模糊Petri网与遗传算法相结合的优化策略

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遗传算法优化技巧

遗传算法是一种优化技术，基于生物进化原理，包括交叉、突变和自然选择等过程。

遗传算法通常用于解决复杂的优化问题，例如机器学习、数据挖掘和控制系统等。

以下是一些遗传算法的优化技巧：1.选择合适的编码方案：编码方案是将问题的解空间映射到遗传算法能够处理的搜索空间的方法。

对于某些问题，二进制编码可能更适合，而其他问题可能需要实数编码或有序编码。

选择合适的编码方案可以使遗传算法更加有效。

2.合理设计适应度函数：适应度函数是用来评估每个个体的优劣程度的函数。

适应度函数的设计应该与问题的目标函数相匹配，并且应该尽可能简单和高效。

同时，适应度函数还应该具有明确的物理意义或实际意义，以便更好地理解算法的性能和结果。

3.选择合适的交叉和突变算子：交叉和突变算子是遗传算法中的两个重要操作，它们可以增加种群的多样性，并有助于算法跳出局部最优解。

选择合适的交叉和突变算子可以提高算法的性能和效率。

4.使用精英策略：精英策略是一种保留优秀个体的策略，即将每一代中的最优个体直接复制到下一代中。

使用精英策略可以加快算法的收敛速度，并提高找到的解的质量。

5.控制种群大小：种群大小是影响遗传算法性能的一个重要参数。

种群大小太小可能会导致算法陷入局部最优解，而种群大小太大则可能会导致计算时间和内存消耗增加。

因此，需要根据问题的规模和复杂度选择合适的种群大小。

6.合理设置终止条件：终止条件是控制遗传算法运行时间和终止条件的方法。

常见的终止条件包括达到最大迭代次数、找到满意的解或达到某个收敛标准等。

选择合适的终止条件可以平衡算法的运行时间和找到的解的质量。

7.并行化遗传算法：对于大规模的优化问题，可以将遗传算法并行化以提高计算效率和性能。

并行化遗传算法可以通过将种群分成多个子种群，并在不同的处理器上同时进行进化来实现。

8.与其他优化方法结合使用：遗传算法可以与其他优化方法结合使用，例如梯度下降法、模拟退火法等。

这些方法可以弥补遗传算法的不足之处，提高算法的性能和效率。

遗传算法在复杂网络优化问题中的应用

遗传算法在复杂网络优化问题中的应用随着数字化时代的到来，人们对信息技术的需求不断增长。

复杂网络作为一种重要的信息传输工具，在社交媒体、电子商务和智能交通等领域中得到了广泛的应用。

然而，由于网络节点众多、连接关系复杂，复杂网络的优化问题变得格外困难。

为了解决这一问题，研究者们开始将遗传算法引入到复杂网络的优化中。

本文将探讨遗传算法在复杂网络优化问题中的应用。

一、遗传算法的基本原理遗传算法是模拟达尔文进化理论的一种优化算法。

它通过模拟自然界的演化过程，逐步搜索最优解。

遗传算法主要由遗传编码、适应度评价、选择、交叉和变异五个操作组成。

1. 遗传编码在遗传算法中，问题的解被编码为染色体（Chromosome）。

染色体是由一系列基因（Gene）组成的。

基因通常采用二进制编码，但也可以使用其他编码方式。

2. 适应度评价适应度评价是根据目标函数对染色体进行评估，以确定其性能和适应度。

适应度值越高，表示染色体越适应问题。

3. 选择选择阶段根据染色体的适应度值，选择优质的染色体作为下一代的父代。

常用的选择方法有轮盘赌选择、锦标赛选择等。

4. 交叉交叉操作是为了产生新的染色体，通过两个父代染色体的基因交换以产生子代。

交叉的方式有单点交叉、多点交叉等。

5. 变异变异操作是为了增加算法的随机性，通过改变染色体中的基因值，引入新的解决方案。

变异操作可以防止算法陷入局部最优解。

二、遗传算法在复杂网络优化问题中的应用1. 网络布局优化网络布局是指在给定的条件下，将网络节点以最佳方式布置在平面或空间中的问题。

在复杂网络中，节点之间的距离、连接强度等都会影响网络的性能。

通过遗传算法优化网络布局，可以使得网络的传输效率更高、抗干扰能力更强。

2. 路由优化在复杂网络中，路由优化是指确定信息从源节点到目标节点的最佳路径。

遗传算法可以通过遍历不同的路径组合，选择最优的路径来解决复杂网络中的路由问题。

这种方法相比传统的路由算法更具鲁棒性和可扩展性。

采用改进的进化策略优化模糊Petri网参数

ＣｍｕｅｎｉｅｒｇａｄｐｌａｉｓｏｐｔＥｇｎｅｉＡｐｉｔｎ计算机工程与应用ｒｎｎｃｏ
＠研究、讨＠探
采用改进的进化策略优化模糊Ｐｔｉｅｒ网参数
赵东旭，晓波乐
ＺＨＡＯＤｏｘＹＵＥａｂｎｇｕ，Ｘｉｏｏ
