基于脑模型联接控制器的车间布局多目标优化技术研究

该文根据车间物流费用和车间面积2个优化目标，建立车间设备布局多目标优化模型。并根据车间布局优化特点，设计了基于脑模型联接控制器的混合遗传算法对该模型进行求解。该算法具有自学习和自适应的特点。最后给出算例，通过对仿真结果的分析，证明该文所提算法能解决提出的问题。     

基于SLP改进遗传算法的多区域单双行 设备布局优化方法

针对多区域单、双行车间设备布局问题,利用车间二维平面坐标系将车间和设备参数化,构建出多区域单、双行设备布局的数学模型,并提出一种系统化布置设计法(SLP)与改进遗传算法结合的SLP改进遗传算法.算法以最小化车间物流成本为目标,考虑加工过程中产品质量的变化,采用分阶段的算法思想,引入自适应的交叉算子,使用混合种群的初始化方式.实验结果显示,该算法在解决多区域单、双行车间设备布局问题时能够以较快的速度收敛到较优解.     

不确定条件下基于遗传算法的作业车间调度问题

考虑到产品不同的交货期, 研究了不确定条件下的作业车间调度问题, 用三角模糊数表示产品处理时间, 建立了调度问题的模型, 并结合模糊理论设计了一种改进的遗传算法进行求解. 该算法通过整数编码的方法产生初始种群, 结合轮盘赌方法和精英保留策略进行选择操作, 采用基于优先工序交叉(precedence operation crossover, POX)算子和互换变异方法进行交叉和变异操作, 并通过动态调整交叉概率和变异概率的方法来提高算法的性能以及计算效率. 最后, 通过算例和企业实例验证了该模型和算法的有效性.     

用遗传算法优化模糊控制规则的方法及其MATLAB实现

介绍了用遗传算法优化模糊控制规则的方法,包括目标函数的确定,选择、交叉等遗传算子的确定．给出了如何用MATLAB编程实现算法的具体步骤,最后将所得的规则用于设计模糊控制器,并进行仿真,取得了很好的效果．     

免疫遗传算法在车间作业调度中的应用

为了求解车间作业调度(JSP)这一典型的NP难题,提出了基于免疫遗传算法(IGA)的JSP问题求解方法.在该求解方法中,结合免疫原理和遗传算法提出了应用于JSP问题的IGA算法流程;算法采用基于工序的编码方式、自适应交叉和变异;同时为了改善交叉算子的性能提出了一种改进的基于工序编码的交叉算子.另外,采用车间作业中“最短处理时间原则”作为IGA算法的免疫疫苗,同时给出了免疫算子的设计方法.最后,通过“Muth and Thompson”基准问题的仿真实验验证了IGA算法在JSP问题求解中的有效性.     

基于多Agent的柔性作业车间调度研究

针对多目标柔性作业车间调度问题,构造了基于多Agent的车间调度模型,研究了多Agent之间的交换协调机制．提出一种改进遗传算法并封装在策略Agent中,通过对编码规则、解码算法与交叉、变异算子进行改进,提高了调度优化算法的实用性和优化效果,实现了多目标动态调度,提高了系统的适应性和健壮性．某企业车间应用实例证明其可以满足车间调度高效、稳定的要求．     

多目标柔性作业车间调度的多交叉策略元胞进化算法*

针对经典Job-shop调度问题的局限性,构建了以加工成本、瓶颈机器负荷、机器总负荷及制造工期为目标函数的柔性作业车间调度多目标优化模型,提出了基于多交叉策略的元胞多目标遗传算法。在分析优化模型的基础上,使用双层编码方式,并采用多个交叉算子协同进化,提出一种多交叉策略的进化算子。针对元胞多目标遗传算法的特点,提出一种改进的精英策略,保证更多的精英个体参与进化,从而提升算法收敛速度。通过2个基准实例求解对比分析,表明所提方法的有效性。将新算法应用于实际生产企业的车间调度问题中,得到了一组Pareto解集,并采用层次分析法得到一种满意度最大的方案。数据结果表明,该算法在解决多目标FJSP的工程有效性。     

