为有效地解决液压阀块加工车间调度问题，考虑工序间和机器间的约束关系，以最大完成时间最小为目标，给出了液压阀块加工车间调度优化模型。为平衡算法的全局和局部搜索能力，提出了多作用力微粒群（MFPSO）算法，采用多作用力阶段性搜索策略，将搜索过程划分为前期、中期、后期3个阶段，并对应构造单一斥力、平衡引斥力、单一引力3种作用力规则，在不同搜索阶段采用不同的作用力规则，提高了算法的搜索机制和寻优性能。将MFPSO算法用于求解液压阀块加工车间调度问题，利用矩阵变量来处理约束条件，给出了一种基于矩阵的微粒编码、解码方法。通过液压阀块加工车间调度优化实例，将MFPSO算法与微粒群算法、中值导向微粒群算法、扩展微粒群算法、蚁群算法进行了对比，结果表明，提出的MFPSO算法结果最优，从而验证了该算法的有效...

为降低构造复杂系统可靠性优化模型的难度，利用T—s故障树构造系统故障率函数，并结合可靠性费用函数构造可靠性优化模型。针对PSO算法局部收敛性差、ACO算法搜索初期积累信息素占用时间较长的不足，将PSO算法和ACO算法混合，并结合死亡罚函数法构造适应度函数，提出混合PSO．ACO算法。考虑不同的粒子个数和蚂蚁个数，将所提算法应用于液压工作系统的可靠性优化，通过与PSO算法、ACO算法及ACO．PSO算法的对比，验证混合PSO．ACO算法的优化结果更为理想。