基于遗传算法的二阶段迭代模型任务分布方案寻优
详细信息    查看全文 | 推荐本文 |
  • 英文篇名:Optimization of task distribution scheme of two-stage iterative model based on genetic algorithm
  • 作者:田启华 ; 董群梅 ; 杜义贤
  • 英文作者:TIAN Qi-hua;DONG Qun-mei;DU Yi-xian;College of Mechanical and Power Engineering, China Three Gorges University;
  • 关键词:二阶段迭代模型 ; 遗传算法 ; 启发式算法 ; 任务分布 ; 方案寻优
  • 英文关键词:two-stage iterative model;;genetic algorithm;;heuristic algorithm;;task distribution;;scheme optimization
  • 中文刊名:JXSJ
  • 英文刊名:Journal of Machine Design
  • 机构:三峡大学机械与动力学院;
  • 出版日期:2018-03-20
  • 出版单位:机械设计
  • 年:2018
  • 期:v.35;No.341
  • 基金:国家自然科学基金资助项目(51475265)
  • 语种:中文;
  • 页:JXSJ201803015
  • 页数:6
  • CN:03
  • ISSN:12-1120/TH
  • 分类号:90-95
摘要
针对利用启发式方法求解二阶段迭代模型的最优任务分布方案容易陷入局部最优解的问题,根据二阶段迭代模型中各任务的分布特点,引入具有自适应全局优化特性的遗传算法求解出二阶段迭代模型的最优任务分布方案,从而减少任务执行的时间成本。以某汽车发动机的开发为例,分别应用基于启发式方法和基于遗传算法方法进行求解寻优,通过比较说明了后者的有效性。
        In solving the optimal task distribution scheme of two-stage iterative model, heuristic method is easy to fall into local optimal solution. According to the distribution characteristic of tasks in two-stage iterative model, the genetic algorithm with adaptive global optimization characteristic is adoptedto obtain the optimal task distribution scheme, and realize the less time cost. An automobile engine development process is taken as a sample,the method based on heuristic method and the method based on genetic algorithm are applied to solve the optimal scheme of task distribution,and the method based on genetic algorithm is proved more effective.
引文
[1]陈庭贵,肖人彬.基于内部迭代的耦合任务集求解方法[J].计算机集成制造系统,2008,14(12):2375-2383.
    [2]刘孝圣,刘磊,邓浩江.基于遗传算法的网络处理器任务分配问题[J].计算机应用与软件,2015(8):117-126.
    [3]侯媛彬,高阳东,郑茂全.基于贪心遗传算法的混合轨迹加工走刀空行程路径优化[J].机械工程学报,2013,49(21):153-159.
    [4]石乐义,刘德莉,邢文娟,等.基于自适应遗传算法的拟态蜜罐演化策略[J].华中科技大学学报,2015,43(5):72-80
    [5]Xiao Renbin,Chen Tinggui,Chen Weiming.A new approach to solving coupled task sets based on resource balance strategy in product development[J].International Journal of Materials and Product Technology,2010,39(3/4):251-270.
    [6]陈卫明,陈庭贵,肖人彬.动态环境下基于混合迭代的耦合集求解方法[J].计算机集成制造系统,2010,16(2):271-309.
    [7]汪勇,徐琼,王艳红,等.求解多目标TSP的降幂编码遗传算法[J].计算机工程与设计,2014,35(6):1988-2003.
    [8]于莹莹,陈燕,李桃迎.改进的遗传算法求解旅行商问题[J].控制与决策,2014,29(8):1483-1488.
    [9]吴怀超,令狐克均,孙官朝,等.基于遗传算法的高速轧辊磨床魔头液体动静压轴承的优化设计[J].中国机械工程,2015,26(18):2496-2500.
    [10]丁剑锋,徐海燕.基于灰色DSM的不确定环境下设计过程规划及解耦分析[J].中国管理科学,2014,22(5):15-21.
    [11]李靓,武健伟,石浩然.基于DSM的耦合模块划分方法的研究[J].机械设计与制造,2008(8):223-225.
    [12]田启华,王涛,杜义贤.具有资源最优化配置特性的耦合集求解模型研究[J].机械设计,2016,33(4):67-71.
    [13]段国林,查建中,徐安平,等.启发式算法及其在工程中的应用[J].机械设计,2000,17(6):1-5.
    [14]郝志军.基于遗传算法的铰链转向机构优化设计[J].煤炭工程,2015,47(3):138-140.