基于蚁群优化算法的旋转货架拣选路径规划

针对自动化立体仓库单拣选台分层水平旋转货架系统给出了数学模型,提出了一种改进的蚁群优化算法,用于解决货物拣选路径规划问题。该方法能够在全局内快速找到最优货物拣选路径,求解质量高,计算时间短。仿真结果说明,该方法适合求解中小规模货物拣选路径规划问题,提高了自动存储作业效率。     

多目标整数规划中的遗传算法

以下料问题为例建立了多目标整数规划的数学工业描述了用遗传算法求解多目标整数规划问题的方法。这种算法较圆满的解决了既费用又考虑需求的下料问题,具有广阔的应用价值。     

大型高层立体仓库货架系统的有限元分析

根据国家有关标准，参照羡国货架制造业协会的指导性设计规范，运用mlsc nastran 2001软件包，对一大型高层自动化仓库的货架系统，按常规工况和地震工况进行了有限元分析，对于货架的刚度和强度进行了评价。     

整数规划模型研究

将对整数规划及其解法进行介绍，主要讲述利用LINGO语言编写模型来解决整数规划问题。对于一个具体的整数规划问题，只要利用LINGO语言编写相应的模型，并将问题的数据输入模型．运行模型就可以立即获得问题的解答。     

智能自动化导引车配对调度的混合整数规划模型

为了提高自动化集装箱码头中混合尺寸集装箱搬运作业的效率,研究了由20 ft的智能自动化导引车(Intelligent and Autonomous Vehicle,IAV)配对并协调完成搬运作业:以最小化整体作业完成时间、空载时间和最大化闲置时间为目标,建立多目标混合整数规划模型,确定导引车配对调度方案;设计实验研究参数变化对模型特征的影响;对目标函数进行Pareto分析.通过实例验证了模型的有效性和可行性,为自动化集装箱码头提供IAV配对调度的参考方法.     

关于项目选择的整数规划模型分析

研究了整数规划在项目选择中的模型描述,通过对现值法,未来值法和年值比较法的特性分析,给出了基于现值法,未来值法和年值比较法的项目选择问题的整数规划描述,并在分析有资源的项目选择问题的约束条件的基础上,给出了有资源约束的项目选择问题的整数规划模型。     

基于Yalmip工具箱的整数规划模型求解方法

整数规划是运筹学中一类常见的数学模型,然而求解整数规划模型不是十分方便。首先介绍了求解最优化模型的Yalmip工具箱;其次,给出了整数规划求解的程序设计语言;最后,通过一个实例,具体说明了Yalmip工具箱在求解整数规划方面的具体应用。     

解整数规划问题的新方法——三步法

本文就整数规划问题提出了一个逐步求解方法——三步法,此法可根据问题的规模和需要求得最优整数解或近似最优整数解。分析与上机运算结果表明,在解大规模整数规划问题的收敛速度方面,本算法明显优于已有的整数规划算法。     

整数规划的一个解法

本文对整数规划提出一个新的解法。     

高度超过13.5 m的高架仓库的消防系统设计

以某成品仓库为研究对象,对建筑高度超过13.5 m的高架仓库所采用的消防系统进行设计研究,详细说明了消防系统主要设计参数的选取、消防设备的平面布置及系统的自动控制,以期为建筑高度超限的高架仓库消防系统的设计提供一定的理论指导及参考。     

旁通式自动化立体仓库拣选作业和出口选择的组合优化

自动化立体仓库系统是在计算机直接控制和管理下自动存取并实现综合自动化管理货物的多层仓库存储系统。旁通式自动化立体仓库作为一种新兴的立体仓库,越来越多地应用在需要快捷存取的场所。其中,堆垛机作业时间长短直接影响仓库存储效率的高低。为了提高旁通式自动化立体仓库作业效率,分析旁通式自动化立体仓库堆垛机行进路线的特点,建立了同时考虑堆垛机出口选择和拣选路径的组合优化模型。模型以一个拣选任务指令周期内堆垛机行进所花费时间为目标,同时对遗传算法初始种群生成方法进行改进,用改进后的遗传算法对该模型拣选路径优化部分求解,将该阶段结果的最末货位作为下一优化阶段的初始点,采用最近邻法寻找最佳出口位置。实验仿真和工程实际应用表明该模型和算法是可行的、有效的。     

