福建省教育厅A类人文社科/科技研究项目(JA11192)
- 作品数：4 被引量：7H指数：2
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- 相关机构：福建工程学院更多>>
- 发文基金：福建省教育厅A类人文社科/科技研究项目国家自然科学基金福建省自然科学基金更多>>
- 相关领域：交通运输工程机械工程更多>>
- 基于遗传算法-多智能体的FMS刀具在线调度被引量：1
- 2013年
- 为了解决静态调度和传统动态调度的缺点,提出一种基于多智能体的FMS刀具调度管理模型,进行刀具分配和回收的智能管理。文章定义模型智能体之间的交互逻辑,以刀具交换次数最小化为目标,建立刀具动态调度的数学模型,并针对该模型,设计相应的遗传算法。通过一个特定的刀具调度问题的优化,结果表明该遗传算法优化结果好于一般的启发式算法,消耗时间远低于隐枚举法,是多智能体调度模型理想的动态调度算法。
- 黄恩洲
- 关键词：柔性制造系统刀具智能体调度
- 基于遗传算法—多智能体的FMS工件调度研究被引量：2
- 2013年
- 针对柔性制造系统(FMS)一般调度方法的不足,提出基于全局黑板的多智能体调度系统,该系统建立多智能体交互过程,通过多智能体的合作快速建立调度模型,并通过优化模块对调度模型进行求解,从而获得非劣调度方案。在设计优化模块时,采用遗传算法,针对柔性制造系统调度问题的特点,改进并扩展了基于工序的编码方法,引入工序—机器的关系矩阵,从而实现解和染色体的一一对应关系,并设计算法的适值函数、选择方法、交叉和变异方法。仿真结果表明,该调度系统在求解时收敛速度快、精度较高。最后通过10个经典的柔性job-shop调度算例,与单纯使用遗传算法和禁忌搜索算法进行比较,目标值平均改善2.21%和1.04%。
- 黄恩洲吴少雄
- 关键词：柔性制造系统调度遗传算法智能体
- 基于粒子群—小波神经网络的短时交通量预测被引量：3
- 2014年
- 针对短时交通量的非线性和时变性,提出一种基于粒子群—小波神经网络的预测方法。该方法以前馈多层感知器的神经网络拓扑结构为基础,将预测误差反向传播,经粒子群优化算法对神经网络连接权值进行修正。隐含层神经元选择Morlet母小波基函数作为激活函数,利用小波分解分离短时交通量的高频部分和低频部分,防止高低频数据之间的过度影响,进一步提高预测的精度。根据最简化结构概念对神经网络结构进行泛化,确定最优网络结构,提高预测的速度。通过实例预测显示,该方法预测精度高,预测速度快,能够满足实际工程的要求。
- 黄恩洲
- 关键词：泛化小波神经网络粒子群优化算法
- 基于遗传-小波神经网络的短时交通量预测被引量：1
- 2014年
- 针对短时交通量的高度非线性,提出一种基于遗传-小波神经网络的预测方法.该方法以前馈多层感知器的神经网络拓扑结构为基础,选择Morlet母小波基函数作为隐含层激活函数,以最简化结构概念进行网络泛化,并将误差反向传播,经遗传算法对网络连接权值修正.实例证明,该方法预测精度高,预测速度较快,能够满足实际工程的要求.
- 黄恩洲
- 关键词：小波神经网络遗传算法
