分类: 计算机科学 >> 计算机科学的集成理论 提交时间: 2022-05-11 合作期刊: 《计算机应用研究》
摘要: 针对自动化集装箱码头自动引导小车(automated guided vehicle,AGV)的实际换电特性,为了降低AGV的总任务完成时间和换电总时间,合理规划换电站内的电池包数量,建立了双层规划模型。首先考虑AGV的电池续航、空重载SOC变化特性和不同剩余电量与速度变化,以降低AGV的总任务完成时间为目标,构建考虑换电的多AGV集装箱任务调度上层模型。在此基础上,为了合理规划换电站内的电池包数量,考虑自动化码头中换电站的实际电池包选取原则和换电流程,对换电站和电池包的选择进行决策,以降低换电总时间为目标,构建换电电池包配置下层模型。最后通过遗传算法分别对小规模和大规模算例进行求解。算例结果表明,此双层规划模型能够有效地减少总任务完成时间和换电总时间,提高了6.46%的AGV利用率,减少了23.1%的换电站电池包数量。
分类: 计算机科学 >> 计算机科学的集成理论 提交时间: 2020-09-28 合作期刊: 《计算机应用研究》
摘要: 种群多样性对微种群教与学优化算法的性能有极大影响。为进一步提高其性能,提出一种基于基因水平多样性的微种群教与学优化算法(MTLBO-GLD)。该算法从基因水平上对种群多样性进行监测;并使用混沌搜索和余弦函数分阶段进行扰动以增加种群多样性。所提算法与8种元启发式算法(4种微种群算法和4种非微种群算法)在13个测试函数上进行性能比较。实验结果表明,MTLBO-GLD的整体性能要显著好于其他8种所比较的算法。