任务分区及工位约束下装配线第二类平衡研究

装配线平衡直接影响产品产量,也是在装配线布局初始或重构时所必须面临的问题.针对第二类装配线平衡问题(ALBP-2),构建了一种考虑优先关系约束、任务分区约束和工位约束的多目标优化模型.为提高模型求解效率,采用逐步缩小节拍搜索范围的动态步长方法,提出基于自动机回溯算法的改进粒子群算法,提高了任务分配合理性,快速搜索出具有最小节拍和负载平滑系数的任务分配方案.引入任务分配矩阵表示每个工位上的任务分配情况,使结果描述更加明确.通过案例分析验证了所提模型和方法的有效性.     

基于分布式约束满足的产品配置研究

针对分布式网络化产品配置的特点,将产品配置问题抽象为约束满足问题进行研究.为解决配置知识共享及配置知识的语义表达问题,采用本体驱动的面向对象的思想构建产品配置约束网络结构模型,将该模型转化为分布式约束满足问题(Distributed Constraint Satisfaction Problem,DCSP)求解模型,从而可以准确、完全地描述产品零部件的结构及设计知识,并采用异步弱授权回溯算法进行约束求解,大大提高了求解的搜索效率和准确性.最后给出模型在水泵产品配置设计过程中的实际应用.     

考虑多性能指标的配料优化模型及求解算法

为有效实现有色冶金配料过程的优化计算,提出一种综合考虑产品质量、成本、库存等多个性能指标的配料优化模型及满意求解算法。首先,考虑原料库存对配料过程的影响,将库存成本作为目标函数,库存量作为约束引入配料优化模型;然后,针对模型具有多个质量边界约束的特点,利用配料过程中质量约束边界的可调整性,引入满意优化理论中的"软约束"调整约束边界,以改善该优化问题求解的可行性;最后,采用以单变量编码的交叉变异来确定整体决策向量的小生境遗传算法进行寻优,并将提出的模型和算法应用于铜闪速熔炼配料过程中。研究结果表明:所提出的优化模型及求解算法克服了多维变量编码可能导致搜索空间剧增的缺陷,有效地提高了遗传算法的全局搜索能力和收敛速度;优化结果既能满足熔炼工艺要求,也能有效降低杂质含量和生产成本。     

列车运行调整问题的分解协调计算模型

针对列车运行调整问题集中式求解方法的不足,构建多目标优化列车运行调整的数学模型,并设计分解协调计算模型来求解.分解协调计算模型将求解过程分为4个层次,分别是将待调整列车分解为子调整列车集的协调分组层,确定子列车集优化目标的目标设定层,完成子调整问题求解的优化计算层和将各子问题解还原为原问题解的结果还原层.该计算模型能适应多种线路条件,也能适应不同列车调度员指挥的习惯偏好,并能快速求出优化解.     

基于PSC-IGA算法的数字化车间仓配一体化研究

文章针对数字化车间内部的仓配一体化问题,以装配生产线的物料需求时间和数量为拉动因素,考虑物料配送效率和立库运行效率,将仓配问题分为2个层次,首先通过生产排程确定时间窗,以配送效率最大化为目标构建物料配送路径规划模型,然后构建货位分配多目标优化模型.采用两阶段的遗传算法进行求解,提出基于多色集合约束的遗传算法(polyc...     

考虑多约束的UCAV对地攻击轨迹规划

针对多约束条件下UCAV对地攻击轨迹规划问题,提出了一种基于Radau伪谱法(RPM)的求解策略。首先,分析并建立UCAV三自由度(3-DOF)质点模型,初始和终端位置、速度、姿态、飞行性能、敌方火力或探测威胁、禁飞区、地形等约束条件模型,构建考虑多约束的UCAV对地攻击轨迹规划模型;在分析RPM求解最优控制问题的基本原理及实现方式的基础上,采用RPM将轨迹规划的最优控制问题转化为非线性规划问题;最后,利用SNOPT软件包求解,并进行了数字仿真。仿真结果表明,该方法能以较高的精度和速度生成满足多种复杂约束要求、连续并且真实可行的最优轨迹。     

使用MIP优化器求解p-median问题——以学校选址为例

通常采用启发式或元启发式算法求解区位问题.随计算机性能的大幅提升和整型规划(MIP)算法的持续改进,基于MIP优化器求解大规模区位问题模型已具有可行性.以有容量约束的县级市规模义务学校选址为例,构建p-median问题指派规划和一般整型规划模型,采用多个免费和商业优化器进行模型求解.案例测试表明:常见MIP优化器能高效地获得最优解或高质量可行解;与指派规划模型相比,构建p-median问题的一般整型规划模型更容易求解;商业MIP优化器明显优于开源软件.     

受时间、空间约束VRP问题蚁群优化模型及算法的研究

蚁群算法求解组合优化问题是当今智能优化算法的发展方向之一.通过对M.Dorigo提出的传统蚁群优化元启发模型改进,提出了多参数约束蚁群优化元启发式模型.该模型将所有优化约束条件映射为影响人工蚂蚁搜索行为的诱导素;模型中的人工蚂蚁智能行为简单,只根据信息素和诱导素在求解空间中进行搜索,而不进行复杂的运算;该模型减少了人工蚂蚁的求解搜索空间.并通过受时间、空间约束问题VRP(Vehicle Routing Problem)验证了本文提出模型算法较传统蚁群算法简单、收敛性快.     

带时间窗的多配送中心多车型车辆调度问题

在研究大规模的多配送中心多车型的车辆调度问题的基础上增加了软时间窗约束。先针对模型利用重心法将客户分配到不同的配送中心,然后对各个分配送中心应用改进的节约算法进行求解,最后对算法进行算例仿真验证算法的可行性和有效性。     

沈阳市居住与就学空间匹配性研究

居住与就学空间匹配性对城市功能空间组织与交通运行具有重要影响.从不同服务范围内学生居学比率、过度通学、通学流视角分析了沈阳市学生居住与就学空间匹配性问题.结果表明：学生居住地与就学地存在显著的空间不匹配性.不同缓冲区范围内，幼儿园、小学和中学平衡型节点(学校)分别占比29.46%,19.46%和25.90%,占比较低，而且主要分布在城市核心区边缘；从通学流来看，学生入学比率普遍较低，多数学生居住地不在其学校服务区范围内，城市中心区入学率明显高于外围新城区；从过度通学来看，幼儿园、小学及中学生过度通学率分别高达82.56%,78.68%,75.43%,由城市中心到外围过度通学距离依次增加.应从构建多中心的居住-就学空间结构、居学平衡下的居住与就学空间布局引导、探究教育设施共享社区结构模式以及科学实施“多校划片”改革等方面改善沈阳市居住与就学空间结构.