基于遗传算法的串行生产线性能优化

本文以典型的串行生产线为研究对象,在分析生产系统模型的基础上研究其性能优化方法。计算了系统性能指标并分析了其与生产系统各项参数的基本关系。在遗传算法的基础上,设计了一种串行生产线性能优化问题的求解算法。利用Matlab软件的矩阵计算和图形绘制能力,开发了生产系统性能优化软件,实现了对于串行生产线进行分析和快捷优化功能。在满足生产率要求的约束下,给出了最小化生产线建造成本,包括机器购置成本,缓冲区成本以及在制品库存成本。     

M/H_k/1排队系统性能指标的估计

应用EM算法,研究了M/Hk/1排队系统各参数的估计方法.给出了性能指标的极大似然估计.模拟结果表明:利用EM算法估计排队系统的性能指标是一种非常有效的方法,估值精度满足要求.     

面向单目标优化的集成粒子群算法

串行粒子群算法广泛应用于多个领域,出现了多个变种,但解决不同种类的优化问题时性能有差异.为提高串行粒子群算法对各种优化问题的适应能力,提出一种集成粒子群优化算法.新算法使用Matlab的单程序多数据并行结构发挥单节点多核计算能力,通过设置外部档案分享不同粒子群的全局最佳位置,促进不同串行粒子群算法之间的信息交流,综合利用不同串行粒子群算法在解决不同类型优化问题的优势.在广泛使用的测试函数集上开展仿真实验,结果验证了新算法的有效性,与多个知名的串行粒子群算法相比,新算法在寻优性能上优势明显.新算法不仅能够提高粒子群算法的适应能力,而且,所采用的算法框架也适应于其他群智能算法,改善了算法的性能.     

带排队信息提示的呼叫中心人力资源分配方法

针对一类带有排队等待时间提示的呼叫中心人力资源分配问题,提出了基于考虑顾客放弃行为的M/M/N+M排队模型的优化方法.首先,给出了系统提示等待时间的估算方法和排队等待时间提示对顾客放弃行为(直接退出和中途放弃)影响的概率函数.其次,通过生灭过程的评估方法给出了稳态系统的性能计算公式,并且设计了基于固定点算法的人力资源水平求解算法.最后,通过数值分析给出了排队信息对顾客放弃行为和对人力资源水平的影响效果.研究结果表明,所提出的方法对具有排队信息提示的呼叫中心人力资源管理具有一定的指导作用.     

带排队信息提示的呼叫中心人力资源分配方法

针对一类带有排队等待时间提示的呼叫中心人力资源分配问题，提出了基于考虑顾客放弃行为的M/M/N+M排队模型的优化方法.首先，给出了系统提示等待时间的估算方法和排队等待时间提示对顾客放弃行为(直接退出和中途放弃)影响的概率函数.其次，通过生灭过程的评估方法给出了稳态系统的性能计算公式，并且设计了基于固定点算法的人力资源水平求解算法.最后，通过数值分析给出了排队信息对顾客放弃行为和对人力资源水平的影响效果.研究结果表明，所提出的方法对具有排队信息提示的呼叫中心人力资源管理具有一定的指导作用.     

WLAN/WPAN系统中DFS算法参数对性能的影响

介绍了CIR混合动态频率选择(DFS)算法.通过对算法的性能分析,提出了算法中一些参数的优化方向.以HIPERLAN/2系统为例进行了仿真.仿真结果表明:对算法参数的合理优化可以使算法充分发挥干扰探测快、频率转换稳定等特点,能够在复杂传播环境下提高WLAN/WPAN的服务质量(QoS).参数优化后的算法可以明显地提高系统的吞吐量.     

基于排队论的实时以太网缓存队列优化算法

提出了基于排队论的实时以太网缓存队列优化算法.首先对数据帧在实时以太网缓存队列中的传输过程进行分析,确定了数据帧排队延时是影响网络延时的主要因素;然后根据随机过程理论得到数据帧进入缓存队列的过程符合Poisson分布.针对该分布模型,用排队论对数据帧排队延时及丢包建立基于通信损失代价的数学模型,以损失代价最小为目标函数,再利用边际法计算出目标函数取极值时的最佳队列长度.仿真实验验证了模型的准确性和优化算法的有效性.     

