一种基于改进遗传算法的硫化车间调度方法

    公开(公告)号:CN118348934A

    公开(公告)日:2024-07-16

    申请号:CN202410467507.1

    申请日:2024-04-18

    Abstract: 本发明公开了一种基于改进遗传算法的硫化车间调度方法,包括以下步骤:S1、建立硫化车间调度模型;S2、进行编码与解码;S3、初始化以及确定适应度函数;S4、选择操作;S5、引入相互学习策略取代原有遗传算法中的交叉操作;S6、变异操作;S7、将变异操作后得到的个体进行适应度值的计算;S8、迭代次数t=t+1;S9、将改进的硫化车间调度算法封装进硫化车间优化算法库中。该基于改进遗传算法的硫化车间调度方法,可以有效对硫化车间进行调度,减少生产成本,通过将交叉操作替代为相互学习策略,增强了算法的局部搜索能力,同时,将变异概率改进为自适应遗传算子,避免手动调参的同时,尽可能保留优秀个体,有效提升了算法的收敛性能。

    一种考虑生产计划具有原油混合需求的原油调度优化方法

    公开(公告)号:CN116739251A

    公开(公告)日:2023-09-12

    申请号:CN202310643187.6

    申请日:2023-06-01

    Abstract: 本发明提供一种考虑生产计划具有原油混合需求的原油调度优化方法,涉及原油调度优化领域,包括如下步骤:步骤一、建立原油调度数学模型,确定原油调度数学模型的目标函数及约束;所述目标函数包括管道混合成本、供油罐底混合成本、供油罐使用成本、供油罐切换成本以及管道能耗成本;所述约束包括转运时的原油体积约束以及驻留约束;步骤二、计算具有原油混合需求的两种R型原油的转运体积;步骤三、采用改进的NSGA‑II算法求解原油调度数学模型;步骤四、对求解出来的结果进行评价。本发明方法可以动态计算每次转运原油的体积,通过改进NSGA‑II的交叉和变异操作,高效快速地生成最优的原油调度方案。

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