差分进化混合粒子群算法求解装配式建筑构件生产调度优化问题.pdf
本文档主要讨论了差分进化混合粒子群算法在装配式建筑构件生产调度优化问题中的应用。随着社会工业化进程的不断加快,人们对建筑产品的需求有着很大变化。装配式建造模式下,具有建设周期短、人工成本低、建造质量高等传统建造方式不具备的优势,使装配式建筑的发展成为我国建筑产业化发展的必然趋势。
然而,目前我国装配式建筑的发展仍处于缓慢发展阶段,其中一个重要原因就是装配式建筑与传统现浇建筑相比造价偏高。预制构件生产成本作为装配式建筑建造成本的重要组成部分,其生产过程中不合理的生产调度顺序使装配式建筑建造成本居高不下。因此,解决这一问题的关键,就是解决装配式建筑构件生产过程中的调度优化问题。
本文提出了一种差分进化混合粒子群算法(PSODE),该算法结合差分进化(DE)算法和粒子群优化(PSO)算法的优点,解决了装配式建筑构件生产调度优化问题。通过对实际案例的研究,结果表明,PSODE 算法可以使构件生产成本降低 5.5%,并且PSODE 算法比 GA 算法更优。
在本文中,我们还对装配式建筑构件生产调度优化问题进行了详细的分析和讨论,并对PSODE 算法的原理、实现步骤和优点进行了详细的介绍。此外,我们还对PSODE 算法在实际应用中的优点和缺点进行了讨论,并对装配式建筑构件生产调度优化问题的未来研究方向进行了展望。
本文的主要贡献是提出了一种基于差分进化混合粒子群算法的装配式建筑构件生产调度优化方法,该方法可以使构件生产成本降低 5.5%,并且具有良好的优化效果和可靠性。同时,本文还对装配式建筑构件生产调度优化问题进行了详细的分析和讨论,为装配式建筑行业的发展提供了有价值的参考。
知识点:
1. 差分进化混合粒子群算法(PSODE):一种结合差分进化(DE)算法和粒子群优化(PSO)算法的优化算法,用于解决装配式建筑构件生产调度优化问题。
2. 装配式建筑构件生产调度优化问题:一种复杂的优化问题,目的是使构件生产成本最低,满足按期交货的前提下。
3. 差分进化(DE)算法:一种基于群体智能的优化算法,用于解决复杂优化问题。
4. 粒子群优化(PSO)算法:一种基于群体智能的优化算法,用于解决复杂优化问题。
5. 装配式建筑:一种现代化的建筑方式,具有建设周期短、人工成本低、建造质量高等特点。
6. 预制构件生产成本:装配式建筑建造成本的重要组成部分,影响着装配式建筑的发展。
7. 生产调度优化:一种复杂的优化问题,目的是使生产过程中的调度顺序最优化。
8. 按期交货:一种生产方式,目的是满足客户的需求,确保按时交货。
9. 成本控制:一种管理方式,目的是控制生产成本,确保企业的利润最大化。
10.混合整数线性规划(MILP):一种数学优化方法,用于解决复杂优化问题。