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公开(公告)号：CN108053119A
公开(公告)日：2018-05-18
申请号：CN201711350306.X
申请日：2017-12-15
Applicant: 兰州理工大学
Abstract: 本发明公开了一种求解零等待流水车间调度问题的改进粒子群优化算法，首先参数初始化和种群初始化，生成初始工件序列，然后使用阶乘编码方法，将所有排列映射至整数构成初始种群，最后，随机生成可行的初始速度集；移动粒子；通过原始PSO种群更新策略更新种群，将新的种群映射到相应的工件序列，并评估每个新工件序列的完工时间。使用改进的变邻域搜索算法进行局部搜索，并将搜索得到的结果替换；使用种群自适应算子PA增加种群的多样性；检查终止条件，如果终止条件满足，停止，返回变量的值和相应的序列作为最终的解，否则继续更新粒子速度。本发明的有益效果是改进了粒子群优化算法，提升了全局搜索能力，避免了过早收敛。
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公开(公告)号：CN107958313A
公开(公告)日：2018-04-24
申请号：CN201711374626.9
申请日：2017-12-19
Applicant: 兰州理工大学
Abstract: 本发明公开了一种离散的水波优化算法，并将其应用到制造业中具有零等待约束的流水线调度问题上。包括步骤：给所有的水波初始化一个位置向量，并赋予一个波长值；在每一次迭代中，对每一个水波都执行一次传播操作，传播的范围由水波的波长决定；若一个水波传播了波高次都没有发现更好的解，那么就对该水波进行一次折射操作，并重新设置该水波的波高；若一个水波传播到了一个优解，且优于历史最优解，那么对该水波执行折射操作，并重新设置该水波的波高；若一个水波传播到了一个优解，但劣于历史最优解，那么对该水波执行排差操作，更新该水波的波高。本发明体现了高效的自适应能力，能够更加智能的为制造业调度环境提供一个优秀的方案。
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公开(公告)号：CN118982163A
公开(公告)日：2024-11-19
申请号：CN202410890881.2
申请日：2024-07-04
Applicant: 兰州理工大学
IPC: G06Q10/0631 , G06Q50/04 , G06Q50/06 , G06Q10/04 , G06N3/126
Abstract: 本发明涉制造业电解铝生产调度技术领域，特别涉及一种用于电解铝的工人约束下车间调度的差分进化方法,用一种多特征驱动的学习型差分进化优化算法，用于最小化最大完工时间和总能耗，该算法能够优化考虑工人因素的柔性作业车间调度系统的运行效率和性能；包括以下步骤：使用随机初始化策略得到初始调度解，使用差分进化算子优化调度解，使用决策神经网络分析调度解并选择二次优化算子，使用二次优化算子完成调度解的二次优化。本发明的有益效果是：本发明定义了铝加工过程中典型的一类调度问题整数规划模型：考虑工人因素的柔性作业车间调度问题，并提出了一种将能耗和完工时间相结合的评价准则。
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公开(公告)号：CN117828997A
公开(公告)日：2024-04-05
申请号：CN202410112802.5
申请日：2024-01-26
Applicant: 兰州理工大学
IPC: G06F30/27 , G06N3/042 , G06N3/0442 , G06N3/088 , G06F111/08 , G06F113/08
Abstract: 本发明公开了一种时空风速预测方法、装置及介质，所述方法包括：将风速序列分解为n个模态分量(IMF)；计算每个IMF的样本熵，并根据样本熵将n个IMF整合为m个In‑IMF，其中m
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公开(公告)号：CN116796789A
公开(公告)日：2023-09-22
申请号：CN202310725710.X
申请日：2023-06-19
Applicant: 兰州理工大学
IPC: G06N3/006 , G06N3/0442 , G06N3/0985 , G06N5/01
Abstract: 本发明涉及一种基于策略梯度的迁徙鸟协同优化方法与集成系统，包括如下步骤：算法种群初始化模块；在本模块中，采用了一种随机初始化方法，用于生成多个随机初始解；迁徙鸟优化算法领飞鸟群模块；在本模块中，针对领飞鸟群中的个体采用基于高斯分布的分布式估计算法优化种群，并将生成的子代解中的次优解定义为分享解，用于进化跟飞鸟群；迁徙鸟优化算法跟飞鸟群模块；在本模块中，设计了一种多策略的学习机制；在本模块中，设计了一种策略选择器和一种网络参数优化器；基于多种群合作协同的更换领飞鸟模块；在本模块中，设计了一种基于破坏重构的更换领飞鸟群规则，领飞鸟群和跟飞鸟群根据其规则进行打乱重组，完成新的种群分配。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN116663845A
