基于蚁群算法的Job-Shop多资源约束车间作业调度

针对多资源约束的车间调度问题,考虑资源种类变化的情况及资源在可用时间上的约束影响,建立了该类问题的通用调度模型。提出了一种基于蚁群算法的作业优化调度算法,在Job-Shop问题图形化定义的基础上,设计了状态转移规则、轨迹强度更新规则以及工序时间的决策规则,借鉴精英策略的思路,对多资源约束车间的具体调度进行了分析与实现。实例仿真表明,该方法对多资源的车间调度问题是可行的。     

求解约束优化问题的改进粒子群算法

针对高维复杂约束优化问题,提出了一种基于平滑技术和一维搜索的粒子群算法(NPSO)。该算法使粒子的飞行无记忆性,结合平滑函数和一维搜索重新生成停止进化粒子的位置,增强了在最优点附近的局部搜索能力;定义了不可行度阈值,利用此定义给出了新的粒子比较准则,该准则可以保留一部分性能较优的不可行解微粒,使微粒能快速的找到位于约束边界或附近的最优解;最后,为了扩大粒子的搜索范围,引进柯西变异算子。仿真结果表明,对于复杂约束优化问题,算法寻优性能优良,特别是对于超高维约束优化问题,该算法获得了更高精度的解。     

协同任务规划中基于约束满足的资源冲突检测与消解

资源的有限性以及活动的并发执行导致协同任务中极易发生资源冲突,需施加时间约束以限定活动执行时间从而避免冲突的出现。在分析多机协同任务的基础上,将任务过程转化为带有多容量资源的任务调度模型,根据模型时间特性给出资源冲突定义及其判断准则。提出基于最小冲突集的资源冲突检测算法,其中利用时间交叠关系的特点,将资源冲突的检测与消解问题转化为连通图中闭团的检查与消除问题。进而从约束满足的角度研究了基于最小承诺策略的消解算法。实验结果表明方法的有效性。     

流程仿真的多层次PERT-Petri网模型

复杂流程中的工序持续时间有着很强的随机性,并存在资源约束问题。首先分析了常见的PERT和Petri网在流程仿真中的应用特点,提出了多层次PERT Petri网模型,给出了该模型的建模过程和递归仿真算法。该模型在上下层次分别采用PERT和Petri网对流程进行描述,充分利用了PERT直观简便的特点和Petri网在随机性和资源约束上的描述能力,有效地解决了复杂流程的建模与仿真问题。最后给出了一个例子,表明该模型更容易理解和构造。     

基于PEV准则的不确定混合多传感器联盟求解

针对不确定混合多传感器联盟求解问题,提出了一种在PEV准则下求解的方法.首先以提高传感器资源利用率和对目标跟踪精度为目的 建立目标函数,以传感器跟踪能力为约束建立不确定混合多传感器联盟模型,其次利用不确定理想点法和PEV准则将不确定模型变为确定模型,最后设计改进选择策略的烟花算法求出混合多传感器联盟的有效解,通过"预测...     

求解多准则决策问题指标权重的二次规划方法

在多准则决策过程中,由于信息不完全从而造成准则权重系数不能完全确定并最终导致决策困难的现象经常存在。针对此类问题,分析并形式化描述了三类准则权重约束,即基本约束关系、由经验判断给定的不完备权重约束关系、由数据包络分析方法确定的DEA有效性所隐含的权重约束关系。综合以上约束并以所有可选方案到理想解的距离平方和最小为目标建立了二次规划模型,通过转化为线性规划模型进行求解从而求得最佳权重,该权重可作为理想解法的基础。最后通过项目招标的实例验证了本方法的有效性。     

区域反导目标分配模型优化分析

区域反导目标分配是多资源约束,按照一定分配准则循环分配的过程.分析了区域反导目标分配流程与准则,构建综合拦截概率和作战效费比的目标分配模型,并给出了该目标分配模型转化为基本0-1规划问题的方法;针对该多约束目标分配优化模型对高寻优、强实时求解算法的需求,结合生物免疫过程,引入改进的克隆选择算子、云自适应变异算子、抗体重组算子、精英抗体保存算子,提出快速收敛的克隆选择算法.仿真结果表明该算法尤其解决大规模区域反导目标分配问题时不失为较为理想的优化算法.     