ｏｎｏｔｏｅｒｈｐｒｍｅｅｓｒｎｔｅｆｃｙｔｆｕｄｕｔｓａｃａａｔｒａｅｏｐｒｅｔｅ．ｔｅａｅｆｔａｉｏａｅｏｕｉｎｒｓｒｔｇ，ｈｓａｅｐｅｅｔｓＯｎｈｂｓｏｒｄｔｎｌｖｌｔａｙｔｅｉｏａｙｔｉｐｐｒｒｓｎｅａｎｗｍｅｈｄｆｉｒｖｄｖｌｔｎｒｓｒｔｇｔｏｔｉｅｈｐａｅｅｓｆａｕｚＰｔｉｅ．ｈｒｓｌｏｉｌｔｎｅｔｏｏｍｐｏｅｅｏｕｉａｙｔａｅｏｙｏｐｉｚｔｅａｍｔｒｏＦｚｙｅｒｍｒｎｔｅｅｕｔＴｓｆｓｍｕａｉｏｐｏｅｔａｅｎｗｅｈｄｃｎｉｒｖｈｒｃｓｏｆｐａｔｒｏｅＦｚｅｒｅｎｎａｃｅａｉｔｆａａｙｒｖｈｔｔｅｍｔｏａｍｐｏｅｔｅｐｅｉｉｎｏａｍｅｅｓｆｔｈｒｈｕｚＰｔｎｔａｄｅｈｎｅｔｂｌｏｎｌ－ｙｉｈｉｙ
ｔａｎｐｏｅａａｅｅｓｆＦＮｉｈｏｓｏａｄｉｃｌｉｔｅＰｔｉｅｅｅｃａｅａｌｌｎ．ｒｓｎ，ｔｏｓｏｇｉｒｐｒｐｒｍｔｒｏＰｓｅｈｔｐｔｎｄｆｕｔｎｈｅｒｔｉｙｎｔｒｓａｈｒａｌｏｇＡｔｐｅｅｔｍｅｄｒａｈ

基于蚁群-遗传算法的模糊Petri网参数优化算法

ａｈｅｅｔｅｐｒｏｅｏａａｔｒｏｔｉａｉｎｃｉｖｕｐｓｆｐｒｍｅｅｐｉｚｔ．ｈｍｏ
ＫｅｒｓｆｚｙＰｅｒｎｔａｔｃｌｎｌｏｉｙｗｏｄ：ｕｚｔｅ；ｎｏｏｙａｇｒｈ；ｅｅｉｌｏｔｍ；ａａｅｅｐｉｉａｉｎｉｔｍｇｎｔａｇｒｈｐｍｔｒｏｔｚｔｃｉｒｍｏ
移控制函数；ｏ是一个Ｐ到［，ｏ的实数函数，以表示Ｓ）０ｏ）用各库所结点在模糊Ｐｔ网运行开始时的初始标记状态。ｅｒｉ
１２模糊产生式规则．
模糊产生式规则用以描述各命题之间的模糊关系，一般可描述为：
ｉｆｔｅｈｎ（Ｆ＝“ ｒＷｃ，，）
ｈａｌｏｉｍ．ｍｐｔｒＥｇｎｅｉｇａｄＡｐｌａｉｎ，００４（９：３３．ｅｔａｇｒｈＣｏｕｅｎｉｅｒｎｎｐｉｔｓ２１，６２）３－５ｔｃｏ
ＡｂｔａｔＩｈｒｃｓｆｅｔｂｉｈｎｕｚｅｒｅ，ｏｔｅｅｍｉｅｔｅｐｒｍｅｅｓｏｕｚｒｄｃｏｕｅｓａｈｔｓｒｃ：ｎｔｅｐｏｅｓｏｓａｌｉｇｆｚｙＰｔｉｎｔｈｗｏｄｔｒｎｈａａｔｒｆｆｚｙｐｏｕｔｎｒｌｓｉｏｓｉｉｓｅｗｈｃｓｙｔｔｅｒｓｌｅ．ｉａｅｒｐｓｓａＧＡＡＣＡｌｏｔｍｉｈｃｍｂｎｓａｔｃｌｎｌｏｔｍｔｅｅ－ｓｕｉｈｉｅｏｂｅｏｖｄＴｈｓｐｐｒｐｏｏｅａｇｒｈｗｈｃｏｉｅｎｏｏｙａｇｒｈｗｉｇｎｔｉｉｈ

基于模糊Petri网的智能制造调度研究

基于模糊Petri网的智能制造调度研究智能制造与工业4.0的兴起，让人们对制造调度的研究和应用提出了更高的要求。

现代制造中的调度问题主要涉及到生产的灵活性、资源的协调性以及制造过程的优化问题。

在这一背景下，基于模糊Petri网的智能制造调度逐渐成为了制造领域中备受关注的研究方向。

1、模糊Petri网Petri网是一种用于描述系统行为、分析系统性能、建立控制策略和在计算机环境下设计、仿真和实现离散事件动态系统的工具。

模糊Petri网是Petri网与模糊理论的结合。

它将Petri网的离散性和确定性与模糊理论的模糊描述相结合，解决了传统Petri网的局限性，增加了系统的灵活性和可行性。

在模糊Petri网中，各要素之间的关系分为输入、输出和变迁。

变迁代表了系统内部的事件或活动，输入和输出表示了变迁能够获得或消耗资源。

同时，模糊Petri网允许在变迁的运行过程中引入模糊因素，使得系统的运行更加灵活和适应性强。

2、智能制造调度制造调度是在制造系统中合理安排生产任务，协调生产资源使用，实现生产计划的重要手段。

传统的制造调度大多采取规则运算和优化算法等方法来进行。

然而，随着制造业的复杂化和多样化，规则运算和优化算法已无法完全适用于整个制造系统。

而基于模糊Petri网的智能制造调度则能够更好地应对生产过程中多样化的问题。

智能制造调度的核心是通过模型建立实际生产环境的模型，预测生产过程的某些状态或事件，以便对生产流程进行调整和优化。

利用模糊Petri网，智能调度可以建立一个包含所有生产环节的动态模型。

该模型可以准确记录生产过程中的各种事件和资源变化，并通过激活可能的资源分配策略对系统进行调整和优化。

模糊Petri网可以有效地解决非确定性因素和不确定性因素的问题，为智能制造调度提供了良好的理论基础。

3、基于模糊Petri网的智能制造调度应用利用模糊Petri网进行智能制造调度应用已经在实际生产中得到了广泛应用。

例如，在智能制造调度中，制定生产计划和生产排程是非常关键的。

基于遗传算法优化的模糊PID控制研究及其仿真_乔志杰

收稿日期:2009-04-27作者简介:乔志杰(1983-),男,安徽固镇人,安徽电子信息职业技术学院,硕士,教师。

基于遗传算法优化的模糊PID 控制研究及其仿真乔志杰1,程翠翠2(1.安徽电子信息职业技术学院,安徽蚌埠 233000;2.蚌埠机电工程学校,安徽蚌埠 233000)摘要:本文提出了一种基于遗传算法优化的模糊PI D 控制系统:采用遗传算法优化模糊控制中的隶属函数和控制规则,进一步完善了模糊PI D 控制器的性能,提高了系统的控制精度。

