基于工位约束快速启发式算法的混合装配线分段优化

基于目前许多混合装配线多为人工装配的特点,对混合装配线改造问题进行了研究.在现有搭积木模型快速启发式算法的基础上进行改进,建立了带盒子约束可重叠搭建的积木塔模型,制定了新的搭建规则,在此基础上提出了一种适用于对原有混合装配线进行改造的带有工位约束的启发式算法;并针对混合装配线提出了分段优化的策略,将大规模问题分解为小规模问题进行研究,提高了算法的求解速度.算例验证了带工位约束启发式算法的可行性及有效性.     

基于遗传算法的电梯群控鲁棒优化模型

针对电梯群控调度过程中交通流不确定的问题,建立了鲁棒优化模型,利用遗传算法对所建模型进行求解.对于不确定线性优化问题,研究了不确定集的选择以及模型鲁棒对等式转化方法.仿真实验中,利用电梯群控虚拟仿真环境对鲁棒优化调度算法在不同交通流下进行了验证.以300人/15 min的混合交通流模式为例,鲁棒优化算法的平均候梯时间比静态分区算法降低12.77 s;平均乘梯时间比最小等待时间算法降低9.7 s;电梯启停次数比静态分区算法少8次.实验结果表明,鲁棒优化调度算法对不同交通模式具有更好的适应性,可以减小交通流不确定性的影响,提高电梯群控调度性能.     

电大尺寸载体天线间宽带干扰耦合快速分析

为求解电大尺寸载体天线间的宽带干扰耦合度,建立了天线间干扰耦合分析模型,提出了自适应多层快速多极子算法作为求解该耦合分析模型的核心算法.该算法将阻抗积分表达式中的基函数和权函数分别用不同空间位置上的Dirac函数展开,使阻抗积分的计算得到大大简化,所有转移过程可由快速傅里叶变换计算完成,应用波形渐进估计技术计算载体表面及天线上的宽带电流值,最后结合微波二端口网络理论求得天线间的宽带耦合度.数值实验和实测结果证明,在精度相等的前提下,所提出的快速分析方法比传统快速分析方法的计算效率和存储效率均提高了30%左右.     

点赋权图上固定顶点的树划分问题

考虑了点赋权图上固定k个顶点的树划分问题.首先证明了点赋树图上固定k个顶点的最小最大树划分问题是NP-难的,然后给出了该问题的一个启发式算法,最后证明了该算法是点赋权完全图上固定k个顶点的最小最大树划分问题的一个2-1k近似算法.     

用一种改进遗传算法求解带时延约束的组播路由问题

提出一种改进的遗传算法,用以求解带时延约束的组播路由问题.该算法综合考虑了路由费用和路由时延,并给出了一种适应度评价函数,在算法中采用了最佳个体保留、自适应交叉以及非线性排序选择等多种优化机制.仿真结果表明,该算法是可行的,有效的.     

Mallat算法频率混叠原因及其改进模型

Mallat算法由于自身设计的原因,在信号分解过程中,存在频率混叠现象.在利用小波分析进行信号提取时,这种现象是一个不容忽视的问题.通过分析Mallat算法,找出了造成Mallat算法产生频率混叠的原因,给出了一个能有效消除频率混叠的改进算法模型.     

一种基于HVS的高效图像数字水印算法

数字水印对版权保护是一种很好的方法.文章根据人眼视觉特性(HVS)包含水印嵌入和提取的水印算法,并给出了攻击分析.其中采用图像作为数字水印,具有二维信号可视化的优点.试验表明,该算法对于有损压缩、剪切和有损压缩操作具有很好的鲁棒性,具有高效、简洁、实用的特点.     

二层多目标决策问题的等价变换及其全局优化

针对求解一类二层多目标决策问题,首先将其转化为等价的单目标决策问题,然后利用遗传算法优化的反演性和混沌优化方法的遍历性,并结合精确不可微罚函数求解非线性约束优化问题,提出了求解此类问题的混沌遗传算法.该方法能够有效改善遗传算法的局部搜索能力和搜索精度,求解精度和可靠性较高.实际算例表明是可行、有效算法.     

改进遗传算法的行星齿轮传动多目标模糊物元可靠性优化

运用模糊可靠性优化理论和物元分析法，建立多目标模糊可靠性优化数学模型．并在标准遗传算法的基础上，通过改进遗传算子，引入菱形思维和模拟退火算法，得到了具有实值编码技术的改进型自适应遗传算法．实现了具有混合设计变量的行星齿轮传动参数优化．     

有限人参与下的排爆机器人半自主抓取

提出了一种新的排爆机器人半自主爆炸物抓取方法.该方法包括机械臂、爆炸物和障碍环境的建模、C空间地图和路径规划.排爆机器人SUPER-PLUS在有限人参与下,利用手腕装载的激光测距传感器,扫描爆炸物周围的障碍环境,规划出一条无碰轨迹,实现爆炸物自主抓取.实验结果表明,该方法极大地提高了排爆操作的安全性和效率.