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⛄ 内容介绍
基于双层粒子群算法的经济调度是一种优化方法，用于在经济调度问题中找到最优的调度方案。经济调度是指在满足生产需求和资源限制的前提下，合理安排生产任务的时间和资源分配，以降低成本、提高效率。
以下是基于双层粒子群算法的经济调度的一般步骤：
- 问题建模：将经济调度问题转化为数学模型。确定决策变量、目标函数和约束条件。决策变量可以包括任务的开始时间、完成时间，资源的分配等。目标函数可以是成本最小化、时间最短化等。
- 初始化粒子群：随机生成一组粒子，每个粒子代表一个可能的调度方案。粒子的位置表示决策变量的取值，速度表示粒子在搜索空间中的移动方向。
- 粒子更新：根据粒子当前位置和速度，计算新的位置和速度。双层粒子群算法包括两个层次的粒子群更新：全局层更新和局部层更新。
- 全局层更新：根据全局最优解（全局最优粒子）引导粒子的移动方向，以加速全局搜索。
- 局部层更新：根据局部最优解（局部最优粒子）引导粒子的移动方向，以加速局部搜索。
- 适应度评估：根据目标函数和约束条件，计算每个粒子的适应度。适应度可以是目标函数值的倒数，适应度越高表示解越优。
- 粒子选择：根据适应度值和一定的选择策略，选择一部分粒子作为父代，用于产生下一代粒子。
- 终止条件：根据预设的终止条件（如达到最大迭代次数、收敛程度等），判断是否结束迭代。
- 输出结果：选取适应度最好的粒子作为最终的经济调度方案。
⛄ 部分代码
function results=RunInternalPSO(intmodel)
disp('Running Internal PSO ...');
%% Problem Definition
CostFunction=@(x) MyCost(x,intmodel); % Cost Function
nVar=intmodel.nPlant; % Number of Decision Variables
VarSize=[1 nVar]; % Size of Decision Variables Matrix
VarMin=0; % Lower Bound of Variables
VarMax=1; % Upper Bound of Variables
%% PSO Parameters
MaxIt=100; % Maximum Number of Iterations
nPop=50; % Population Size (Swarm Size)
% w=1; % Inertia Weight
% wdamp=0.99; % Inertia Weight Damping Ratio
% c1=2; % Personal Learning Coefficient
% c2=2; % Global Learning Coefficient
% Constriction Coefficients
phi1=2.05;
phi2=2.05;
phi=phi1+phi2;
chi=2/(phi-2+sqrt(phi^2-4*phi));
w=chi; % Inertia Weight
wdamp=1; % Inertia Weight Damping Ratio
c1=chi*phi1; % Personal Learning Coefficient
c2=chi*phi2; % Global Learning Coefficient
% Velocity Limits
VelMax=0.1*(VarMax-VarMin);
VelMin=-VelMax;
%% Initialization
empty_particle.Position=[];
empty_particle.Cost=[];
empty_particle.Out=[];
empty_particle.Velocity=[];
empty_particle.Best.Position=[];
empty_particle.Best.Cost=[];
empty_particle.Best.Out=[];
particle=repmat(empty_particle,nPop,1);
BestSol.Cost=inf;
for i=1:nPop
% Initialize Position
particle(i).Position=unifrnd(VarMin,VarMax,VarSize);
% Initialize Velocity
particle(i).Velocity=zeros(VarSize);
% Evaluation
[particle(i).Cost, particle(i).Out]=CostFunction(particle(i).Position);
% Update Personal Best
particle(i).Best.Position=particle(i).Position;
particle(i).Best.Cost=particle(i).Cost;
particle(i).Best.Out=particle(i).Out;
% Update Global Best
if particle(i).Best.Cost<BestSol.Cost
BestSol=particle(i).Best;
end
end
BestCost=zeros(MaxIt,1);
%% PSO Main Loop
for it=1:MaxIt
for i=1:nPop
% Update Velocity
particle(i).Velocity = w*particle(i).Velocity ...
+c1*rand(VarSize).*(particle(i).Best.Position-particle(i).Position) ...
+c2*rand(VarSize).*(BestSol.Position-particle(i).Position);
% Apply Velocity Limits
particle(i).Velocity = max(particle(i).Velocity,VelMin);
particle(i).Velocity = min(particle(i).Velocity,VelMax);
% Update Position
particle(i).Position = particle(i).Position + particle(i).Velocity;
% Velocity Mirror Effect
IsOutside=(particle(i).Position<VarMin | particle(i).Position>VarMax);
particle(i).Velocity(IsOutside)=-particle(i).Velocity(IsOutside);
% Apply Position Limits
particle(i).Position = max(particle(i).Position,VarMin);
particle(i).Position = min(particle(i).Position,VarMax);
% Evaluation
[particle(i).Cost, particle(i).Out] = CostFunction(particle(i).Position);
% Update Personal Best
if particle(i).Cost<particle(i).Best.Cost
particle(i).Best.Position=particle(i).Position;
particle(i).Best.Cost=particle(i).Cost;
particle(i).Best.Out=particle(i).Out;
% Update Global Best
if particle(i).Best.Cost<BestSol.Cost
BestSol=particle(i).Best;
end
end
end
BestCost(it)=BestSol.Cost;
% disp(['Iteration ' num2str(it) ': Best Cost = ' num2str(BestCost(it))]);
w=w*wdamp;
end
%% Reture Results
results.BestSol=BestSol;
results.BestCost=BestCost;
disp('End of Internal PSO.');
end⛄ 运行结果
⛄ 参考文献
[1] 李程.基于粒子群算法的AS/RS优化调度方法研究[D].陕西科技大学[2023-07-20].
[2] 李浩.基于粒子群优化算法的车间调度系统的研究与设计[D].宁夏大学,2018.DOI:CNKI:CDMD:2.1018.308861.