最后对优化后的模糊控制器进行了M atlab 仿真研究,仿真结果表明:经过优化后的控制器明显地改善了控制系统的动态性能,能使系统达到满意的控制效果,对进一步应用研究具有较大的参考价值。

关键词:MATLAB ;模糊PI D 控制;遗传算法;仿真中图分类号:TP273 文献标识码:A 文章编号:1672-9706(2009)03-0098-05R esearch on Opti m ization of Fuzzy PI D Control Basedon G enetic A lgorith m and Its Si m ulationQIAO Zhi -J ie 1,CHENG Cui -cui2(1.Anhui Vocational C ollege o f E lectronic&Infor m ation Technology,B engbu 233000,China;2.B engbu School of M echanical&E lectric E ng ineering,B engbu 233000,China )Abst ract :In th is paper ,a k i n d of opti m izati o n of fuzzy PI D con tro l syste m based on Genetic A lgorith m is discussed:The using o fGenetic A l g orith m to opti m ize the m e m bersh i p functi o n and contro l r u les o f fuzzy contro l syste m perfects the pr operties o f fuzzy PI D contro ller and i m proves the precisi o n o f control syste m.A t l a s,t theMATLAB si m ulati o n o f opti m ized fuzzy PI D contro l syste m is carried ou.t The result of si m u -lation ind i c ated that the opti m ized control syste m i m proves the dyna m ic pr operty .It can g i v e a good con -tro l perfor m ance and has a h i g h reference value for further applicati o ns .K ey w ords :MATLAB ;fuzzy PI D contro;l Genetic A l g orith m;si m u lati o n0 引言众所周知,模糊控制是当今控制领域中令人瞩目的新的控制方法和技术,它无需建模,只通过把专家的经验和控制策略总结成若干规则,采用简便、快速、灵活的手段,来完成那些用经典和现代控制难以实现的自动化和智能化的目标,因而在多个领域中得到越来越广泛的应用。

遗传算法在优化问题求解中的改进策略分析

遗传算法在优化问题求解中的改进策略分析引言：遗传算法是一种基于自然选择和遗传机制而产生的优化算法。

它主要通过模拟生物进化过程中的遗传、交叉和变异等基本操作，来搜索问题的最优解。

然而，由于遗传算法在求解过程中存在一些局限性和不足，研究学者们提出了一些改进策略，以提高算法的收敛速度和求解精度。

本文将分析遗传算法在优化问题求解中的常见改进策略，并探讨其优点和不足。

一、精英保留策略精英保留策略是指在遗传算法的演化过程中保留上一代中的最优个体，不参与遗传操作，而直接复制到下一代中。

这种策略可以有效地防止优良基因的丢失，保持种群的多样性，并提高算法的收敛速度和求解精度。

通过精英保留策略，可以保证种群中至少有一个较优个体，从而减少了搜索空间的范围，加快了算法的收敛速度。

然而，精英保留策略也存在一些问题。

例如，当优秀个体较少时，精英保留策略可能导致种群陷入局部最优解而无法跳出。

此外，过多的精英保留也会增加算法的计算复杂度和存储空间。

二、种群多样性维持策略种群多样性维持策略是指通过一些手段来维持种群的多样性，避免早熟收敛和局部最优问题。

常见的策略包括杂交距离控制、变异概率控制、群体大小控制等。

杂交距离控制是通过设置杂交概率，限制执行杂交操作的个体之间的距离，防止过早收敛和进化陷入局部最优解。

变异概率控制是通过设定合适的变异概率，引入随机性来保持种群的多样性，并提高全局搜索能力。

群体大小控制是指根据优化问题的规模和复杂度来调整种群的大小，过小会导致缺乏多样性，过大则会浪费计算资源。

种群多样性维持策略的优点在于能够提高算法的全局搜索能力，避免算法过早陷入局部最优解。

然而，该策略也会增加计算复杂度和耗费存储空间。

三、自适应参数调节策略自适应参数调节策略是指根据算法的演化过程，动态调整算法中的参数，以提高算法的性能。

常见的自适应参数调节策略包括自适应变异概率、自适应杂交概率等。

自适应变异概率是根据种群的适应度情况动态调整变异概率的大小。

模糊神经网络的设计与训练

模糊神经网络的设计与训练模糊神经网络（Fuzzy Neural Networks，FNN）作为一种融合了模糊推理和神经网络的智能计算模型，已经在各个领域展示了强大的应用潜力。

