基因块编码的并行遗传算法及其在TSP中的应用

针对简单遗传算法在较大规模组合优化问题上搜索效率不高的现象,提出了一种用基因块编码的并行遗传算法(Building-block Coded Parallel GA,BCPGA).该方法以粗粒度并行遗传算法为基本框架,在染色体群体中识别出可能的基因块,然后用基因块作为新的基因单位对染色体重新编码,产生长度较短的染色体,再用重新编码的染色体群体作为下一轮以相同方式演化的初始群体.将BCPGA应用于一个100城市的旅行商问题(TSP)中,结果表明本方法可以提高遗传算法的搜索效率,并且在相同条件下,BCPGA明显优于单纯的粗粒度并行遗传算法.     

多变量特征轨迹方法及其计算

本文总结了以特征轨迹为基础的线性多变量反馈系统的分析和设计方法,并把这些分析和设计方法在PDP—11/24机上实现.其中线性多变量反馈系统在黎曼曲面上的特征轨迹的绘制采用MacFarlane等提出的网格法,在该方法的基本思想指导下,对判别黎曼曲面上的离散点的函数之间的连续性,提出了实际可用的判别公式,给出了一个判别黎曼曲面上的根轨迹点的详尽过程.设计方法的程序实现是采用ALIGN算法和最小二乘ALIGN算法.本文用奇异值分解方法解决了ALIGN问题最后导致的广义特征值、特征向量问题.在最小二乘算法的基本思想指导下,提出了一个求解最佳实结构的合理迭代过程,这个迭代过程同时考虑了结构因子调整与近似特征结构和近似逆特征结构之间的对偶性.     

一类新型的模块化高级Petri网--π-网

π-网是一类新型的模块化的高级Petri网．π-网有机地结合了两类并发模型Petri网和π-演算，π-网既可称为Petri网中的π-演算，又是π-演算的Petri网形式的体现，从而在语义上实现了从π-演算到Petri网的一种自动翻译，较完整地解决了π-演算的分布式语义问题．在π-网中，任一π-网都可由五类基本π-网：Tau网、输入网、自由输出网、受限输出网和匹配网通过π-网的复合规则复合而成，这一结果不仅使得一个π-进程能够在π-网中得到自动的演进，也使π-网自身具有了极大的可操作性和可计算性．     

柔性制造系统多功能通用仿真系统的开发

针对大多数柔性制造系统(FMS)仿真系统功能单一、应用范围狭窄的问题，运用面向对象的方法设计并实现了一种可以仿真多种类型FMS的多功能通用仿真系统．在此系统上，可以任意配置车间内的资源、加工任意工艺流程的工件、灵活选取多种调度算法和实时控制策略，并提供多种用于分析仿真结果的工具，为研究车间配置方案的合理性、各种调度算法和策略的有效性提供了良好的环境，文中详细介绍了设备类库的设计、各个设备对象协作完成Jobshop车间仿真的方法和实现通用性的组态技术。     

基于两级遗传算法的多工厂供应链批量计划问题

研究了分布式多工厂协作生产的供应链的约束批量计划问题．以最小化项目的生产成本、库存成本与运输成本之和为目标，建立了加工能力受限情况下的数学规划模型．通过分解问题模型，提出了基于两级遗传算法优化的求解策略．对典型算例进行了仿真，并与分枝定界法的求解结果进行了比较．结果表明，此方案是有效的、可行的．     

一种离散事件系统建模新方法及其应用

为增强Ｐｅｔｒｉ网技术和Ｏ－Ｏ技术相结合而形成的ＯＯＰＮ的描述能力,提出了一种基于消息驱动机制的新型ＯＯＰＮ——ＭＯＰＮ的定义及其特性,它用面向对象方法为系统建立起整体框架,用有色Ｐｅｔｒｉ网具体实现各个对象,并加入消息驱动机制以在对象间传递消息,能较好地将Ｏ－Ｏ技术和Ｐｅｔｒｉ网的优点结合起来．用离散事件系统的典型实例——ＦＭＳ的建模来说明其在离散事件系统建模、分析中的应用     

非线性系统模糊滑模控制器的设计

提出一种非线性系统的具有自学习模糊控制机制的改进滑模控制方案,该方案能综合模糊控制和滑模控制的优点来取得快速、精确的响应和保证系统的鲁棒性,并采用自学习机制来修正模糊规则库,同时提供了稳定性证明．最后针对一类非线性系统进行了仿真,并给出了系统输出及输入控制量波形．结果表明,此法具有响应快、稳态性能好的特点     

基于任务的两协调机械手的关节轨迹优化

介绍了机器人协调控制和冗余度机器人的研究的一般方法,从工作椭球角度研究了两个协调机械手的关节轨迹优化．从任务出发,根据运动和力的需要,定出期望的可操作性椭球;把期望的椭球与两机械手实际可操作性椭球的相交体积作为性能指标,用零空间控制进行优化,利用冗余产生出满足终端运动要求的、优化的关节轨迹．为了对平面上两个３连杆机械手进行分析,为了比较,用零空间控制和伪逆控制分别进行关节轨迹规划．结果表明：用零空间控制时,两机械手实际可操作性椭球与期望的椭球相交体积变大、性能指标提高;用伪逆控制时,两机械手实际可操作性不能逼近期望的椭球．文中通过椭球把运动和力的控制结合起来,仿真实例证明了文中控制算法的有效性．     

遗传算法在Job-Shop调度中的应用

本文介绍了近年来遗传在作业调度方面的成功应用,包括染色体的编码方法,用于调度问题的交叉、变异算子以及改进遗传算法性能主要措施。     

神经网络方法求解多目标多加工工艺的柔性制造系统散件调度

针对多目标、多加工路径选择的柔性制造系统 ( FMS)散件调度特点 ,提出一种带可控因素的神经网络模型 .用灵活的规则推理体现 FMS的系统目标 ,用可靠的神经网络演算解决非线性问题的优化组合 ,达到以较少的代价同时获得系统的完备性和适应性的效应