粒子群算法

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  • 基于粒子群算法和仿真技術(shù)的RGV動(dòng)態(tài)調(diào)度建模與優(yōu)化

    摘要:基于10臺(tái)計(jì)算機(jī)數(shù)控機(jī)床(CNC)和1輛軌道式自動(dòng)引導(dǎo)車(RGV)組成的智能加工系統(tǒng),設(shè)計(jì)了RGV動(dòng)態(tài)調(diào)度策略,包括CNC工序分配、CNC編號(hào)奇偶優(yōu)先和RGV任務(wù)分派策略,建立了以系統(tǒng)作業(yè)效率最大化和RGV移動(dòng)時(shí)間最短為優(yōu)化目標(biāo)的數(shù)學(xué)模型,設(shè)計(jì)了基于工序編碼的粒子群算法。最后利用C++語(yǔ)言編程,通過(guò)對(duì)一個(gè)8h班次兩道工序物料加工過(guò)程的三組數(shù)據(jù)的計(jì)算,得出了在最優(yōu)策略下一個(gè)班次三組數(shù)據(jù)分別生產(chǎn)熟料的數(shù)量、系統(tǒng)作業(yè)效率、RGV移動(dòng)時(shí)間、奇偶優(yōu)先策略引起的CNC工序排布變化。通過(guò)仿真對(duì)比和實(shí)例,驗(yàn)證了所提方法的有效性。

  • CPS 傳感器網(wǎng)絡(luò)節(jié)點(diǎn)調(diào)度設(shè)計(jì)

    摘 要 ：針對(duì) CPS 系統(tǒng)中能否高效調(diào)度傳感器節(jié)點(diǎn)資源，提出一種基于混合蛙跳算法的任務(wù)調(diào)度算法。混合蛙跳算法兼具模因演化算法和粒子群算法的特點(diǎn)，同時(shí)也存在容易陷入局部最值、收斂速度不佳的缺點(diǎn)。針對(duì)這些問(wèn)題，結(jié)合 CPS 傳感器任務(wù)調(diào)度的特點(diǎn)，提出了相應(yīng)的優(yōu)化策略，利用混合蛙跳算法求得最優(yōu)解。