它能够处理模糊和不确定性信息，具有较强的自适应性和泛化能力。

本文将深入探讨模糊神经网络的设计与训练方法，并探索其在实际问题中的应用。

一、概述模糊神经网络是在传统神经网络基础上引入了模糊推理机制的一种扩展形式。

它利用模糊逻辑处理输入数据，并通过神经网络学习算法进行自适应调整，从而实现对输入数据进行分类、识别和预测等任务。

与传统方法相比，模糊神经网络具有更强大的表达能力和更好的鲁棒性。

二、设计方法模糊神经网络设计中最基本的问题是确定输入输出变量之间的关系以及它们之间相互作用方式。

常用方法包括基于规则、基于模型以及基于数据等。

基于规则方法通过人工构建规则集合来描述变量之间关系，并利用规则集合进行推理。

这种方法的优点是能够直观地表达专家知识，但缺点是规则集合的构建和调整需要大量的人力和时间。

基于模型方法利用数学模型来描述变量之间的关系，如模糊推理系统和模糊Petri网等。

这种方法可以通过数学推导和优化算法来确定模型参数，但需要对问题进行较为精确的建模。

基于数据方法利用大量数据来学习变量之间的关系。

常用算法包括神经网络、遗传算法、粒子群优化算法等。

这种方法可以通过大规模数据集进行训练，但对于数据质量和训练时间要求较高。

三、训练方法模糊神经网络的训练是指通过调整网络参数使其能够更好地适应输入输出之间的关系。

常用的训练算法包括基于梯度下降法、遗传算法以及粒子群优化等。

基于梯度下降法是一种常用且有效的训练方法，其基本思想是通过计算误差函数对网络参数求导，并根据导数值调整参数值。

这种方法可以在一定程度上保证误差函数逐渐减小，但容易陷入局部最优解。

遗传算法是一种模拟自然进化过程的优化算法，通过选择、交叉和变异等操作来搜索最优解。

这种方法适用于复杂的非线性问题，但计算复杂度较高。

基于Petri网建模的互斥问题优化方案

基于Petri网建模的互斥问题优化方案侯春龙;齐新战;卫翔【期刊名称】《系统仿真技术》【年(卷),期】2012(008)003【摘要】Mutual exclusion is an effective method of solving the conflict with the appliction of resource and sharing resources. But simple mutual exclusion bring some problems to the synchronization. Based on the Petri nets representation of the mutually exclusive process, analyse and propose an improved and optimized scheme, adopting the synchronic distance to analyse and calculate the logic and time synchronization distance and data synchronization strategy. It is proved that the improved scheme can reduce the synchronic distance of the process and decrease the runtime and resource consumption of the system.%互斥是解决资源利用冲突、实现资源共享的一种有效方法,但是简单互斥方法给同步带来一些问题.为此从Petri网对互斥进程的表示入手,分析并提出了改进和优化的互斥进程解决方案,利用同步距离的概念对不同性质互斥进程的逻辑同步距离、时间同步距离和数据同步策略进行分析和计算,证明了优化方案在缩小同步距离、减少系统运行耗时和资源占用率方面的优势.【总页数】6页(P238-243)【作者】侯春龙;齐新战;卫翔【作者单位】海军潜艇学院,山东青岛 266044;海军潜艇学院,山东青岛 266044;海军潜艇学院,山东青岛 266044【正文语种】中文【中图分类】TP391【相关文献】1.基于Petri网的最大流-最小割问题建模与求解 [J], 刘石坚;邹峥;乐晓波2.基于时间Petri网的区间作业车间调度问题建模与分析 [J], 潘理;杨勃3.基于Petri网的发送-接收问题的建模与验证 [J], 唐明伟;宋文;胡节4.基于Petri网的网络订票系统换乘问题的建模优化 [J], 方娜;刘祥伟5.基于颜色Petri网的生产者-消费者问题建模分析 [J], 周新宇因版权原因，仅展示原文概要，查看原文内容请购买。

基于人工免疫模糊Petri网参数优化

基于人工免疫的模糊Petri网参数优化摘要：针对模糊petri网的知识推理能力受限于参数优劣，提出了一种基于改进人工免疫算法的模糊petri网参数优化方法。

实验表明，文中方法能较为准确地实现参数优化，得到的优化结果与期望值具有较小的均方误差，且与其它方法相比，具有较快的全局收敛速度和较强的全局寻优能力，具有很强的通用性。

关键词：参数优化；人工免疫；petri网；模糊中图分类号：tp393.11 引言petri网具有严格的数学模型，能以图形化地方式对系统发生的顺序、并发、同步和异步等行为进行直观地表示，同时能以精确地形式化语言对其进行表示和描述[1]。

目前petri网已广泛应用于故障诊断、协议描述与分析、自动控制和冲突检测等领域[2-5]。

模糊petri网[6]是模糊产生式规则和petri网结合的建模工具，既具有petri网的表示和描述能力，又具有模糊系统的模糊推理能力，使其非常适于对知识进行表示和推理，但缺乏自学习能力，因此其参数如权值、阀值和置信度等往往依赖于人工经验，具有片面性，影响了知识推理的精度，因此，对模糊petri网的各参数进行求解和优化具有重要意义。

因此，本文提出了一种基于改进人工免疫算法的模糊petri网参数寻优方法，能实现模糊petri网的各参数如权值、阀值和置信度等进行优化。

实验表明文中方法能实现对模糊petri网的各参数进行优化，具有通用性强和优化精度高的优点。

2 基于改进人工免疫算法的参数优化人工免疫算法针对所需要解决的问题进行分析，将待解决的问题看作抗原，将问题的可行解看作抗体，采用亲和度函数来评价抗体适应抗原的程度即解的优劣，最后通过免疫算子对个体进行具体操作生成下一代。

2.1 抗体编码4 结论petri网是一种离散动态系统的推理建模工具，它不仅具有严格的数学模型，同时又能形式化地对系统和事件进行表示和描述。

模糊petri网是模糊产生式规则和petri网结合的产物，非常适于对知识进行表示和推理，但其进行推理时需要的权值、阀值以及置信度等参数往往依赖于专家经验，所以本文提出了一种基于改进人工免疫算法的参数优化方法，通过对参数进行编码、设计亲和度评估函数以及设计模拟退火免疫选择算子，定义了一种基于人工免疫算法的模糊petri网参数优化算法。

