国家自然科学基金(70671096)
- 作品数：24 被引量：158H指数：9
- 相关作者：陈华平程八一王栓狮贾兆红古春生更多>>
- 相关机构：中国科学技术大学江苏技术师范学院南京工程学院更多>>
- 发文基金：国家自然科学基金安徽省自然科学基金国家杰出青年科学基金更多>>
- 相关领域：自动化与计算机技术经济管理理学电子电信更多>>
- 破解较快速的整数上的全同态加密方案被引量：3
- 2013年
- 研究分析优化的全同态加密方案的安全性十分重要。针对汤等人设计的全同态加密方案,使用格归约攻击方法直接获取密文中的明文比特,从而破解了该较快速的全同态加密方案。
- 古春生景征骏于志敏
- 关键词：密码分析
- 柔性Flow Shop加权完成时间调度问题的启发式分析被引量：1
- 2007年
- 针对柔性 flow shop 加权完成时间调度问题,通过对机器环境进行分组,证明了一个基于有效作业最短加权平均处理时间的启发式算法是渐近最优的.
- 古春生陈华平
- 关键词：生产调度启发式算法
- 基于混合蚁群算法的企业车间作业计划问题研究
- 2010年
- 文章研究了以最小化制造跨度为目标的,具有模糊加工时间的车间作业计划问题。针对该问题,采用三角模糊数来表征时间参数,并在此基础上构建问题目标函数。之后给出了一种混合蚁群求解算法,将模拟退火算法的全局优化特性嵌入蚁群算法来避免局部最优的问题。最后通过实例验证了算法的有效性。
- 卢冰原程八一
- 关键词：车间作业计划蚁群算法模拟退火算法组合优化
- 基于云模型的PSO算法求解差异工件单机批调度问题被引量：4
- 2010年
- 为了提高粒子群(PSO)算法的性能,提出一种基于云模型理论的改进PSO算法,并应用于差异工件单机批调度问题的求解。首先根据粒子的适应值把种群划分为三个子群,提出一种随机的位置和速度更新方法,来有效平衡算法的局部和全局搜索;然后引入基于云模型理论的自适应参数策略,不同的子群采用不同的惯性权重生成方法,提高种群的多样性和算法的收敛速度。实验比较结果验证了该算法的全局搜索性能。
- 刘娟陈华平
- 关键词：云模型批调度自适应参数调整惯性权重
- 混合粒子群算法在柔性工作车间调度中的应用被引量：21
- 2007年
- 混沌是一种新颖的优化技术,具有随机性、遍历性的特点和易跳出局部极值的能力。为了提高粒子群优化算法(PSO)的性能,在PSO中引入混沌,优势互补,提出了一种混合PSO算法,并应用于柔性工作车间调度问题的求解。首先基于混沌对PSO的参数进行自适应优化,实现全局搜索与局部搜索间的有效平衡;然后,在PSO的搜索过程中引入混沌局部搜索策略,来提高解的精度和收敛速度。实验比较结果验证了该算法的全局搜索性能。
- 贾兆红陈华平孙耀晖
- 关键词：混沌粒子群优化柔性工作车间调度
- 模糊制造系统中的不同尺寸工件单机批调度优化被引量：18
- 2008年
- 将工件尺寸不同的单机批调度问题扩展到模糊制造系统中,建立了基于模糊批加工时间和模糊批间隔时间的制造跨度模型,提出了一种集成粒子群优化和差异演化的混合算法,将制造跨度最小化。为提高算法的收敛速度,设计了基于工件优先值向量的统一编码方式,并采用线性的缩放因子以确保足够的差异化信息;为解决差异演化算法早熟收敛的问题,将粒子群优化的全局搜索技术嵌入了差异演化算法;最后,在解码时利用批调度的启发式算法,将混合算法的个体加以优化分批。仿真实验结果验证了该混合算法的求解性能优于目前文献中的其他算法。
- 程八一陈华平王栓狮
- 关键词：生产调度批处理机粒子群优化模糊加工时间
- 定位-运输路线安排问题的改进离散粒子群优化算法被引量：5
- 2010年
- 定位-运输路线安排问题(LRP)是集成物流中的一个NP-hard难题,为求解一类特殊的LRP问题,提出改进的离散粒子群优化算法.该方法采用整体优化的思想,将LAP和VRP集成在一起.通过合适的粒子编码方式,并改进粒子的运动方程,引入相应的变异算子和趋同扰动算子等,使得算法的适用性和性能获得了改善.通过仿真实验及与另2个典型算法的比较分析,证明了该算法的有效性.
- 彭扬陈子侠吴承键
- 关键词：离散粒子群优化变异算子进化算法
- 自适应蚁群算法在双向生产车间调度中的应用被引量：12
- 2008年
- 本文将蚁群算法与双向调度算法结合,用以解决以生产周期和关键工件交货期为优化目标的车间作业调度问题。在传统的蚁群算法的基础上自适应调整挥发系数,ρ采用新的启发式信息——机床利用率来定义能见度函数ηij(t),采用了新的allowed表更新方式。最后通过仿真实验证实了本文的自适应蚁群算法在车间作业的双向调度中优于现在广泛采用的遗传算法。
- 李燕陈华平王栓狮叶树昱
- 关键词：自适应蚁群算法
- 优化差异工件单机批调度问题的混合微粒群算法被引量：9
- 2008年
- 研究了单机环境下具有动态到达时间的差异工件批调度问题,设计了微粒群算法对此类问题进行求解,并结合动态规划进行优化。首先给出了问题的微粒表达形式,并根据问题的离散优化特性对微粒状态的更新方法进行了改进;然后将微粒群算法和动态规划算法进行有效结合,改善近似解的质量。在实验中,对各类不同规模的算例均进行了仿真,验证了该算法的有效性。
- 邵浩陈华平许瑞程八一贾兆红
- 关键词：批处理机微粒群算法动态规划
- 基于DEA混合算法的模糊车间作业计划问题的研究被引量：1
- 2010年
- 针对以最小化制造跨度为目标,具有模糊加工时间的车间作业计划问题,采用梯形模糊数来表征时间参数,并应用可能性理论,在此基础上构建车间作业计划问题目标函数。为了对模糊环境下的车间作业计划问题进行有效求解,给出了一种DEA-GA混合求解算法,混合算法采用了DNA进化算法的分裂、变异和水平选择算子,然后利用遗传算法的交叉算子实现个体之间的交互,避免早熟收敛。仿真实验表明,该算法高效可行,与GA等优化算法相比,具有更快的收敛速度。
- 卢冰原程八一
- 关键词：车间作业计划模糊环境遗传算法组合优化
