基于遗传禁忌搜索算法的公交调度研究

通过对公交运营调度的分析,建立了以乘客等车时间和公交公司运营费用为优化目标的调度模型;然后对遗传算法和禁忌搜索算法进行了分析,并将禁忌搜索算法引入遗传算法组成混合遗传禁忌搜索算法(GATS);最后针对所建立的公交调度模型进行了GATS算法设计和仿真,结果表明混合遗传禁忌搜索算法比标准遗传算法具有更好的效率,是解决公交调度问题的一个有效方法.     

钢铁企业产成品出厂计划模型与优化方法

以某钢铁企业产成品出厂计划为背景,建立了产成品出厂计划多目标01规划模型,采用Bellman和Zadeh模糊决策方法对多目标函数进行了处理,并针对问题特点设计了改进的遗传算法对模型进行求解·通过对实际应用中一些问题求解,验证了模型、算法的有效性,得到了令人满意的结论·     

一种融入小生境技术的遗传禁忌算法

针对遗传算法在全局优化问题中容易出现早熟和收敛速度慢,禁忌搜索强烈依赖于初始解等问题,根据遗传算法和禁忌搜索算法自身的特点,分析两者的优势和不足,提出了一种融入小生境技术的遗传禁忌算法.该算法采用融入了小生境技术的遗传算法作全局搜索,用禁忌搜索算法作局部搜索,可以加快收敛速度,同时可以抑制早熟现象,避免过早收敛到局部最优.分析和实验结果表明,该算法能很好地抑制早熟收敛,同时在计算速度和计算结果方面都有改进,是一种快速有效的优化算法.     

基于混合遗传算法的建筑结构优化设计

提出一种离散变量结构优化设计的单向搜索算法并与标准遗传算法结合成混合遗传算法,即发挥了单向搜索算法省时、高效、局部搜索能力强的特点,又发挥了遗传算法全局性好的特点·算例结果表明,该方法能直接计算具有应力约束和截面尺寸约束的离散变量结构优化设计问题,也能处理同时具有稳定约束和位移约束的多工况、多约束、多变量的离散变量结构优化设计问题·这种混合遗传算法优于标准遗传算法和单向搜索算法,是兼二者之长,弃二者之短的高效的理想优化设计方法·     

钢铁企业产成品发货装船调度的模型与算法

以某钢铁企业产成品发货系统中装船调度问题为背景,建立了产成品装船调度问题多目标资源受限工程调度的数学模型,结合遗传算法和模拟退火的特点,设计了求解该问题的多目标智能优化算法,对算法输出的近似非劣解集提出了评价方法,将此模型和算法应用于某钢铁企业的实际装船调度中,结果表明,实际调度计划或者是非劣解集中的一个解,或者在非劣解集中存在某一计划优于实际调度计划·     

一种5G网络低时延资源调度算法

针对现有资源调度算法难以满足5G低时延业务需求的现状,提出了一种基于联合遗传和禁忌搜索算法的资源调度(GATS)算法。首先利用整数线性规划建立了虚拟链路的动态带宽分配策略,然后在传统柔性车间调度模型的基础上引入了数据流量在虚拟链路中的传输时延,建立了相应的5G网络资源调度模型。为了求解这一调度模型,设计了采用联合遗传和禁忌搜索算法的启发式调度算法,该算法通过在遗传算法寻优过程中引入禁忌搜索,平衡全局搜索和局部搜索能力,有效解决了遗传算法早熟的问题,而且能够获得更好的调度方案。仿真实验表明,与GA-BA算法相比,GATS算法将服务完成时间减少了17%,不仅满足了5G低时延业务的需求,而且提高了用户体验和移动运营商的收益。     

热轧批量计划的模型与算法

针对钢铁企业中的热轧生产调度问题,考虑了生产工艺中的多重约束,建立了基于奖金收集车辆路径问题模型的批量计划模型。模型综合考虑了同宽轧制长度的限制和烫辊材的约束,并针对约束复杂冲突的特点,设计一种基于遗传算法和禁忌搜索的混合算法来求解。生产实际数据的仿真实验表明模型和算法的有效性。     

基于混合遗传算法和关键链的多资源多项目进度计划优化

多项目多资源项目进度计划是一个NP难问题。应用关键链思想与方法,分析建立了一种多项目多资源进度计划模型。设计了基于混合遗传和禁忌搜索算法的模型求解算法。对遗传算法的编码、选择、交叉、变异等操作以及禁忌搜索算法的相关操作进行了讨论;并通过实例的求解,验证了关键链方法在研究多资源约束多项目问题上的有效性,以及混合遗传和禁忌搜索算法在求解该问题上的可行性。     

热轧调度并行处理策略的多旅行商模型

研究了钢铁企业热轧工序的生产调度问题·对于热轧调度,传统的研究和开发方法是采用串行策略:一个班次内的轧制单元计划是依次制定的·这种串行策略实质是一个贪婪程序,所以可能导致局部最优·与这个串行策略相反,从全局最优观点提出了一个并行策略:能够同时产生一个班次中的Ｍ个轧制单元计划·使用并行策略,基于实际生产约束的热轧调度问题可以作为一个多旅行商模型·为了求解这个问题,多旅行商模型变换为单旅行商模型·     

具有禁忌算子的遗传算法目标优化分配

针对地面防空作战中的多通道目标优化分配问题，给出了一种具有禁忌算子的混合遗传算法。该算法结合禁忌搜索算法和遗传算法二者的优点，既克服了禁忌算法全局搜索能力的不足，又提高了遗传算法的爬山能力，还解决了遗传算法容易陷入局部最优的问题，并使搜索过程具有记忆功能。仿真结果表明，该算法可有效给出求解多通道目标优化分配问题的满意解。     