基于PetriNets和混合遗传算法的双资源JSP动态优化调度

维普资讯第期２００７年８月
文章编号：０１３９（０７０ — ２９０１０ — ９７２０）８００ — ３
机械设计与制造
ｇＭａｈｎｒＤｓｎｃｉｅｙｅｉ
— —
皇ｕｉ！
Ａｅｉｒｓｏｅ，ｔｉｎｐｏａｉｔｐａｉｇｓａｇｎｅ— ｓｎｅｔｔｅｎＯｏｔｓｇｆｒｕｎｃｏｓｖｒｍｕａｏ，ｒｂｂｌｉｕｄｎｔｅｙａｄｒ —ｓｉｍｎｓａｇａｄＳｎｔｓｉｃｔｒｔａｇｒｙｔ
关键词：ｅｒ网；制器；Ｐｔｉ控遗传算法；模拟退火算法；间调度车
【ｂｔｃ】ｅｉｅｗｔｃｎｏｅａｕｅｏｅｄｃｅｖｎｎｅｉｅｏｈＡｓａｔＡＰｔｔｉｏｔｌｒｗｓｓｄｔｍｄｌｉｒｅｅｅｔｉｆｘｌｊｂｓｏｒｒｎｈｒｌｏｓｔｓｂｌｐ
ｇｎｔｎｉｕａｅｅａｉｎａｂｓｏｅｏｄｂｓｓｈｄｌｇｐａａｅｏｎ．ｉｕａｏｓｌｅｉａｄｓｍｌｄｏｒｏ，ｅｔｒｃｎｅｔｃｅｕｉｌｃｎｂｕｄＳｍｌｉｎｒｕｔｅｃｔｐｔｓｎｎｆｔｅｓｂｅｍｆｏｈｐｓｈｄｌｇｓｏａｔＡＡｉｅｉｌｅｃｅｔｓａｄｏｓｅｗｓｏｅｕｉｗｔｔｈＧＳｆａｂｅｆｉｎ．ｎｏｌｃｎｈｈｅｓｓ，ｆｉ
ｉａｕａｔｒｇｓｓｍｏｓｒｎｄｂａｈｎｓｗｒｅｓＴｅｏｊｃｉｅｏｈｄｌｇｐｏｌｏｎｍｎｆｃｕｉｔｓｃｎｔｅｙｍｃｉ，ｏｋｒｈｂｅｔｆｓｅｕｉｒｂｅｉｔｎｙｅｉａｅ．ｖｃｎｓｍｓ

基于Petri网和PSO算法的JSP优化调度方案的研究的开题报告

基于Petri网和PSO算法的JSP优化调度方案的研究的开题报告1. 研究背景和意义随着制造业的快速发展，生产的效率成为企业获取竞争优势的关键。

对于Job Shop调度问题，优化调度方案可以大大提升生产效率和企业竞争力。

Petri网和PSO算法作为优化问题中的经典工具，可以有效地解决JSP调度问题，因此对于基于Petri网和PSO算法的JSP优化调度方案的研究具有重要意义。

2. 研究内容和研究方法本研究的主要内容是基于Petri网和PSO算法，研究Job Shop调度问题的优化调度方案。

研究方法包括以下步骤：（1）将JSP问题建模为Petri网；（2）建立适应度函数，运用PSO算法获取最优解；（3）设计算法实验，验证方法的可行性和有效性。

3. 研究目标和预期成果本研究的主要目标是设计一种基于Petri网和PSO算法的JSP优化调度方案，能够有效地提高生产效率和企业竞争力。

预期成果包括：（1）建模准确、适应度函数设计合理的JSP优化调度方案；（2）提出能够有效地避免局部最优解问题的PSO算法；（3）通过实验验证，证明该优化调度方案的可行性和有效性。

4. 研究难点和解决方法本研究的难点主要包括：（1）如何将JSP问题建模为Petri网；（2）如何设计合理的适应度函数，使得PSO算法能够获取到最优解；解决方法包括：（1）参考相关文献，结合实际问题，对JSP问题进行建模；（2）结合Petri网特点，设计合理的适应度函数，避免陷入局部最优解。

5. 研究的意义和应用价值本研究的意义和应用价值体现在以下两个方面：（1）提升生产效率和企业竞争力，实现可持续发展；（2）在理论上，本研究可以为优化问题的研究提供借鉴和参考。

