混合差分進化與調(diào)度算法

內(nèi)容概要

　　差分進化(de)是當(dāng)今諸多領(lǐng)域熱點研究的智能優(yōu)化算法?！痘旌喜罘诌M化與調(diào)度算法》主要闡述差分進化算法的原理、基本框架和研究進展，分析算法參數(shù)設(shè)置的影響，并重點闡述多種混合差分進化算法的設(shè)計與應(yīng)用，包括基于和聲搜索的混合de算法及其在函數(shù)優(yōu)化、電力負載分配和可靠性冗余優(yōu)化方面的應(yīng)用，基于量子計算的混合de算法及其在混沌系統(tǒng)參數(shù)估計方面的應(yīng)用，基于單純形搜索的混合de算法及其在連續(xù)優(yōu)化和資源受限項目調(diào)度方面的應(yīng)用，基于協(xié)進化的de算法及其在約束優(yōu)化方面的應(yīng)用，基于水平比較的混合de算法及其在機械設(shè)計、控制器設(shè)計方面的應(yīng)用，面向組合優(yōu)化的混合de算法及其在單目標與多目標流水線調(diào)度、作業(yè)車間調(diào)度和動態(tài)調(diào)度等方面的應(yīng)用。
　　《混合差分進化與調(diào)度算法》主要面向自動化、管理科學(xué)與工程、計算機科學(xué)與技術(shù)、機械工程、工業(yè)工程等學(xué)科的大專院校、研究所和企業(yè)的教師、學(xué)生、研究與技術(shù)開發(fā)人員。

書籍目錄

第1章差分進化算法
1.1引言
1.2標準差分進化算法
1.3de的算法研究及改進
1.4復(fù)雜環(huán)境下的de研究
1.5de的應(yīng)用研究
1.6差分進化研究展望
參考文獻
第2章差分進化參數(shù)分析
2.1引言
2.2基于隨機模型的de參數(shù)分析
2.3數(shù)值仿真與分析
參考文獻
第3章基于和聲搜索的混合de算法
3.1和聲搜索算法
3.2和聲差分進化算法
3.3基于典型函數(shù)的測試分析
3.4基于hsde的電力負載分配
3.5基于協(xié)進化hsde的可靠性優(yōu)化
參考文獻
第4章基于量子計算的混合de算法
4.1量子差分進化算法
4.2基于hqede的混沌系統(tǒng)參數(shù)估計
參考文獻
第5章基于單純形搜索的混合de算法
5.1單純形算法
5.2nmde混合算法
5.3基于標準函數(shù)的性能測試
5.4基于nmde的混沌系統(tǒng)參數(shù)估計
5.5基于nmde的資源受限項目調(diào)度研究
參考文獻
第6章基于協(xié)進化的de算法
6.1約束優(yōu)化問題描述
6.2智能約束處理技術(shù)概述
6.3協(xié)進化de算法
6.4數(shù)值仿真與算法比較
6.5種群規(guī)模的影響
參考文獻
第7章基于水平比較的de算法
7.1約束滿足度和水平比較
7.2delc算法
7.3基于delc的約束函數(shù)優(yōu)化
7.4基于delc的機械設(shè)計優(yōu)化
7.5基于delc的魯棒控制器設(shè)計
參考文獻
第8章基于混合de的置換流水線調(diào)度
8.1引言
8.2置換流水線調(diào)度問題描述
8.3多目標優(yōu)化問題描述
8.4置換流水線調(diào)度算法概述
8.5單目標置換流水線調(diào)度的混合de算法
8.6多目標置換流水線調(diào)度的混合de算法
8.7單目標問題的仿真實驗與算法比較
8.8多目標問題的仿真實驗與算法比較
參考文獻
第9章基于混合de的有限緩沖區(qū)調(diào)度
9.1有限緩沖區(qū)置換流水線調(diào)度問題描述
9.2有限緩沖區(qū)置換流水線調(diào)度算法概述
9.3有限緩沖區(qū)置換流水線調(diào)度的混合de算法
9.4單目標調(diào)度問題的仿真實驗與算法比較
9.5多目標調(diào)度問題的仿真實驗與算法比較
參考文獻
第10章基于混合de的零等待流水線調(diào)度
10.1零等待置換流水線調(diào)度問題描述
10.2零等待置換流水線調(diào)度算法概述
10.3單目標nwpfsp的混合de算法
10.4多目標nwpfsp的混合de算法
10.5單目標nwpfsp的仿真與比較
10.6多目標nwpfsp的仿真與比較
參考文獻
第11章基于混合差分進化的作業(yè)車間調(diào)度
11.1問題模型與鄰域結(jié)構(gòu)
11.2jsp的離散de算法
11.3多目標jsp的混合de算法
參考文獻
第12章基于混合差分進化的動態(tài)調(diào)度
12.1加工時間不確定的有限緩沖區(qū)流水線調(diào)度
12.2加工時間不確定流水線調(diào)度算法概述
12.3最優(yōu)計算量分配和假設(shè)檢驗
12.4混合差分進化算法
12.5數(shù)值仿真與算法比較
12.6工件動態(tài)到達設(shè)置時間序相關(guān)的零等待流水線調(diào)度
12.7具有全局罰函數(shù)的滾動調(diào)度策略
12.8局部子問題的調(diào)度算法
12.9dnwpfsp_sdst的數(shù)值仿真與分析
參考文獻