基于串联开排队网络的生产线瓶颈分析与优化

以某公司游标卡尺尺框加工生产线为研究对象,通过排队性能指标的计算和分析,确定工序4为瓶颈工序。基于串联开排队网络理论的平均停留时间和平均在制品数量明显减少为目标,依据关键链的基本思想,调整工序4和工序6的机器数组合,通过对比效果分析表,确定工序4和6的机器优化组合数为(9,3),实现了全局最优,使资源得到优化配置。     

约束空间近似正交的空间填充试验设计方法

试验设计空间存在约束是一种广泛存在的实际工程问题, 针对现有的约束空间试验设计方法存在生成设计点数不灵活, 算法优化时间长、效率低, 适用约束类型有限, 设计准则单一等问题, 提出一种约束空间近似正交的空间填充试验设计方法。基于设计点之间的距离和相关系数值构造试验设计准则, 通过改进的随机坐标交换算法进行方案求解。所提算法适合凸约束、非凸约束、解析约束、非解析约束等多种类型的约束, 而且适用于多维度的不规则试验设计空间。示例分析表明, 与现有方法相比, 所提算法具有优良的空间填充特性和较好的正交性。     

基于逆优化方法的供应链资源优化配置

针对一般供应链优化模型只能反映具体资源数量的约束作用,没有反映出资源之间配合关系的约束作用,以及模型求解过程中将资源约束作为刚性处理,没有考虑到供应链资源构成中部分资源约束是弹性的问题,建立以供应链整体运营成本最低为优化目标,以供应链上业务过程能力为约束条件的多级供应链优化模型,并在此基础上建立了逆优化方法。对多级供应链优化模型按照逆优化方法求解可使由市场需求决定的生产任务成为供应链优化模型的最优解,进而引导供应链业务流程改进和再造,使供应链适应市场需求。     

考虑相关性的串联系统动态机会成组维修优化

多部件串联系统存在复杂的相关性,制定最优的维修策略以保持最低的维护成本是设备科学管理的关键之一。本文提出多部件串联系统动态成组机会维修策略。该策略在考虑部件间的经济相关性和结构相关性的基础上,以节省的总维修成本最大为目标,构建了有限时间内系统维修优化模型;应用了遗传算法对系统各部件进行分组优化,解决了NP难问题;应用滚动计划,将长期计划与短期计划相结合,实现对维修计划的动态实时更新。案例分析表明,该方法能够有效地降低维修成本,值得在工程实践中借鉴。     

整数比策略下含变质产品且缺货部分需补的VMI模型

在不考虑原材料变质而产品变质且订货商处缺货部分需补的集成供应商管理库存(VMI)系统中, 由于生产准备成本的影响, 供应商采用批对批策略生产产品不一定最优, 因此文中允许供应商采购原材料和生产产品均采用整数比策略, 即一次采购的原材料分整数次生产, 一次生产的产品分整数次给订货商供货, 建立了包含一个供应商和一个订货商的VMI模型. 通过基于遗传算法设计的求解步骤得到了一次采购的原材料用于生产产品的次数, 一次生产的产品给订货商供货的次数、供货间隔期以及订货商处的服务水平等决策变量的值. 算例结果表明: 供应商采用整数比策略采购原材料和生产产品可得到VMI系统最小单位时间总成本的满意解; 进一步的分析表明生产准备成本、产品变质率、丢单系数等各自的变化均会对供应商的生产决策以及VMI系统最小单位时间总成本产生影响.     

Error analysis on heading determination via genetic algorithms

1 .INTRODUCTIONHigh-accuracy headinginformationis ani mportantparameter which is used to ensure the security ofships and the kilter of the weapon systems . One ofthe main factors which affect the precision of navi-gation devices’heading information is initial erec-tion error and drift error of the devices . Dynamicinitial calibrationin dockis al ways a difficult prob-lem when navigation devices are first installed orthe ships are mooring. This results a series ofharmful effects such as l…     

基于鲁棒能力的体系多目标组合优化

针对体系组合优化问题中,不同场景下系统贡献的不确定问题,提出了基于鲁棒能力的体系优化决策方法。首先对体系的鲁棒能力和模糊能力风险进行定量描述;然后以鲁棒能力最大,建设风险和成本最低为目标,考虑军事能力需求等约束,建立多目标体系组合优化模型,采用改进的基于参考点的非支配排序遗传算法求解模型,生成一组符合决策需求的非劣质解;最后通过仿真实验验证了模型和算法的有效性,可以为体系总体建设规划提供决策支持。     