遗传算法与粒子群优化算法的融合策略

遗传算法与粒子群优化算法的融合策略在计算机科学领域，遗传算法和粒子群优化算法都是常用的优化算法。

它们分别基于生物进化和群体行为的原理，通过模拟自然界中的进化和群体行为过程，来解决复杂的优化问题。

然而，由于两种算法各自的优缺点，单独应用时可能会有一些限制。

因此，研究者开始探索将遗传算法和粒子群优化算法进行融合的策略，以期能够发挥它们各自的优势，提高算法的性能。

遗传算法是一种基于进化论的优化算法。

它模拟了自然界中的进化过程，通过选择、交叉和变异等操作，不断优化问题的解。

遗传算法适用于解决复杂的优化问题，但在处理连续优化问题上存在一定的不足。

而粒子群优化算法则是基于群体行为的优化算法，它模拟了鸟群或鱼群等生物群体的行为，通过个体之间的信息交流和协作，来搜索最优解。

粒子群优化算法在连续优化问题上表现出较好的性能，但在处理离散优化问题时可能会受到限制。

为了克服遗传算法和粒子群优化算法各自的不足，研究者开始将它们进行融合。

一种常见的融合策略是将遗传算法和粒子群优化算法交替应用。

具体而言，可以先使用遗传算法进行初始化，并通过选择、交叉和变异等操作，生成一组优秀的解。

然后，将这些解作为粒子群优化算法的初始种群，进一步优化搜索过程。

这种交替应用的策略能够充分发挥遗传算法和粒子群优化算法的优势，提高算法的搜索效率和解的质量。

另一种融合策略是将遗传算法和粒子群优化算法进行混合。

具体而言，可以将遗传算法和粒子群优化算法的操作进行融合，形成新的操作规则。

例如，可以将遗传算法的选择操作和粒子群优化算法的更新操作进行结合，形成一种新的选择和更新策略。

这种混合策略能够综合利用遗传算法和粒子群优化算法的特点，提高算法的搜索能力和收敛速度。

除了交替应用和混合操作外，还可以通过参数控制的方式来进行遗传算法和粒子群优化算法的融合。

具体而言，可以根据问题的特点和需求，通过调整遗传算法和粒子群优化算法的参数，来达到最佳的融合效果。

例如，可以通过增加遗传算法的交叉概率或粒子群优化算法的学习因子，来增强算法的全局搜索能力。

基于模糊Petri网学习能力问题的最优化算法

。１ｉｏｐｔｎｏｍｕｉｔｎＥｇｎｅｉＣａｇｈｎｖｒｔｃｎｅａｅｈｌｇ，ｈｎｓａ４０７，ｎｎＣｉ）（ｍｔ￣ｅｆＣｍｕｅａｄＣｍｎｃｉｎｉｅｎｈｎｓａＵｉｓｙｏｉｃｎＴｃｎｏｙＣａｇｈ１０６Ｈｕａ，ｈｎｔｏｒａｏｒｇ，ｅｉｆＳｅｄｏａ
李洋乐晓波
（湖南对外经济贸易职业学院商务信息与技术系湖南长沙４０１１０５）（沙理工大学计算机与通信工程学院长湖南长沙４０７）１０６
摘要
在分析模糊Ｐｔｅｒｉ网推理机制的基础上，优化算法ＡＡ（ｎｏ。ｙＡｇｒｈ引入至ＦＮ（ｕｚｅｉｅ）将ＣＡｔｌｎｌｉｍ）ＣｏｔＰＦｚｙＰｔｔ的学习能力ｒＮ
问题中。针对一知识库系统的具体实例，讨该算法在ＦＮ学习能力问题中的具体实现，结合传统优化算法对比分析了它们各探Ｐ并
自的特点和性能优劣。仿真实验表明，Ｃ糊Ｐｔ网具有很强的泛化能训且ｅｒｉ
ｔｅＦＮｌａｎｎａａｉｔｒｂｅ，ｄｓｕｓｓｔｅａｔａｍｌｍｅｔｔｎｏｅａｇｒｈｉｈＰｌａｎｎａａｉｔｒｂｅｗｉｅｈＰｅｒｉｇｃｐｂｌｙｐｏｌｍｉｉｓｅｈｃｕｌｉｐｅｎａｉｆｔｌｏｉｍｎｔｅＦＮｅｒｉｇｃｐｂｌｙｐｏｌｍｔａｄ。ｃｏｈｔｉｈｔｉｄｉｓａｃｆａｋｏｅｇａｅｓｓｍ，ｔｅｙｃｍｂｒｎｏｖｎｉｎｌｏｔｓｔｎａｇｒｔｍｓｃｍｐｒｓａｄａａｙｅｈｉｃａａｔｒ — ａｌｎｔｎｅｏｎｗｌｄｅｂｓｙｔｅｅｈｎｂｏｉｇｃｎｅｔａｐｉａｉｏｉｉｆｏｍｉｏｌｈｏａｅｎｎｌｓｓｔｅｒｈｒｃｅｉｓｔｓｕｃｉｎｌｒｓａｄｃｎｅｐｃｕｌ．ＥｍｕａｉｎｅｐｒｎｌｓａｅａＡｗｎｏｔｏｅａｌｅｆｒｎｅｎｔｏｌｒｉｃｕａｙｉ，ｆｎｔａｏｎｏｓｒｓｅｔｌｃｏｐｆｙｌｔｘｅｉｏｍｅｔｌｔｔｓｔｔＡＣｉｓｆｒｉｖｒｌｐｒｍａｃｏｎｙｆｔａｃｒｃｉｕｒｈｓｏｏｓｒｔｆｉｒｉｅａａｔｒ，ｂｔａｓｒｉｎｒｏｓｙｐｗｒｕｅｅａｉａｉｎａｄｓｌ —ａａｔｂｌｙｃｐｂｌｉｓａｅｏｔｔａｎｄｐｒｍｅｅｓｕｌｆｔｅｏｓｏｏｓｍｕｌｏｅｆｌｇｎｒｌｓｔｎｅｆｄｐａｉｔａａｉｔ．ｏｉｉｅ

《计算机集成制造系统》论文模版下载

/show_periodical.asp?id=179·论文·中文题目作者11，作者21,2，作者31，通讯作者+1,2(1.单位1，安徽合肥230031；2.单位2，辽宁大连116023)摘要：摘要内容(摘要以提供论文的内容梗概为目的，不加评论和补充解释，简明、确切地论述研究目的、原理和结论，具有相对独立性。

摘要应重点包括4个要素，即研究目的、方法、结果和结论。

在这4个要素中，后2个是最重要的。

在执行上述原则时，在有些情况下，摘要可包括研究工作的主要对象和范围，以及具有情报价值的其它重要的信息。

不应有引言中出现的内容，也不要对论文内容作诠释和评论，不得简单重复题名中已有的信息；不用非公知公用的符号和术语，不用引文，除非该论文证实或否定了他人已发表的论文；缩略语、略称、代号，除了相邻专业的读者也能清楚理解的以外，在首次出现时必须加以说明；不用图、表、公式。

