贺利军
- 作品数：6 被引量：33H指数：4
- 供职机构：福州大学机械工程及自动化学院更多>>
- 发文基金：福建省自然科学基金福建省教育厅科技项目福州市科技计划项目更多>>
- 相关领域：自动化与计算机技术机械工程一般工业技术更多>>
- 基于灰熵并行分析优化算法的多目标流水车间调度被引量：4
- 2015年
- 在供应链环境下构建一个多目标Flow Shop调度优化模型,采用灰熵并行分析(GEPA)法优化该多目标模型。在表征序列间相似程度的灰关联分析法基础上引入信息熵理论建立GEPA法,推导出的灰熵并行关联度衡量多目标Pareto解与理想解的相似程度,并将其作为适应度值引导算法进化,避免多目标优化问题中直接对目标权重赋值。在此基础上建立基于灰熵并行分析的遗传算法。实验结果表明,该算法可有效解决供应链环境下高维多目标Flow Shop调度问题,在多目标最优解、性能评价指标等方面均优于基于随机权重的遗传算法。
- 朱光宇贺利军
- 关键词：SHOP多目标优化
- 灰熵并行分析法多目标次序敏感性研究被引量：2
- 2016年
- 针对多目标优化算法对目标次序表现敏感这一特点,提出对灰熵并行分析法的目标次序敏感性进行分析.以多目标流水车间调度问题为对象,建立不同目标次序的多目标流水车间调度模型,以基于灰熵并行分析的GA优化不同次序的多目标模型.定义敏感系数,绘制敏感系数曲线图.实验结果表明,灰熵并行分析法对目标次序敏感,按目标值大小排列的升序和降序并不是最好的次序,震荡次序敏感系数最小.表明多目标优化时要选择合理目标次序以获得更好的优化结果.算法适应度值同样对目标次序敏感,对算法搜索效果影响明显.
- 朱光宇贺利军
- 基于模糊关联熵的高维多目标流水车间调度优化被引量：10
- 2015年
- 针对现有优化方法在求解高维多目标问题上的弊端,将多目标解映射为模糊集,提出利用表征模糊集间关联相似程度的模糊关联熵方法解决多目标优化问题。建立基于模糊关联熵的多目标优化方法,以模糊关联熵系数的大小衡量Pareto解模糊集与理想解模糊集的相似程度,并以该系数作为粒子群优化算法适应度值引导算法进化,建立基于模糊关联熵的多目标粒子群优化算法。实验表明,基于模糊关联熵的粒子群优化算法可以有效解决高维多目标Flow Shop调度问题,算法在优化解和各性能指标上皆优于基于随机权重的粒子群优化算法,特别在求解较大规模问题时,基于此法的粒子群优化算法表现更佳。
- 贺利军刘超朱光宇
- 关键词：模糊集多目标优化粒子群优化算法
- 云制造研究及应用综述被引量：8
- 2015年
- 首先介绍了云制造的定义及内涵,指出不同定义的共性特点。然后对云制造的体系结构、框架、模型及关键技术的国内外研究成果进行了综述。通过对现有研究成果的分析指出不足之处,同时介绍了云制造的国内外应用现状。最后对云制造未来的一些研究方向做了展望,主要包括云计算和物联网技术问题、云服务选择与组合问题、云制造服务结果评估问题、云制造安全与信任问题、中小型企业的云制造应用。
- 朱光宇贺利军居学尉
- 关键词：云制造体系结构
- 基于熵和隶属度函数的高维多目标优化问题求解被引量：6
- 2016年
- 为求解高维多目标优化问题,提出一种新的适应度分配策略,即模糊关联熵方法(FREM)。结合模糊信息熵理论和隶属度函数给出FREM,采用隶属度函数将Pareto解和理想解映射为模糊集,运用模糊信息熵理论处理Pareto解模糊集与理想解模糊集之间的内在关系,并进行适应度分配。以模糊关联熵系数引导群体智能算法进化。在DTLZ测试函数集上的实验结果表明,FREM能够解决高维多目标优化问题,避免子目标数量增加对算法的影响,并得到比随机权重法和NSGA-II更好的优化效果。
- 刘超贺利军朱光宇
- 关键词：隶属度函数
- 基于离散Fréchet距离的多目标优化方法被引量：5
- 2017年
- 针对多目标优化问题中目标间相互冲突的情况,运用相似性理论客观地挖掘目标值间的信息,基于离散Fréchet距离构建一种新的多目标优化方法,建立Z-score标准化—Max值归一化的二元映射组合,用此二元映射组合处理Pareto前沿及理想解对应的各项子目标函数值,将其映射为离散有序点串,并构建多个比较曲线和一个参考曲线。用离散Fréchet距离度量参考曲线与比较曲线的相似程度实现多目标优化,并以该值为适应度值引导遗传算法进化。与另外3种算法进行仿真比较的结果表明,新算法求得的优化解和各项性能指标多数优于其他算法,证明了新算法的可行性和有效性。
- 居学尉贺利军朱光宇
- 关键词：映射多目标优化