公开(公告)日：2023-08-29
申请号：CN202310758286.9
申请日：2023-06-26
Applicant: 兰州理工大学
IPC: G06Q10/0631 , G06Q10/0633 , G06Q50/04
Abstract: 本发明涉及制造业分布式生产调度技术领域，特别涉及一种用于分布式装配混合零空闲置换流水线的集成调度方法，包括如下步骤：步骤一、调度序列初始化模块；将待加工工件随机分配到个各子工厂中，并保证每个工厂至少分配到一个工件；依次使用低级启发式方法对每个工厂中的工件进行排序；根据排好的序列生成一定数量的个体，组成一个种群，在后续的工作中，对种群中的个体进行操作；步骤二、操作的概率模型自学习策略模块；设计了一种基于概率模型的增量学习策略，将低级启发式序列总结为知识，用于指导进行自学习的选择操作算子；步骤三、破坏和重构策略模块；设计了分别针对产品和工件的破坏和重构操作，以实现进一步缩短工件完工时间的目的。
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公开(公告)号：CN114839929A
公开(公告)日：2022-08-02
申请号：CN202210262435.8
申请日：2022-03-17
Applicant: 兰州理工大学
IPC: G05B19/418
Abstract: 本发明涉制造业分布式生产调度技术领域，特别涉及一种用于电解铝的节能流水线调度鲸鱼优化方法与集成系统,用一种基于帕累托自适应参考点的协同鲸鱼优化算法(Cooperative Whale Optimization Algorithm with Pareto‑adaptive Reference Points，PaRP/CWOA)，用于最小化最大完工时间(makespan，CMAX)、总延迟(total tardiness，TTD)和总能耗(total energy consumption，TEC)，该算法能够优化带序列相关准备时间的分布式阻塞流水车间调度系统的运行效率和性能；包括以下步骤：调度序列初始化模块，操作的自学习选择策略和能源节省调整策略；本发明的有益效果是：本发明定义了铝加工过程中典型的一类调度问题整数规划模型：能源约束型带序列相关准备时间的分布式阻塞流水车间调度问题，并提出了一种将能耗和完工时间相结合的评价准则。
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公开(公告)号：CN114677027A
公开(公告)日：2022-06-28
申请号：CN202210338658.8
申请日：2022-04-01
Applicant: 兰州理工大学
Abstract: 本发明属于数据处理技术领域，公开了一种分布式柔性流水车间调度系统、方法、终端及介质，基于知识驱动的学习型帝王蝶优化方法的分布式柔性流水车间调度系统包括：基于知识驱动的学习型帝王蝶优化模块、分布式装配柔性流水车间调度序列生成模块、初始化模块、适用性计算模块、输出模块。本发明利用知识驱动的学习机制的帝王蝶优化算法能够有效地进化，具有自学习能力。从候选解中提取的邻域信息被视为KDLMBO算法的先验知识。学习机制由学习迁移算子和学习蝶形调整算子组成。然后，在算法的迭代过程中，由这两个合作算子实现自我学习的集体智能。实验结果证明了本发明提出的KDLMBO算法的效率和意义。
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公开(公告)号：CN114066121A
公开(公告)日：2022-02-18
申请号：CN202010784752.7
申请日：2020-08-06
Applicant: 兰州理工大学
Abstract: 本发明公开了一种基于差分进化算法的调度优化求解方法，主要包括：首先，针对不同优化问题及调度问题，根据DE算法的运行机制，对算法中不同模块进行构建。其次，针对函数优化问题及分布式阻塞流水作业车间调度问题，优化求解器内部集成了两种针对不同问题进行求解的推荐算法。本发明的有益效果：能够在有限时间内获得较高的候选解精度，并且具有收敛速度快，稳定性较强等特点。
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公开(公告)号：CN110490470A
公开(公告)日：2019-11-22
申请号：CN201910783041.5
申请日：2019-08-23
Applicant: 兰州理工大学
Abstract: 基于生物地理学优化算法的优化求解器，主要包括：首先，针对不同优化问题及调度问题，根据BBO算法的运行机制，对算法中不同模块进行构建。其次，针对函数优化问题、零等待流水车间调度问题以及作业车间调度问题，优化求解器内部集成了三种针对不同问题进行求解的推荐算法。实验结果表明本发明中提出的优化求解器能够在有限时间内获得较高的候选解精度，并且具有收敛速度快，稳定性较强等特点。
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