中文摘要以300字左右为宜).关键词：关键词1；关键词2；关键词3；关键词4 (3～8个）中图分类号：分类号1；分类号2（至少一个）文献标识码：ATitle in English(与中文题名含义一致，且第一个实词的首字母大写)Author1,2，LI Yi-lin1,2，LI Ying1，LI Yang+1,2(boratory of Environment Spectroscopy, Anhui Institute of Optics and Fine Mechanics,Chinese Academy of Sciences, Hefei 230031, China；2. Dalian Institute of Chemical Physics, ChineseAcademy of Sciences, Dalian 116023, China)Abstract：Content of abstract (英文摘要应符合英文语法，句型力求简单，通常应有10个左右意义完整，语句顺畅的句子).（详见后面所附的具体要求）Key words：Keyword1; Keyword2; Keyword3; Keyword4 (中、英文关键词一一对应)正文(以1.5倍行距、宋体(英文用Times New Roman)、五号字单面打印在A4纸上，稿件还应标注页码以利于编辑和修改。

遗传算法在模糊控制规则优化中的实现

遗传算法在模糊控制规则优化中的实现遗传算法（Genetic Algorithm，简称GA）是一种基于生物进化理论的启发式优化算法。

它模拟自然选择和遗传机制，通过对候选解进行适应度评价、选择、交叉和变异等操作，逐步优化搜索空间中的解。

在模糊控制规则优化中，遗传算法可以用于搜索最优的规则集合，以提高模糊控制系统的性能。

下面将介绍遗传算法在模糊控制规则优化中的具体实现步骤。

1.定义模糊控制器的基本结构和参数。

首先需要确定模糊控制器的输入变量、输出变量、模糊集的划分方法和模糊规则的格式等。

同时还需要确定遗传算法的相关参数，如种群大小、交叉率、变异率等。

2.初始化种群。

根据模糊控制器的规则格式，随机生成一定数量的规则集合。

每个规则集合即为种群中的一个个体，规则集合中每个规则的形式为IF-THEN规则，包括模糊集在输入变量上的隶属度函数和模糊集对输出变量的贡献程度（权重）。

3.适应度评价。

通过将种群中的每个个体应用于模糊控制系统，根据系统的性能指标对每个个体进行评价。

例如，可以使用误差的均方根（Root Mean Square Error，RMSE）作为评价指标，以衡量模糊控制器的控制效果。

4.选择操作。

根据适应度评价结果，根据一定的选择策略选择一定数量的个体作为下一代的父代。

选择策略常用的有轮盘赌选择、竞争选择等。

5.交叉操作。

从父代中选择两个个体，根据交叉率决定是否进行交叉操作。

交叉操作可以采用单点交叉、多点交叉等方式，将两个个体的部分基因片段进行交换，生成两个子代。

6.变异操作。

对于进行了交叉操作的个体，根据变异率决定是否进行变异操作。

变异操作可以随机改变个体中某些基因的值，以增加搜索空间的多样性。

7.更新种群。

将选择、交叉和变异等操作得到的子代个体合并到种群中，形成新一代的种群。

8.终止条件判断。

设置适当的终止条件，如达到指定的迭代次数、满足一定收敛要求等，判断是否终止优化过程。

9.反复迭代。

重复进行2-8步骤，直到满足终止条件。

基于关联Petri网和遗传算法的约束Web服务组合优化

科技信息
０高校讲坛０
ＳＩＮＥ＆ＴＣＮＯＯＹＩＦＭＡＴＯＮＣＥＣＥＨＬＧＯＲＮＩ
２１０２年
第１７期
基于关联Ｐｔｉｅｒ网和遗传算法的约束Ｗｅｂ服务组合优化
（徽理工大学安
１基本概念和性质
定义１Ｐ（Ｎ关联Ｐｔ网）Ａｅｉ是一个１元组：ｒ３
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因素很多，服务和服务之间可以约束、环境和环境之间可以约束，服务３然后再找出标识Ｍ下约束的条件下所有能够发生的变迁。）和环境之间也可以约束，这些约束称之为约束属性。通常分为局部约４然后触发每一个能够发生的变迁．）这样就能够产生新的子标识束和全局约束两种。（）然后我们算出Ｒ），（信任度的具体数值，然后我们可以父亲服务：一个服务可定义为ＷＳ（＝基本属性，功能属性，约束属性，标识重新设置为ＭＱＳ．中基本属性用于描述服务的基本描述，。）其如服务提供商、服务名５对于Ｍ的任意一个个子标识ｓ，，ｓ｝）＝ｓ …，，：假设Ｍ＝Ｍ（）ｔｓ，。称等．功能属性表示为服务的功能性描述，如服务的输入，出等，输约

扩展Petri网结合遗传算法求解Job—Shop问题

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辩拄信｜１ｌ
０高校讲台０
ＳＩＮＥＩＦＲＴＯＣＥＣＮＯＭＡＩＮ
２００６年
第１期１
Ｐｒ结遗算求０Ｓｏ问ｅｉ合传法解Ｊ —ｈ题ｔ网ｂｐ
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ＪｂＳｏｏ－ｈｐ问题是一类最具有一般性的生产调度问题，经被证实已
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，
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一种模糊学习Petri网模型及其收敛性分析

