基于响应面和NSGA-II的AGV系统多目标优化配置

AGV（automated guided vehicle）系统对于制造系统的生产柔性和生产效率具有重要作用,由于AGV系统具有许多的变量且有动态性、随机性特点,其优化配置比较复杂。提出了一种将系统仿真、数学解析和多目标优化相结合的方法,对AGV系统进行了优化配置;运用离散事件仿真模拟AGV系统运行,利用敏感性分析分离设计变量,采用析因试验和响应面方法拟合多目标优化数学模型,基于非支配解排序多目标遗传算法求解多目标优化解。通过AGV系统实例,证明了该方法的有效性,可为制造系统和物流仓储领域中AGV系统的优化配置提供一种有效的系统性分析方法。     

基于高度残缺信息的分布式语言信任网络群决策方法

针对缺失的分布式语言信任社会矩阵以及高度残缺的评价信息, 提出一种新的分布式语言信任网络群决策方法。首先, 提出了一种分布式语言信任传递模型以填充分布式语言信任社会矩阵中的缺失值。其次, 定义了基于分布式语言信任社会矩阵的个体信任中心度和群体信任中心度, 并在此基础上提出了确定评价网络中专家权重的方法。再者, 鉴于决策矩阵中评价信息存在高度残缺的情形, 利用K-近邻算法评估残缺的评价信息, 并基于分布式语言信任函数的距离测度提出一种改进的逼近理想解排序(technique for order preference by similarity to an ideal solution, TOPSIS)法。最后, 通过外卖服务平台性价比的综合评估验证该群决策方法的可行性和有效性。     

海上要地防空反导阵地优度排序研究

针对海上要地防空反导作战中发射阵地优度排序问题, 结合要地面积较小、各备选阵地自然环境条件差别不大的实际情况, 提出一种以各阵地与保卫目标间距离来衡量阵地优度的评价指标体系构建方法。首次将各己方目标的重要度作为对应评价指标的权值, 并提出一种基于网页排名(PageRank, PR)算法的评价指标赋权方法。通过算例仿真可得, 本文提出的方法能够给出科学、准确的备选阵地优度排序, 为解决海上要地防空反导阵地选择问题提供了一种新思路、新方法。     

基于METRIC理论的超大规模卫星星座多级备份策略

针对超大规模卫星星座可能出现的运行维护成本高、任务可用度低的问题, 结合卫星批量化生产以及采用一枚火箭将多颗卫星送入轨道(一箭多星)的现状, 基于可维修备件多级保障库存技术(multi-echelon technique for recoverable item control, METRIC)提出一种超大规模卫星星座多级备份策略。首先, 阐述了基于METRIC理论的卫星星座多级备份策略模型的原理, 备份策略同时考虑地面备份、停泊轨道备份以及星座轨道备份3种备份模式, 建立了考虑卫星年平均需求量、期望需求量与期望短缺数的星座可用度模型, 包含制造费用和发射费用的星座备份费用模型,以及以星座可用度为约束, 星座备份费用为优化目标的数学优化模型。然后, 以某型超大规模低轨卫星星座为案例研究对象, 使用遗传算法和边际分析法进行求解。最后, 讨论了遗传算法与边际分析法在求解该优化问题时的优缺点。结果表明, 在同一星座可用度指标下, 采用星座多级备份策略可比采用传统两级备份策略有效降低每年备份费用; 在保证星座可用度的前提下大幅降低了超大规模卫星星座的备份费用, 可为精确配置各级备份卫星数量提供参考。     

基于CSAGA-LSSVM算法的坦克驾驶模拟训练数据分类挖掘

利用坦克驾驶模拟器进行训练是提高操作技能的重要方法.针对以往驾驶模拟训练采用统计分析方法难以从复杂训练数据中发现知识和规律的不足,提出CSAGA-LSSVM算法对坦克驾驶模拟训练数据进行分析.首先选择关键点快速生成Shapelets,以减少候选Shapelets数量;其次,根据距离和时间间隔对Shapelets进行组合...     

求解双层CARP优化问题的知识型遗传算法

双层CARP优化问题首先考虑物流系统的宏观配置问题,然后考虑相关服务的完成问题. 提出了一种求解双层CARP优化问题的知识型遗传算法：采用两种扩展启发式方法来辅助生成初始种群;基于算子绩效知识为每次选择、交叉和变异操作选择合适的操作算子;基于弧段顺序知识为每次交叉和变异操作选择合适的断点位置;采用局部替换程序不断向当前种群中注入新个体. 实验结果表明,知识型遗传算法在优化性能方面优于其他几种方法.     

考虑搬运时间的多品种、小批量混流制造系统批量加工模式的优化与资源调度

对带搬运时间的混流制造系统批量加工模式的优化与资源调度问题进行研究. 建立批量工件的加工与搬运时间模型,用于求解生产周期和优化搬运次数. 在此基础上,分析工件排序方案的决策准则,用于确定工件最优投产顺序. 设计互助组优化算法,其可对最优作业排序方案所需的搬运设备进行调度. 研究结果表明: 本文的研究方法可有效求解带搬运时间的批量工件的生产周期,能优化批量工件的搬运时间和次数,可获得工件的最优排序方案,并能合理调度搬运设备资源.     

复杂网络中连通支配中心性的计算

分析了现实生活中对重要节点的需求背景,对连通的网络模型提出了一种新型中心性评价指标,连通支配中心性。该中心性利用网络连通支配集的"连通"和"支配"两大特性,通过循环构建点导出支配子图的连通支配集,生成一棵支配关系扩展有向树。然后基于各节点在该有向树中的支配层次数,支配数和支配边权值3方面的属性,设计了反映节点支配能力强弱的中心性计算公式。最后以合作关系图为例进行相应实验,发现连通支配中心性比较高的节点不仅构成了网络的骨干网,能较好地维持网络基本形态,而且能桥接几个不同研究分区,起到一定的中介作用,体现了网络中节点的组织控制能力。     

带限制期的震后应急物资配送模糊多目标开放式定位-路径问题

为提高震后应急物资配送绩效,针对应急物资配送中心选址与配送车辆路径安排的集成优化问题,综合考虑应急物资需求的模糊性、限制期和多次往返配送,有限数量不同类型的配送车辆,开放式车辆路径,有容量限制的临时物流设施选址以及震后路网部分受损等特点,以各物资需求点的应急物资运达时间之和以及系统总成本最小为目标,采用机会约束规划方法建立了一个模糊多目标开放式定位-路径问题(LRP)优化模型,并设计了一种结合启发式规则的混合遗传算法。最后,对该模型和算法进行了数值验证,并通过与NSGA-Ⅱ多目标遗传算法的比较,证明该混合遗传算法具有良好的性能,从而为解决震后应急物资配送的模糊多目标LRP提供了有效的方法。     

浅谈高等数学不定积分方法的简单归类

结合实例分析介绍了不定积分的四种基本计算方法.为使学生熟练掌握,灵活运用积分方法,本文将高等数学中计算不定积分的常用方法,简单进行了整理归类.