用于神经网络直接逆控制的连续空间遗传算法

为解决神经网络直接逆控制中训练样本的获取问题 ,提出一种神经控制器的设计方法 .通过对连续空间遗传算法的编码和遗传算子进行适当改进 ,采用保留精英的线性排序选择 ,避免成熟前收敛 ,并给出算术交叉算子和乘法变异算子 ,使算法同时具有好的搜索精度和搜索效率 ;然后采用这种改进的遗传算法对非线性动态系统的控制进行优化 ,获得基于一定性能指标的期望的状态轨迹及相应的最优控制序列 ,并以此训练神经网络控制器 .最后给出了以同步机为控制对象的仿真结果 ,验证了方法的有效性 .     

一类带性能约束的二维几何布局优化

提出一类带性能约束的二维几何布局优化问题模型及其求解算法．该算法分三个 阶段处理，即嵌入阶段、可行初始布局阶段和优化布局阶段，并给出每个阶段相应的几 何布局质量的评价标准函数、算法和结束准则。在具体的求解过程中；综合运用了拟 物原理、广义力矢量松弛法原理、有向树搜索原理来构造布局优化的算法．给出一种 在可行布局范围内不断压缩几何体布局的范围同时进行迭代改善布局过程的方法来寻 找最聚集的优化几何布局．用Ｆｏｒｔｒａｎ语言编制了相应算法及图形显示的程序，文 后给出了算例的验证结果。     

双目标冷链物流车辆路径问题及其遗传蚁群求解

针对带容量和软时间窗约束的双目标生鲜农产品冷链物流车辆路径问题,建立了以最小化总成本和最大化客户满意度为目标的双目标优化模型。为了求解问题,运用ε约束法处理双目标模型,以蚁群算法为基础,加入交叉与变异算子,设计了遗传蚁群算法。算法求解过程中,蚂蚁个体在进行状态转移时按照确定性选择和伪随机比例选择相结合的方式,信息素总量采用分段函数进行优化。为验证模型与算法的有效性,对实际算例进行求解,并与遗传算法、蚁群算法求得结果进行对比。结果表明所建模型符合实际需求,所设计的遗传蚁群算法收敛速度和求解结果均优于遗传算法和蚁群算法。     

企业货运铁路取送车作业智能优化方法

针对综合布局(同时具有放射状和树枝状)的企业货运铁路专用线的特点,提出了一种智能优化方法.该方法在建立取送作业模型的基础上,对问题进行分解,提出了两级优化策略,即先并行求解各车间内树枝状取送作业的子优化问题、再综合求解车间之间放射状取送作业优化问题.依据该优化策略,设计了一种融合遗传算法和蚁群算法的遗传精英蚁群优化算法(GAASelite)求解取送车作业优化问题.实验仿真结果证明,该方法能有效地优化铁路取送车作业问题.     

基于改进型自适应遗传算法求解设备多行布局问题

对面积不等、形状固定的设备多行布局问题，提出了自由换行布局策略和净行间距概念.构建了带逆向物流、净行间距的多目标组合优化数学模型.引入免疫系统群体多样性作为种群进化的标志的基础上，建立了改进的自适应遗传算法(Improved Adaptive Genetic Algorithm, IAGA)，实现了交叉概率和变异概率的非线性自适应调整.最后，对算法进行了实验对比分析.结果表明，所提出的算法能快速有效地获得问题的近似最优解，稳定性好，对解决设备多行布局组合优化问题具有实用价值.
     