一种模糊学习Petri网模型及其收敛性分析
刘玲艳;吴晓平;崔鲁宁
【期刊名称】《海军工程大学学报》
【年(卷),期】2010(022)002
【摘要】Petri网是对具有产生式规则的故障诊断系统建模的有力工具,但其学习能力不强.以Petri网的基本定义为基础,结合模糊逻辑和Petri网模型,并在此基础上引入人工神经网络技术,定义了模糊学习Petri网模型.模型中的隐含库所和变迁将人工神经网络中隐含神经元内部信息处理过程明确化,然后对该模型提出一种逐层调整变迁阈值的训练算法,该算法通过逐层调整的方式来获取变迁的阈值,改善了网络的学习效率,并对算法的收敛性进行了证明.最后,以故障推理实例验证了算法的有效性与实用性.
【总页数】5页(P11-15)
【作者】刘玲艳;吴晓平;崔鲁宁
【作者单位】海军工程大学,电子工程学院,武汉,430033;海军工程大学,电子工程学院,武汉,430033;海军装备研究院,北京,100073
【正文语种】中文
【中图分类】TP311
【相关文献】
1.有监督学习的模糊Petri网模型和算法 [J], 李智生;李俊山
2.一种面向故障诊断的模糊Petri网模型 [J], 胡永峰;张凤鸣;王美义
3.学习环境模糊Petri网多变量输出模型与计算 [J], 朱婷婷;袁杰
4.模糊属性Petri网建模方法及学习模型研究 [J], 周如旗;冯嘉礼;张谦
5.一种基于证据修正的一致性模糊Petri网模型 [J], 刘玲艳;吴晓平;叶清
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ＯｐｉｚｔｏｔａｅｉｓｏｏｉｉｇｆｚｙＰｔｉｅｓｗｉｅｅｉｌｏｉｍｔｍｉａｉｎｓｒｔｇｅｆｃｍｂｎｎｕｚｅｒｔｔｇｎｔａｇｒｔｎｈｃｈ
Ｕｎ．ＥＸｉｏｂＹａｇＹＵａ — ｏ
Ｊｎ０６ａ．２０
模糊Ｐｔ网与遗传算法相结合的优化策略ｅｉｒ
李洋，乐晓波（长沙理工大学计算机与通信工程学院，湖南长沙４０７）１０６
（ｉｎｐａｅｓａｃｍ）１ａｇｅｃ＠ｉ．ｏｙｎ
摘要：如何确定模糊产生式规则的各项参数对模糊Ｐｔ网（Ｐ的建立具有非常重要的意ｅｉＦＮ）ｒ义，一直是尚未解决的难题。文中首次将遗传算法引入到模糊Ｐｔ网的参数寻优过程，出了一种ｅｉｒ提基于遗传算法的参数寻优算法，该算法实现不依赖于经验数据，对初始输入无严格要求。仿真实例表明，Ｌｔ出的参数正确率较高，由ｋ－练ｉ）Ｉ所得的ＦＮ具有很强的泛化能力和自Ｐ适应功能。关键词：糊Ｐｔ网；生式规则；糊推理；模ｅｆｉ产模改进的遗传算法中图分类号：Ｐ９文献标识码：Ｔ３１Ａ
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第２第１６卷期
２００６年１月
文章编号：０１９８（０６０ — １７— ４１０ — ０１２０）ｅｐｌａｉｎｓｍｐｔｒＡｐｉｔｏｃ
Ｖｏ＿６Ｎｏ１ｌ２．
ＡｂｔａｔＨｏｏｄｔｒｎａａｔｒｆｆｚｙｐｏｕｔｎｒｌｓｉｓｎｆａｔｏｕｌｉｇａｆｚｙＰｔｅｕｅｉｓｓｒｃ：ｗｔｅｅｍｉｅｐｒｍｅｅｓｏｚｒｄｃｉｕｅｓｉｉｃｎｒｂｉｎｕｚｅｒｎｔｔｍａｎｕｏｇｉｆｄｉｂｒｕｓｌｅ．ＧｎｔｇｒｔｍｗａｒｉａｌｎｒｄｃｄｉｔｈｒｃｄｒｆｅｐｏｎｅｐｒｍｅｅｆＰｎｎｅｐｏｎｎｏｖｄｅｅｉＡｌｏｈｓｏｇｎｌｉｔｏｕｅｎｏｔｅｐｏｅｕｅｏｘｌｒｇｔａａｔｒｏＮａｄａｘｌｒｇｃｉｉｙｉｈｓＦｉ
ＫｅｒｓＰｙｗｏｄ：ＦＮ；ｐｏｕｔｎｒｌ；ｆｚｙｒａｏｉｇｍｐｏｅｅｅｉｇｒｈｒｄｃｉｕｅｕｚｅｓｎｎ；ｉｒｖｄｇｎｔａｏｔｍｏｃｌｉ
０弓言Ｉ
模糊Ｐｔ网是基于模糊产生式规则的知识库系统的良ｅｉｒ好建模工具，它既结合了Ｐｔ网描述异步并发和图形表示的ｅｉｒ能力，使得知识的表示简单而又清晰；又具有模糊系统的模糊推理能力，于知识的分析、推理、测试以及决策支持等，便但自习能力差是模糊系统的一个缺陷。模糊产生式规则是用学Ｉ — ＨＮ结构来表示知识的，中的一些参数，ＦＴＥ其例如权值、闺值、确信度等的确定很大程度上依赖于人的经验，以精难
（ｅａｔｅｔｆＣｍｕｅ＆Ｃｍｕｉａｉｎｉｅｎ，ＤｐｒｎｏｏｐｔｍｒｏｍｎｃｔｎＥｇｎｒｇｔｏｅｉＣａｇｈｎｖｒｔｏｉｃ＆ＴｃｎｌｙｈｎｓａＨｎｎ４０７，ｈｎ）ｈｎｓａＵｉｓｙｆＳｅｅｅｈｏｏ，Ｃａｇｈｕａ１０６Ｃｉａｅｉｃｎｇ
确获得，有时甚至无法获得，阻碍了模糊Ｐｔ网的知识推这ｅｉｒ理和泛化能力 … 。神经网络（ｅｒｅｏ）ＮｕａＮｔｒ具有很强的自ｌｗｋ
最优解的特点，提出一种建立在连续模糊推理函数基础上的参数寻优算法；其次，扩大了或规则适用范围，使各变迁拥有独立的确信度和闭值。仿真试验表明，该寻优策略较其他方