章節(jié)摘錄

版權(quán)頁：   插圖：   項目在執(zhí)行過程中需要各種各樣的資源，但通常資源本身是有限的，或者由于獲得額外資源的成本過高而不可行，也即資源的使用是受限的。如何充分利用各種有限資源高效完成項目一直是項目管理過程中的重要問題。資源受限項目調(diào)度問題（resource constrainedproject scheduling problem，RCPSP）中各項目包含一系列相互關(guān)聯(lián)的任務(wù)，要求在滿足若干子項目的時序約束和資源約束的前提下，安排調(diào)度各任務(wù)的開展時間和結(jié)束時間，達到預(yù)期指標的最優(yōu)化，如總工期最短、總成本最小等。RCPSP是當(dāng)前工程調(diào)度領(lǐng)域的熱點研究課題，具有廣泛的應(yīng)用背景，涉及工程建筑、軟件開發(fā)、船舶工業(yè)、飛機制造業(yè)等行業(yè)和領(lǐng)域。在當(dāng)今全球化的浪潮下，網(wǎng)絡(luò)制造和項目管理的經(jīng)營制造方式越來越普及，分散的企業(yè)負責(zé)整個工程的子項目的情況越來越多，如何調(diào)度各項目成員的生產(chǎn)過程，使得整個項目的進展順利，獲取更高的經(jīng)濟效益，毫無疑問已成為重要的課題。 理論上，RCPSP是一類強NP—hard問題，具有組合爆炸特點。同時，許多生產(chǎn)調(diào)度問題，包括作業(yè)車間（job shop）調(diào)度、流水車間（flow shop）調(diào)度，均是RCPSP的特殊情形。因此，RCPSP的研究具有重要的學(xué)術(shù)意義。目前，求解RCPSP的方法主要有兩類：確定性方法，如分支定界法等；非確定性啟發(fā)式算法，譬如遺傳算法等智能算法。本節(jié)考慮將NMDE算法推廣應(yīng)用于RCPSP。 經(jīng)典RCPSP描述如下：一個項目包含活動集合V＝{1，2，…，J}共J個活動，其中活動1與活動J是用于表示項目開始和結(jié)束的兩個虛活動，不消耗任何時間和資源?？紤]到技術(shù)約束，一些活動之間存在緊前關(guān)系，若活動k的緊前活動l未完成則活動k就不能開始。每個活動i都可能有若干緊前活動，構(gòu)成i的緊前活動集Pi。約定活動在開展過程中資源不可被剝奪，而且活動一旦開始就不能中斷。

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《混合差分進化與調(diào)度算法》為大家全面介紹了差分進化（DE），差分進化（DE）是當(dāng)今諸多領(lǐng)域熱點研究的智能優(yōu)化算法。《混合差分進化與調(diào)度算法》主要面向自動化、管理科學(xué)與工程、計算機科學(xué)與技術(shù)、機械工程、工業(yè)工程等學(xué)科的大專院校、研究所和企業(yè)的教師、學(xué)生、研究與技術(shù)開發(fā)人員。

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