问题的局限性,采用字符串编码、NEH 初始化种群粒子和增加随机扰动的方法,对现有蝙蝠算法进行改进.通过对Job-shop调度问题基准算例的求解,并和模拟退火算法、标准遗传算法和粒子群算法进行比较,验证了该算法操作简单,收敛速度快,结果精度高,能有效求解Job-shop调度问题.【期刊名称】《科技与管理》【年(卷),期】2014(016)001【总页数】5页(P37-40,61)【关键词】Job-shop调度;蝙蝠算法;随机扰动;字符串编码;NEH初始化【作者】凌远雄;叶春明;郭迎迎【作者单位】上海理工大学管理学院,上海200093;上海理工大学管理学院,上海200093;上海理工大学管理学院,上海200093【正文语种】中文【中图分类】TP301.6车间作业调度(Job-shop scheduling problem，JSP)是根据生产需要以及资源配置情况，对车间的生产过程制定作业调度控制计划，是一类典型的组合优化问题及典型的NP-hard难题［1］，其在工程领域具有非常重要的应用意义。

在求解Job-shop问题的方法中，智能优化算法由于对求解大规模调度问题具有效果好、搜索速度快等优势，目前广泛应用于优化作业车间调度问题。

Rubiyah Y 等［2］提出一种由异步群体遗传算法和自迁移遗传算法相结合的新型混合并行遗传算法，实验测试结果表明，算法能有效减少作业车间调度问题的makespan，并能缩短计算时间。

Wannaporn T等［3］通过改变选择算子、交叉算子和变异算子的方法，提出了一种改进的遗传算法来求解柔性作业车间调度问题，并利用10个著名的标准算例进行测试，结果表明该算法能有效的解决柔性车间作业调度问题。

Yang X S［4］提出了一种新型的启发式智能蝙蝠算法，该算法基于模拟蝙蝠在捕食过程中所利用的回声定位理论，能很好的求解组合优化问题。

新型离散蝙蝠算法求解柔性流水车间调度问题徐华;张庭【摘要】A novel discrete bat algorithm is proposed for solving the Flexible Flow Shop Scheduling Problem(FFSP) with makespan criterion. It redefines the addition operation of the speed and position to achieve the displacement of the particles and gives the specific implementation. The experimental results show that the algorithm has good performance in solving the flexible flow shop scheduling problem, and it is an effective scheduling algorithm.%针对以最小化完工时间为目标的柔性流水车间调度问题，提出了一种新型离散蝙蝠算法。

介绍了蝙蝠算法的基本思想，重新定义速度与位置的加法操作来实现粒子的位移，给出了算法的具体实现方案。

通过实例仿真和算法比较验证了算法的优化性能，实验结果表明该算法可以有效地求解柔性流水车间调度问题。

【期刊名称】《计算机工程与应用》【年(卷),期】2016(000)002【总页数】4页(P262-265)【关键词】柔性流水车间调度;离散蝙蝠算法;优化算法【作者】徐华;张庭【作者单位】江南大学物联网工程学院，江苏无锡 214122;江南大学物联网工程学院，江苏无锡 214122【正文语种】中文【中图分类】TP18XU Hua,ZHANG Ting.Computer Engineering and Applications,2016,52（2）：262-265.柔性流水车间调度问题（Flexible Flow Shop Scheduling Problem，FFSP）是从大量实际生产线调度实践中得到的精简模型，已经成为先进制造技术的关键。

基于膜计算的蝙蝠算法在云计算资源调度的研究
宁彬;谷琼;吴钊;袁磊;胡春阳
【期刊名称】《计算机应用研究》
【年(卷),期】2015(032)003
【摘要】如何进一步实现云计算环境下的资源利用最大化是目前研究的热点.建立云计算环境下的资源分配模型,云计算资源调度使用蝙蝠算法,同时引入膜计算概念,提出一种基于膜计算的蝙蝠算法,将膜系统内部分解为主膜和辅助膜,在辅助膜内进行蝙蝠的个体局部寻优,将优化后的个体传送到主膜间进行全局优化,从而达到了云计算资源优化分配要求.通过CloudSim平台与其他算法进行仿真对比表明算法提高了云计算环境下的系统处理时间和效率,使得云计算环境下的资源分配更加合理.【总页数】4页(P830-833)
【作者】宁彬;谷琼;吴钊;袁磊;胡春阳
【作者单位】湖北文理学院,湖北襄阳441053;湖北文理学院,湖北襄阳441053;湖北文理学院,湖北襄阳441053;湖北文理学院,湖北襄阳441053;湖北文理学院,湖北襄阳441053
【正文语种】中文
【中图分类】TP301.6
【相关文献】
1.基于改进的蝙蝠算法在云计算资源调度中的研究 [J], 李天朝;李蜀瑜
2.基于蝙蝠算法的云计算资源分配研究 [J], 金伟健;王春枝
3.基于膜计算和蚁群算法的融合算法在云计算资源调度中的研究 [J], 徐浙君;陈善雄
4.一种改进后的蝙蝠算法在云计算资源调度的应用及仿真研究 [J], 刘颜颜
5.基于改进蝙蝠算法的云计算任务调度研究 [J], 乔良;林伟伟
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基于改进蝙蝠算法的PSS参数优化研究蝙蝠算法（Bat Algorithm，BA）是一种基于自然界中蝙蝠群体行为的优化算法，它模拟了蝙蝠在寻找食物或者捕捉猎物时的行为，并通过相互之间的声波通信和移动来实现全局和局部。

然而，传统的蝙蝠算法存在着易陷入局部最优解和收敛速度慢的问题。

本文将对蝙蝠算法进行改进，以提高其收敛速度和优化性能。

首先，本文针对蝙蝠算法易陷入局部最优解的问题，提出了一种自适应的蝙蝠频率调节策略。

传统的蝙蝠算法中，蝙蝠之间的频率是固定的，没有进行调整，这样容易导致算法陷入局部最优解。

为了解决这个问题，本文提出了一种自适应的蝙蝠频率调节策略，即通过计算每一轮迭代中每一只蝙蝠的频率变化量，然后根据变化量调整所有蝙蝠的频率，使得蝙蝠能够更好地在空间中进行探索，避免陷入局部最优解。

其次，本文还对蝙蝠算法的局部能力进行了改进，提出了一种新的局部策略。

传统的蝙蝠算法中，局部是通过调整蝙蝠的位置来实现的。

然而，这种方法容易导致算法陷入局部最优解，因为蝙蝠的移动范围是有限的。

本文提出了一种新的局部策略，即蝙蝠之间通过声波通信来实现局部。

具体来说，当蝙蝠在空间中找到一个较好的解时，会通过发送声波的方式通知其他蝙蝠，其他蝙蝠接收到声波后会朝着发送声波的蝙蝠的方向移动，从而实现局部。

这种局部策略能够利用蝙蝠之间的协同效应，提高算法的优化性能。

最后，本文对改进的蝙蝠算法进行了PSS参数优化研究。

PSS（Power System Stabilizer）参数优化是电力系统中的一个重要问题，目标是通过调整PSS的参数来提高电力系统的稳定性和响应性能。

本文将改进的蝙蝠算法应用于PSS参数优化问题中，并通过对IEEE 14节点标准系统进行仿真实验，验证了改进的蝙蝠算法的有效性和优化性能。

总之，本文基于改进蝙蝠算法进行了PSS参数优化研究，并提出了自适应的蝙蝠频率调节策略和新的局部策略，以提高算法的收敛速度和优化性能。