基于群智能算法的预防性维修周期优化

作者：马飒飒; 张虹; 薛嘉

来源：数学的实践与认识, 2010, (12): 66-73.

• 预防性维修(PM)
• 群智能
• 蚁群优化算法(ACO)
• 粒子群优化算法(PSO)
• 维修周期 preventive maintenance(PM)
• swarm intelligence
• ant colony optimization(ACO)
• particle swarm optimization(PSO)
• maintenance period

分析将蚁群优化算法应用于预防性维修周期工程寻优问题时遇到的算法参数选择困难等问题,提出将粒子群优化算法和空间划分方法引入该过程以改进原蚁群算法的寻优规则和历程.建立混合粒子群和蚁群算法的群智能优化策略:PS_ACO(Particle Swarm and Ant Colony Optimization),并将其应用于混联系统预防性维修周期优化过程中,以解决由于蚁群算法中参数选择不当和随机产生维修周期解值带来的求解精度差、寻优效率低等问题.算法的寻优结果对比分析表明:该PS_ACO算法应用于预防性维修周期优化问题,在寻优效率及寻优精度上有部分改进,且可相对削弱算法参数选择对优化结果的影响.

• 单位
  中国人民解放军陆军工程大学; 中国西安卫星测控中心