付亚平
- 作品数：7 被引量：40H指数：4
- 供职机构：东北大学信息科学与工程学院更多>>
- 发文基金：国家自然科学基金国家杰出青年科学基金中央高校基本科研业务费专项资金更多>>
- 相关领域：自动化与计算机技术一般工业技术理学电子电信更多>>
- 混合并行机调度问题的多目标优化模型及算法被引量：11
- 2014年
- 针对生产工序的合并造成一种串并联共存的生产布局,研究了一种特殊的混合并行机调度问题,并考虑以最小化总流水时间和最小化总延迟工件数量为目标的多目标调度问题,建立了混合整数规划模型.针对模型特点,设计了一种改进的非支配排序遗传算法进行求解,采用基于启发式方法的初始种群生成方式以提高种群的质量和多样性,并引入一种局域搜索策略以改善求解算法所获得的非支配解的质量及分布性.通过对大量数值算例进行仿真实验,并与典型的多目标优化算法进行比较,结果表明所提出的模型和算法在收敛性、分布性及极端点质量方面均具有优势,能够较好的解决多目标混合并行机调度问题.
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- 关键词：多目标优化非支配排序遗传算法局部搜索
- 面向多目标优化问题的基于Species的遗传算法被引量：1
- 2016年
- 为了能够快速准确地获得多目标优化问题的一组非支配解,提出了一种基于Species的多目标遗传算法.该算法采用Tchebycheff方法构建一定数量的子问题,进而基于Species机制构造多种群实现了对多个子问题的并行求解.这种采用多个体对一个最优解的搜索方式提高了算法的探索能力和开发能力.最后,对一组标准测试函数进行仿真实验,结果表明所提出的算法能够快速准确地获得一定数量的非支配解.
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- 关键词：多目标优化问题遗传算法多目标优化算法
- 面向多目标流水车间调度的多种群多目标遗传算法被引量：11
- 2016年
- 针对制造型企业普遍存在的流水车间调度问题,建立了以最小化最迟完成时间和总延迟时间为目标的多目标调度模型,并提出一种基于分解方法的多种群多目标遗传算法进行求解.该算法将多目标流水车间调度问题分解为多个单目标子问题,并分阶段地将这些子问题引入到算法迭代过程进行求解.算法在每次迭代时,依据种群的分布情况选择各子问题的最好解及与其相似的个体分别为当前求解的子问题构造子种群,通过多种群的进化完成对多个子问题最优解的并行搜索.通过对标准测试算例进行仿真实验,结果表明所提出的算法在求解该问题上能够获得较好的非支配解集.
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- 关键词：多种群遗传算法多目标优化流水车间调度
- 设备带有恶化特性的作业车间调度模型与算法被引量：8
- 2015年
- 考虑到现实作业车间调度中设备具有恶化特性,针对作业的处理时间是开始时间的线性递增函数的作业车间调度问题,建立了以最小化最迟完成时间为目标的优化模型,进而设计了嵌套分割算法进行求解.该算法在抽样阶段嵌入单亲遗传算法以提高抽样的多样性和质量.实例结果表明,所提出的算法在解决该问题上可以获得较高质量的解,并且具有很好的鲁棒性.
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- 关键词：单亲遗传算法调度问题
- 基于FFT-COSS的光纤F-P传感器解调算法
- 2022年
- 针对光纤Fabry-Perot(F-P)传感器的解调,提出一种基于快速傅里叶变换与余弦相似度(FFT-COSS)的腔长解调算法.首先利用快速傅里叶变换确定腔长的粗测值,然后结合余弦相似度算法求取精确腔长值,作为F-P腔的最终解调结果.仿真结果表明,FFT-COSS算法将解调误差控制在±0.2 nm,单次解调的平均时间控制在1 s.将该算法应用于石墨烯与聚甲基丙烯酸甲酯(PMMA)混合膜制作的薄膜式F-P传感器微压测试系统.实验结果表明,FFT-COSS算法的拟合度达到0.990 8,腔长分辨率优于0.621 8 nm,单次解调的平均时间控制在1 s,与仿真结果相符.
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- 关键词：余弦相似度
- 基于自适应多种群策略的混合多目标优化算法被引量：7
- 2017年
- 为了能够快速准确地获得多目标优化问题的一组具有较好质量和分布性的非支配解,提出了一种自适应多种群混合多目标优化算法.该算法将多目标优化问题分解为多个单目标子问题,在每次迭代时,根据种群在目标空间和解空间的分布情况为多个子问题分别构造子种群,并采用粒子群优化算法对子问题最优解实施搜索,利用差分进化算法对外部档案实施进化.通过对标准测试函数仿真实验,并与经典的及类似策略的多目标优化算法进行比较,结果表明所提出的算法能够利用较少的估值次数获得较好质量和分布性的非支配解集.
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- 关键词：多种群多目标优化算法自适应
- 设备具有恶化特性的多目标流水车间调度模型与算法被引量：2
- 2016年
- 考虑到现实流水车间调度中设备具有恶化特性,针对作业处理时间是其开始时间的线性递增函数的流水车间调度问题,建立了最小化最大完成时间和总延迟时间的多目标优化模型;进而设计了一种基于分解的自适应多种群多目标遗传算法进行求解.该算法将多目标优化问题分解为多个单目标子问题,并分阶段地将这些子问题引入求解过程.在每次迭代时,根据种群在目标空间和解空间的分布情况,自适应地为当前求解的子问题分别构造子种群进行求解.通过对数值算例仿真实验,验证和分析了所提出的算法在解决该问题上能够获得较好质量和分布性的非支配解集.
- 付亚平王洪峰黄敏王兴伟
- 关键词：流水线调度多目标优化算法多种群
