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原料浆的制备是保证氧化铝烧结产品质量的关键过程。 为了在存在不确定性的情况下获得合格的原浆,开发了一种两阶段智能优化系统,该系统通过优化原料配比和重新混合操作来减弱不确定性的影响。 在第一阶段,建立将
提出了一种新的启发式算法,用于求解无等待流水车间调度问题的总流水时间指标。该算法命名为标准差启发,基于著名的NEH启发算法。首先阐述了总流水时间指标;其次描述了标准差启发算法的过程;最后用标准差启发算
针对既存在阻塞限制工件又存在无等待约束工件的柔性流水车间调度问题,提出了一种离散粒子群优化的求解方法。该方法采用基于排列的编码形式,设计了推进—迭代算法进行解码并计算问题目标值,利用离散粒子群优化算法
离散人工蜂群算法,用于最小化阻塞流水车间调度中的总流时间
构建了一种面向园区级区域综合能源系统的日前-实时两阶段经济性调度优化模型。建立了综合考虑系统各类运行成本的日前经济性调度模型;在日前调度基础上通过修正各个微源机组、储能的运行状态并考虑柔性负荷的需求响
多对一的汇聚传输是无线传感器网络, 特别是工业无线传感器网络中的一个典型的数据传输模式. 针对具有星形和网状两层拓扑结构的工业无线传感器网络汇聚传输的实时性要求, 分析簇-线型路由下完成汇聚传输所需时
针对粒子群算法易早熟的缺点,提出了一种结合迭代贪婪(IG)算法的混合粒子群算法。算法通过连续几代粒子个体极值和全局极值的变化判断粒子的状态,在发现粒子出现停滞或者粒子群出现早熟后,及时利用IG算法的毁
流水车间调度问题在工业界的应用十分广泛，目前，针对不同的模型，流水车间调度问题也不一样，本专题针对基于旋转门的量子遗传算法在流水车间调度问题的应用做出了完整的实现。
针对目前具有学习效应调度的研究范围局限在单机或双机流水车间调度方面且学习模型过于简单的问题，建立了一般情况下具有工件相关学习因子、以最大完工时间为目标的多机流水线调度模型。在对模型有效求解方面，针对多
求解无闲置置换流水车间调度问题的具有差分进化的变量迭代贪婪算法
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