一种智能仓库车辆调度问题的新算法

将调度问题与遗传算法相结合,提出一种用于解决智能仓库车辆运输调度问题的一种新算法,并用计算实例证明了该调度算法的正确性,并能适应大规模车辆的调度问题．本算法计算量小,具有很强的鲁棒性．     

基于量子遗传算法的成品门幅模型参数优化设计

为了解决热定型中影响成品织物门幅的工艺参数难以定量设计的关键技术难题。提出了将量子遗传算法用于成品门幅模型工艺参数优化设计中。建立优化模型,基于该模型采用量子遗传算法,实现了影响成品门幅的工艺参数精确定量设计。用该方法得到的工艺参数加工弹力布,生产成品的门幅与用户要求指标的偏差小于0.1%,完全满足实际生产要求。同时将量子遗传算法与遗传算法在工艺参数的优化设计中进行比较,得出当迭代种群逐渐增大时,量子遗传算法在工艺参数的优化设计中的优势更加明显。     

基于改进的蚁群算法的物流拣选路径优化

提出了一种改进的蚁群算法来解决物流拣选路径的优化问题。通过实验室模拟环境,用Matlab7.0进行了某次拣选作业仿真,取得了最优路径。与基本蚁群算法相比,所提出的方法能更快地找到最优解。     

基于遗传算法的立体仓库货位动态分配优化

针对企业仓储管理中货位分配效率低的现状,提出立体仓库货位动态分配优化问题的数学模型和约束条件并对货位分配策略进行了讨论.采用基于遗传算法的权重系数变换法对优化模型进行求解.通过仿真验证了算法的有效性.     

基于有限元仿真的Ti6A14V铣削过程参数建模与优化

为优化钛合金Ti6A14V铣削参数、提升铣削性能,基于有限元软件建立Ti6A14V的二维铣削仿真试验模型,研究控制参数铣削深度、铣削宽度、铣削速度、铣削进给速度对铣削力的影响;试验得到各控制参数对铣削力的作用大小以及各控制参数的最佳取值;以降低铣削能耗、提升金属表面去除效率为优化目标,构建铣削参数多目标优化模型,并基于NSGA-Ⅱ算法对该优化模型进行求解,获得Pareto解下最佳铣削参数取值范围.本研究可为类似加工过程的优化提供借鉴.     

一种自动目标识别算法参数的优化方法

提出了一种基于试验设计方法学的响应曲面模型方法，用于建立算法的性能模型．将一种小群体自组织的遗传算法用于算法参数的优化．遗传算法的改进，使得结构更加合理简单，收敛速度明显加快．实验结果表明，所提出的方法能够随着场景条件的变化较好地调整算法参数，从而有效地提高了算法性能．     

考虑激增需求下前置仓两阶段选址研究

【目的】考虑时效、成本、效率等关键词目标下,对激增需求下生鲜电商前置仓的两阶段选址问题进行研究。【方法】首先基于前置仓的配送范围和订单处理量,以生鲜电商企业的利润最大化为目标函数,建立了正常需求与激增需求下的前置仓选址模型,并运用一种基于遗传算法的K-means聚类算法对两阶段选址进行求解。【结果】与以往从备选地址中选择最终地址的研究不同,在本研究中通过直接考虑用户地址和需求情况进行建模求解,验证了改进后的方法的可行性和有效性。【结论】结合需求激增,刻画了需求变化情况下的两阶段选址的动态过程。     

基于遗传算法的Web信息自动标引研究

W eb信息自动标引系统或搜索引擎的索引库的建立大多采用加权词频统计法,但引源的权值较难确定。为得出科学的加权方案,从标引词应反映文档主题内容这一原则出发,对标引源的权值设置提出了一种改进方案,基于遗传算法对W eb信息自动标引。此方案可以使标引源的权值设置根据标引内容动态调整,有效地提高标引源权值设置的合理性、准确性,自动标引结果的人机相符率可达到87.9%,具有较强的实用性。