Optimal design of hydraulic manifold blocks based on niching genetic simulated annealing algorithm

To solve the combinatorial optimization problem of outer layout and inner connection integrated schemes in the design of hydraulic manifold blocks(HMB),a hybrid genetic simulated annealing algorithm based on niche technology is presented.This hybrid algorithm,which combines genetic algorithm,simulated annealing algorithm and niche technology,has a strong capability in global and local search,and all extrema can be found in a short time without strict requests for preferences.For the complex restricted solid spatial layout problems in HMB,the optimizing mathematical model is presented.The key technologies in the integrated layout and connection design of HMB,including the realization of coding,annealing operation and genetic operation,are discussed.The framework of HMB optimal design system based on hybrid optimization strategy is proposed.An example is given to testify the effectiveness and feasibility of the algorithm.     

基于四维消耗的公交线网优化模型及蚁群算法

针对城市公交线网的优化问题,应用四维消耗概念进行了综合研究,给出了公交线网优化的多目标线性规划模型及蚁群算法.在定义时间、空间、环境、能源等四维消耗概念的基础上,从点、线、面3个方面对公交线网优化问题进行研究.在考虑效益最大化、成本最小化、发展可持续化的情况下,利用效用函数建立了公交线网优化的多目标线性规划模型.并用蚁群算法对多目标线性规划模型求解,得到最佳的公交线路网络布局结构和公交线网运营效率.实例表明,利用蚁群算法优化后公交线网利用率增大、可达性良好、乘客出行时间减少,优化结果符合城市交通的实际情况,该方法合理可行.     

基于数据融合的全舰统一姿态基准测量系统

为测量大型舰船甲板的变形,对甲板变形引起的局部姿态误差进行补偿,设计了基于多IMU数据融合的全舰统一姿态基准测量系统．提出了甲板变形测量方法,建立了IMU布局优化数学模型,并运用遗传算法对IMU的布局进行了优化求解．仿真结果表明,建立全舰统一姿态基准测量系统是测量舰船甲板变形的有效办法,利用布局优化后IMU的输出信息进行全舰甲板变形估计,估计精度优于2.3arcmin,并能减少舰载武器系统所需IMU的数量．     

基于粒子群和蚁群算法的船舶机舱规划方法

基于粒子群算法和蚁群算法,提出了一种优化算法用于求解船舶机舱布局规划问题.船舶机舱规划问题主要包括设备布置和管路敷设.由于船舶机舱空间有限,设备和管路数量繁多,约束条件复杂,在进行具体设计过程中,需要反复多次校核修改,才能获得可行的设计方案.为了充分考虑设备布置和管路敷设设计两者之间的耦合作用,建立数学模型,从而获得全局最优的设计方案.模拟实验的结果证明,所提出的优化方法在求解船舶机舱布局规划问题中的可行性和有效性.     

Ant-Q算法在矩形件优化排料中的应用

矩形件优化排料问题是一类具有NP完全难度的组合优化问题,该优化问题可用与或树描述,即把矩形件优化排料问题变换为寻找一棵面积比率最大的二叉树问题.使用Ant-Q算法能够有效实现这种树搜索,从而求得矩形件优化排料问题的优化解.     

基于版式边缘增强算法的倾斜检测

该文针对数字化文档图像的倾斜现象,首先定义了多种变换算子,然后在倾斜检测中,利用这些算子对预处理后的二值化倾斜图像进行变换处理.所得到的变换图像淡化了原文档图像的内部细节特征,同时清晰地反映了原图像版面边界的走势.变换图像通过一个图像块的形式直接表征了原版面的边界信息,增强了版式边缘,使得文档图像的倾斜角度更易检测.最后通过选取有代表性的倾斜版面图像,对该算法进行了实验验证分析,得到了版面倾斜检测的统计结果.     

基于改进遗传算法的线材排样优化

针对线材排样优化问题,在分析线材排样方案数学模型的基础上,提出了基于改进遗传算法的优化求解方案。该算法设计了一种新颖的遗传算子,包括顺序交叉算子、线性变异算子、扩展选择算子。实验表明,该算法逼近理论最优值,而且收敛速度快,较好地解决了线材排样问题。