基于遗传算法的离心铸管生产工艺参数分析研究

遗传算法是一种新型的随机搜索寻优方法，此文利用遗传算法对水冷金属型离心铸管机生产工艺参数的实验数据进行回归分析，得到了反映实验数据内部规律的拟合曲线，该结果对水冷金属型离心铸造球墨铸铁管生产具有极强的指导意义，同时也展现了遗传算法在解决工程实际问题中良好的应用前景。     

Computational algorithms to simulate the steel continuous casting

Computational simulation is a very powerful tool to analyze industrial processes to reduce operating risks and improve profits from equipment. The present work describes the development of some computational algorithms based on the numerical method to create a simulator for the continuous casting process, which is the most popular method to produce steel products for metallurgical industries. The kinematics of industrial processing was computationally reproduced using subroutines logically programmed. The cast steel by each strand was calculated using an iterative method nested in the main loop. The process was repeated at each time step (Δt) to calculate the casting time, simultaneously, the steel billets produced were counted and stored. The subroutines were used for creating a computational representation of a continuous casting plant (CCP) and displaying the simulation of the steel displacement through the CCP. These algorithms have been developed to create a simulator using the programming language C++. Algorithms for computer animation of the continuous casting process were created using a graphical user interface (GUI). Finally, the simulator functionality was shown and validated by comparing with the industrial information of the steel production of three casters.     

自适应免疫遗传算法在混合流程车间调度中的应用

针对钢丝绳生产混合流程生产模式和工艺、结构特点，研究与设计了自适应免疫遗传算法求解钢丝绳生产JSSP问题．该算法利用免疫算法指导收敛方向，提高了遗传算法运算效率，改善了局部搜索能力．同时改进了算法交叉算子和停机准则．应用于钢丝绳生产作业计划管理系统，提高了调度的科学性、时效性及可行性．     

板坯连铸二次冷却控制模型

以某钢厂连铸生产中的二冷水控制模型为研究重点.在分析工况和合理假设的基础上,按照传热学理论导出板坯传热微分方程,用数值计算方法求解微分方程,经回归处理后,得出不同工况下的配水控制模型.仿真实验与生产试验证明了模型是有效的,试验验证的16Mn钢控制模型参数可用于指导生产.     

Optimal Polygonal Approximation of Digital Planar Curves Using Genetic Algorithm and Tabu Search

Three heuristic algorithms for optimal polygonal approximation of digital planar curves is presented.With Genetic Algorithm (GA), improved Genetic Algorithm (IGA) based on Pareto optimal solution and Tabu Search (TS), a near optimal polygonal approximation was obtained.Compared to the famous Teh-chin algorithm, our algorithms have obtained the approximated polygons with less number of vertices and less approximation error.Compared to the dynamic programming algorithm, the processing time of our algorithms are much less expensive.     

Optimal Polygonal Approximation of Digital Planar Curves Using Genetic Algorithm and Tabu Search

Three heuristic algorithms for optimal polygonal approximation of digital planar curves is presented.With Genetic Algorithm (GA), improved Genetic Algorithm (IGA) based on Pareto optimal solution and Tabu Search (TS), a near optimal polygonal approximation was obtained.Compared to the famous Teh-chin algorithm, our algorithms have obtained the approximated polygons with less number of vertices and less approximation error.Compared to the dynamic programming algorithm, the processing time of our algorithms are much less expensive.     

炼钢厂连铸机的开浇时间决策优化模型

针对炼钢厂连铸机开浇时是否连浇以及开浇时间确定等问题,从钢厂生产线上待加工的铁水/钢水金属资源平衡的角度,建立了以连铸生产总效益最大为目标函数的连铸机开浇决策的混合整数规划模型,并用基于MATLAB软件的YALMIP优化工具进行模型的求解.针对某钢厂的实际情况进行模型的应用测试,结果表明:模型可以优化决策连铸机各浇次的开浇时间,有助于编制合理的炼钢厂生产调度作业计划,稳定各班次之间的生产条件,降低生产线上的积压金属量,为炼钢厂连铸机的有序开浇提供了技术手段.     

基于中包钢水连续测温的拉速优化控制系统

为了提高铸机的产量和质量,针对塞棒控制结晶器液位的小方坯铸机拉速手动控制现状,利用建立的拉速优化控制模型获得拉速与过热度的最佳优化关系,设计出连铸机拉速随过热度变化的前馈控制系统.以传热模型为基础,最大拉速和出结晶器坯壳厚度为限制条件,建立拉速优化模型,并与实际生产相结合,设计出拉速随过热度的阶梯控制系统.并且重点分析了控制模式切换时的可靠性问题.现场应用表明:开发的该控制系统运行稳定可靠,能够满足现场生产需要.     

碳钢连铸凝固过程的微观模拟

通过一种简单的数学模型研究了连铸坯凝固过程中枝晶生长的重要微观结构参数.结合中碳钢连铸性能计算出凝固过程中枝晶生长的尖端半径、枝晶生长速率、二次枝晶臂间距等枝晶相关参数,并研究了拉速对上述微观结构参数的影响.分析了碳、硅、锰、磷和硫等重要元素的微观偏析程度随凝固进程与坯壳生长的变化规律.与前人经验模型的对比与验证表明本文模型预测结果合理.     

水口倾角对带钢铸轧结晶器内流场的影响

依据湍动能理论 ,本文建立了带钢铸轧结晶器内钢液的三维湍流模型 ,开发了计算程序 ,研究了不同水口状态下异形坯结晶器中钢水的流动特性。利用本模型可对现场生产进行离线分析。