基于随机策略搜索的多机三维路径规划方法

针对传统无能耗约束的多无人机路径规划方法难以适应复杂山地作业环境的应急救援要求，提出了一种基于LSTM-DPPO(long short-term memory-distributed proximal policy optimization)框架的多无人机三维路径规划算法。利用LSTM长短期记忆神经网络提取出多无人机在各自飞行过程中的重要特征状态信息序列，经过多次迭代更新后得到一个最优网络参数模型，结合能耗生成最优的三维探测路径。实验结果表明：该方法相对于传统路径规划方法效果显著，能在能耗最小的前提下规划出最优探测路径。     

矿区最优投资分配动态规划模型研究

应用动态规划的理论,针对矿区建设的特点,以投资呆滞损失和欠产损失为主优化目标,以初期投资少为次优化目标,建立了矿区建设投资最优分配的多阶段动态规划投资模型,并给出了模型的解法.最后以我国某矿区为实例,应用模型进行求解,得出了满意结果.     

面向生产计划调整的资源参数反演逆优化方法

原生产计划是满足预测产品种类及数量需求的成本最小化的生产计划。然而,实际需求常常与预测不符,当获取实际需求数据后,需要对原生产计划进行动态调整。基于此,以逆优化为方法论,将面向生产计划调整的资源重配置问题,转化为一个已知实践最优生产计划,反向求解让该实践方案成为在调整后的参数下的原生产计划模型最优解的反演问题。该反演问题是以市场需求变动为动因,以不同生产线上不同类型产品的生产时间为调整参数,通过对该参数最小化调整的同时达到市场实际需求。首先从资源种类变动项目和每项资源变动数量两个维度刻画调整成本,同时引入 范数正则化方法降低资源变动项数,降低资源变动成本;其次,通过采用全局设备效率OEE测量作业环节生产效率,使得生产资源配置过程更具有全局性与系统性;最后,鉴于本逆优化模型是非凸非线性问题,为了提高求解效率,提出“松弛约束-中位数约束-紧松弛约束”三阶段方法确定生产线生产能力约束,该方法能够在增强最优解准确性的同时提高求解效率。将逆优化引入由果索因、变动需求驱动的生产资源最小化调整问题,有助于促进供需匹配,稳定生产,降低企业生产调整成本。     

亚丁湾护航中直升机识别海盗目标路径优化模型及算法

针对舰载直升机执行伴随护航任务时查证可疑船只的路径优化问题,对直升机在选择巡逻查证路径时所面临的各种复杂情况进行了分析。文中结合可疑船只与编队的相对运动特点以及海面可疑船只威胁程度评估指标,以保障被护航编队受到的累计威胁值最小为目标,构建了直升机查证可疑船只时的路径优化模型。为提高蚁群算法的求解效率,文中将混沌映射扰动引入到信息素的全局更新过程中,从而有效降低算法陷入局部最优的概率。另外,文中对蚁群算法中状态转移规则和信息素更新等核心环节进行了优化设计,提高了算法对最优路径的搜索能力。最后,以我国海军亚丁湾护航任务为背景进行实例分析,并将其结果与遗传算法和禁忌搜索算法进行对比,验证了所建模型和算法的合理性和有效性。     

航空公司定价动态模型与座位配置研究

提前订座限制将成为民航机票价格促销的主要形式之一,根据中国民航旅客订座累积概率分布特点,以提前座位时间天数和成本为主要变量,可以建立起航空公司机票定价动态模型.比例(随机)配置和平行(并联)配置规则是机票价格确定下的座位配置的两种优化方法,实证认为平行配置规则相对较优.     

导弹环境优化设计

导弹环境优化设计包含两方面内容:一是对导弹的环境保证和导弹对环境适用性两类问题都满足的情况下,使用最少费用;另一个是在环境设计费用给定的情况下,最大限度地满足上述两类问题的要求。文中采用拉格朗日乘数法给出求使用费用最少的公式,并用“寻优法”解决满足两类问题的方法。