一种改进的多用户检测算法

针对串行干扰消除算法和并行干扰消除算法的不足,提出一种将串行干扰消除检测算法和部分并行干扰消除检测算法的基本思想结合起来的新的干扰消除多用户检测算法.该算法相对于串行干扰消除算法和并行干扰消除算法性能在某些方面有所改进:克服了串行干扰消除算法时延大、不能实时实现的缺点,并对功率分布均匀时系统的误码率性能有所改善;改善了并行干扰消除算法在系统中没有严格功率控制时的误码率特性;同时具有合理的计算复杂度和简单的实现结构等特点.理论分析和仿真结果都验证该算法具有较好的性能.     

中厚板双机架串行生产线参数摄动的周期估计

为了解决一类中厚板双机架串行生产线参数摄动条件下周期值估计的问题,在建立该系统极大代数意义下的状态空间模型的基础上,采用一种系统参数摄动时周期值的估计方法,对实际系统的周期值进行了估计.研究结果表明,该方法与实际计算的周期值相比,计算量小,能够有效地估计出带有参数摄动的串行生产线的周期值的上界,并对串行生产线的轧制工艺提出了改进方法,防止串行生产线因参数摄动而发生阻塞,提高了串行生产线的安全性.     

半Markov控制过程基于性能势仿真的并行优化算法

根据等价Markov过程方法,研究了一类半Markov控制过程在紧致行动集上关于无限水平平均代价准则的性能优化算法.由于实际系统的状态空间往往非常大,因此通常的串行仿真算法可能会耗时过长,或由于硬件限制而无法实现.针对这些问题,提出了一种基于性能势的并行仿真优化算法,以期寻找系统的最优平稳策略,并用该算法对性能势的仿真和策略寻优分别进行了并行化,获得了较好的运行效率.仿真实例表明了该算法的有效性.这一算法可应用于大规模实际半Markov系统的性能优化.     

T型非抢占优先权M/M/1排队系统

为了进一步优化认知无线网频谱的接入,在将T作为时间参数引入排队系统的基础上,提出了一种新的T型非抢占优先权排队策略,并将其引入M/M/1排队模型中,系统分析并推导出顾客在系统内的平均等待时间、平均逗留时间以及系统的平均队长.最后通过Matlab软件对顾客平均等待时间进行了仿真模拟.     

离散粒子群优化在垂直分层空时系统检测中的应用

为了改善垂直分层空时系统串行干扰抵消算法的性能,提出了一种离散粒子群检测算法(DPSO-DA).该算法将垂直分层空时系统中的最优检测视为组合优化问题,根据最大似然检测公式构造DPSO算法的适应度函数,利用DPSO算法来解决该组合优化问题,从而寻找最优解.针对DPSO-DA 有可能出现早熟现象,进一步提出了一种混合离散粒子群检测算法 (HDPSO-DA).HDPSO-DA 对 DPSO-DA 的进化方程进行了重新设计,在搜索中以一定变异概率对选中的粒子进行变异,进一步改善了DPSO-DA的性能.理论分析和仿真结果表明,当误码率为10-3时,与基于最小均方误差准则的串行干扰抵消算法相比,DPSO-DA 和 HDPSO-DA 可获得约3dB 和 5dB的增益,且具有更低的复杂度.     

一种动态自适应医院门诊排队模式

提出了一种动态自适应排队模型,并设计了相关排队算法.根据病人的优先级和在队列中所占的比例不同设置不同的权重参数,该参数可通过层次分析法(AHP)获得,考虑病人等待时间长短和队列长度动态改变病人的就诊序列,并以一个实例验证了该方法.最后利用.NET编程平台、MS SQL Server 2000数据库平台以及TCP/IP网络构建了医院预约排队系统.     

城市快速路入口匝道控制仿真分析

以深圳春风路高架快速路为例,对不同交通需求水平情况下定时、Alinea、Flow 3种常用入口匝道控制算法的实施效果进行了仿真分析,并详述了各种算法的参数取值.仿真结果表明,入口匝道控制在交通需求高到一定程度的情况下能有效发挥改善主线交通的作用.Alinea和Flow算法总体优于定时控制,但也显著增加了匝道的延误和排队长度.当交通瓶颈与上游2个入口匝道均密切相关时,Flow算法控制效果优于Alinea算法.最后,对在Alinea,Flow算法中引入匝道排队调节的情况进行了仿真分析,结果表明排队检测器离匝道入口的距离是平衡主线拥挤和匝道排队的关键因素.     

