多需求点间车辆调度模型及优化算法混合求解研究

为解决多需求点间同时集送货问题,建立考虑需求拆分和转运的车辆路径模型.在模型中,加入车辆装载量动态变化约束、节点可多次访问约束和需求可拆分转运约束,提高问题的普遍性.在模型的优化算法中,算术、蚁群优化算法混合求解.通过算术蚁群算法嵌套优化模式,外层算术优化算法得到配送车辆的任务量,内层蚁群算法优化路径,并将结果反馈给外层算法继续更新求解,直至达到终止条件.同时,添加概率系数、增加算子位置更新公式和更新动态禁忌矩阵对混合算术蚁群算法改进,增加解的多样性,提高算法的求解效率.最后通过实例验证并与混合鲸鱼算法等比较,改进的算法解决本文问题效果更好.     

轴辐式零担运输网络中集送货线路规划研究

根据零担运输企业集送货的运营流程,对集送货线路规划问题建立一个混合整数优化的数学模型并求解;然后提出了一个启发式求解算法.该启发式算法将该模型分解为多车场、带容量约束的集货规划和送货规划问题单独求解,并通过循环找到更优解.最后,通过对所研究企业在广东省的真实数据进行实验,得到改进的线路规划成本比当前模式节约达18.8%,为零担运输企业集送货线路的科学规划提供了参考．     

基于同贝同步装卸的岸桥与集卡联合调度优化模型

为解决岸桥同贝同步装卸时多环节作业协调问题,加速集装箱在码头内部的周转,研究基于岸桥同贝同步装卸作业的岸桥与集卡联合调度问题.以船舶装卸完工时间最短为目标,建立岸桥与集卡联合调度优化模型,优化岸桥与集卡的任务分配及作业序列.岸桥同贝同步装卸增加了集卡作业环节,不同于传统作业时多阶段混合流水车间问题,其模型更加复杂,求解更加困难.针对大规模问题,设计了启发式算法进行求解,并将求解结果与下界值进行对比分析.结果表明,该启发式算法能有效提高岸桥与集卡联合调度模型的求解速度,有助于提高岸桥同贝同步装卸作业效率,为码头实际作业提供依据.     

改进混合蛙跳算法的研究

针对传统混合蛙跳算法(SFLA)在优化过程中出现的求解精度不高、收敛速度慢、算法易陷入局部最优的问题,本文经过改变种群个体的位置更新公式,提出一种改进混合蛙跳算法(ISFLA)。在种群个体位置更新公式中,引入自适应同步因子和惯性权重系数。通过引入自适应同步因子,控制青蛙寻优过程中的移动步长,改进算法的局部搜索范围,保持种群的多样性。通过引入惯性权重系数,加入上一次的移动距离,表示对过去的经验记忆,加快搜索速度。通过对6个测试函数的实验结果表明,改进后的混合蛙跳算法相较于传统混合蛙跳算法具有较好的寻优性能。     

同时次梯度投影算法求解分裂可行性线性收敛性研究

分裂可行性问题又能推广到多集分裂可行性问题,其本质与分裂可行性问题相同,均为优化问题.探讨希尔伯特空间中的多集分裂可行性问题的求解算法,使用动态步长的方法来对传统的梯度投影算法进行优化,并提出一种带有动态步长的同时次梯度投影算法,研究该算法的线性收敛性.研究结果表明,该算法具有收敛性;达到目标精度的迭代次数比算法2少137次;能以最少的迭代次数对84.9％的测试问题进行成功求解,比算法2多16.7％,比算法3多26.9％.以上结果证明,同时次梯度投影算法拥有较好的收敛性,能够有效地求解多集分裂可行性问题.     

矩阵变换器驱动的永磁同步电动机电流及速度控制技术

针对矩阵变换器驱动的永磁同步电动机电流和速度控制问题,提出一种有限集模型预测控制算法.不同于传统的矩阵变换器控制方法,该算法通过使用输入滤波器成本函数和电机速度成本函数,实现直接控制瞬态和稳态条件下的输入电流,形成高动态响应,从而避免在电压瞬变期间输入滤波器电流产生不必要的振动.此外,还提出一种新的输入滤波器观测器,可以减少传感器的数量,从而增加系统的可靠性并降低成本.通过仿真及实验,对提出算法的有效性进行验证,结果表明:该算法具有动态优势.     

一种增量式属性约简更新算法

根据关系矩阵表示与计算方法,提出一种基于二叉树的增量式属性约简更新算法,主要考虑对象动态增加情况下属性约简的更新问题.该算法通过快速更新二叉树,在动态求解核的基础上,通过对二叉树进行剪枝,有效地进行增量式属性约简的更新,并就该方法的有效性进行了理论证明与示例分析.     

启发式算法求解集送货可拆分的车辆路径问题

为了提高物流服务的效率, 对集送货可拆分的车辆路径问题进行了研究, 它允许一个任务点被访问多次, 也允许同一车辆访问同一任务点多于一次. 针对问题的特点设计三阶段启发式算法, 拆分部分任务点的集送货需求, 并使车辆行驶距离之和最小. 算例结果及分析表明新的算法可以得到合理的车辆路径, 优化效果较好, 具有实际应用价值.     

一种自适应的鲁棒性矩阵补全方法

针对传统矩阵补全无约束优化模型在处理奇异噪声损坏的缺失矩阵时鲁棒性较差的问题, 提出一种自适应的鲁棒性矩阵补全方法. 该方法在目标函数中使用截断核范数作为秩函数旳低秩逼近, 并采用对奇异噪声鲁棒的F范数作为损失项恢复矩阵中的缺失值, 以降低异常值对算法的影响, 提高恢复精确度. 在求解该模型过程中, 先采用凸优化技巧引入一个动态权重参数, 此参数可在更新恢复值时根据当次恢复误差大小自适应地调节下一次更新, 再进一步建立求解优化问题的有效迭代方法. 实验结果表明, 该算法在处理被奇异噪声损坏的矩阵时有较好的鲁棒性和精确性, 从而可得到更好的图像修复效果.     

基于MIMO阵列的混合波束赋形算法

低轨(low earth orbit，LEO)卫星通信可以克服恶劣地形影响实现远距离通信，面对突发灾害能快速部署解决通信问题，但是，卫星在保持高速运动的同时采用高频段的信号，容易导致通信时产生严重的信号衰落。针对此问题，基于传统遗传算法提出一种适用于混合波束赋形架构的算法。固定模拟域对数字域进行迭代优化，然后固定数字域对模拟域进行迭代优化，通过共同的待优化矩阵进行联合求解，在固定功率的前提下不断迭代优化矩阵，采用混合波束赋形方法有效减少硬件复杂度，更加接近数字波束赋形的性能。仿真表明，在混合波束赋形架构应用上，相对于传统的正交匹配追踪(orthogonal matching pursuit,OMP)算法，所提算法性能提升了6.61%。