考虑随机性和服务水平的地铁站自动售票机仿真优化配置

为优化配置地铁站的自动售票机数目,将自动售票过程抽象为具有状态相关性和容量限制的单服务台排队系统.基于实际调查数据发现,客流到达间隔和自动售票时间分别服从对数正态分布和伽马分布;根据地铁设计规范,将排队区域行人的等待忍耐极限转化为排队系统容量.在此基础上,利用Anylogic软件设计排队系统仿真优化实验,获取不同服务水平等级下的最优自动售票机台数.最后,对排队系统仿真实验进行微观仿真验证.结果表明,排队系统仿真与微观仿真实验结果高度吻合,由此证明了所提方法的可信度和适用性.     

基于极大代数法的铝板轧制系统鲁棒性能

为了优化铝板轧制的时间,提高系统的鲁棒性,以极大代数法和排队论为工具,对铝板多队列轧制系统进行分析.根据轧机与工件之间的工艺路径规则和加工条件规则,以极大代数法为理论依据建立轧制控制系统的闭环控制模型,对极大代数法的运算特性进行分析;构造轧制过程的多队列多服务器模型;定义多队列系统中参数摄动和鲁棒性的概念;用基于极大代数法的串行生产线的闭环线性模型来研究采用不同的铝板轧制队列对系统稳态周期性能的影响;以轧制过程的最短生产周期为优化目标,运用摄动分析对系统的多个调度队列的性能进行比较讨论,从而通过周期配置得到铝板轧制的优化调度方案.分析结果表明:基于极大代数法的系统分析能有效地对调度队列的摄动性进行比较,从而改善了轧制系统的鲁棒性,缩短了系统总运行时间,提高了运行效率.     

SOA算法在交流伺服系统中的应用

针对传统交流伺服系统控制效果不佳、参数优化困难等不足,采用人群搜索算法（SOA）分别对伺服系统电流环、速度环以及位置环的控制器参数进行优化,并与改进PSO算法优化控制器参数以及传统频域法整定控制器参数两种方案进行对比.仿真结果表明：SOA算法优化控制器参数能提高系统响应速度和鲁棒性,SOA算法比改进PSO算法在伺服控制器参数优化方面具有更好的搜索功能.与传统频域法整定方案比,SOA算法无需提前在线辨识系统转动惯量操作更简便.     

枢纽离站出租车休假排队系统服务台数优化模型

现有基于排队的枢纽离站出租车系统研究大多基于单服务台,与实际情况有较大差距。首先把系统抽象成异步单重休假M/M/C(ASV)排队系统,并得到系统在服务台全忙条件下的稳态指标;然后建立考虑服务水平的枢纽离站出租车排队系统服务台数双层优化模型,并设计了基于Matlab软件的算法程序;最后给出算例,并对优化计算结果、系统仿真与实际方案进行了对比分析。对比分析表明,该优化模型是可行的,在充分考虑服务水平因素的条件下是有效的。     

传感器观测相关条件下的最优分布式检测融合算法

针对分布式串行检测融合系统的检测性能优化问题,研究了一种各部传感器判决规则联合优化的系统性能优化方法.融合系统由N部传感器构成,系统性能优化准则采用Bayes准则.在各部传感器观测相关的条件下,为了使系统检测性能达到最优,推导出了传感器判决规则联合最优化的必要条件,得出了最优传感器判决规则满足的一组系统方程,并根据系统方程组设计了求解各部传感器最优判决规则的数值迭代算法.仿真结果表明,采用该数值迭代算法联合优化各部传感器的判决规则,可使融合系统的Bayes风险显著低于单部传感器.     

高速路入口匝道的模糊神经网络自适应协调控制

为了实现高速公路多路段入口匝道的协调控制,提出了一种基于模糊神经网络的自适应协调控制方法.该方法首先利用模糊规则实现了相邻路段间交通状态的协调,并对匝道排队进行调节,使其不超过最大排队长度.然后,在神经网络权值优化过程中,采用遗传算法对隶属度函数进行优化,避免算法收敛于局部最优解.该方法具有不依赖于系统的精确模型、控制算法能自适应外界变化、可实现多路段间协调控制等优点.仿真结果表明,该方法对3个路段的高速公路入口匝道能够较好地实现自适应协调控制;与经典的ALINEA方法相比,优化速度更快,在抑制交通密度波动和排队长度增长方面效果更好,对道路容量的利用也更加充分.