基于遗传和禁忌搜索算法求解双资源车间调度问题

针对柔性生产环境下的车间调度问题,在考虑遗传算法早熟收敛特性和禁忌搜索法自适应优点的基础上,将遗传算法和禁忌搜索法结合起来,提出了基于遗传算法和禁忌搜索算法的双资源作业车间的调度优化问题算法,即不仅考虑到了每个工件有几条可行的工艺路线,而且考虑到了工件的调度受到机床、工人等资源制约的影响,并用实例对该算法进行了仿真研究.结果表明此算法有很好的收敛精度,是可行的,与传统的调度算法相比较,体现出其明显的优越性.     

任务可拆分项目调度问题

经典资源受限的项目调度问题的前提之一是任务不可拆分,即每个任务只能被一次执行,中间不能停顿.但是在企业实际的项目调度中,许多任务是允许被拆分成若干次执行的.针对任务可拆分的项目调度问题提出了总项目工期最短的数学模型,该模型在任务较多、任务工期较长或时间粒度小时解空间很大,不利于精确求解.提出了一种结合邻域搜索方法的混合遗传算法求解该模型.给出了算法的编码方案、解码规则、适值函数、选择方法、交叉算子和变异算子的实现方法.最后通过算例验证了算法的有效性,列出了任务不能拆分和任务可拆分两种情况下算例最优解的甘特图.     

基于模拟退火思想的优化k-means算法

鉴于典型的基于划分的聚类算法——k-means算法中存在局部最优和算法执行速度慢等问题,提出了基于模拟退火思想的优化k!means算法.该算法将模拟退火思想用于对k-means算法的优化,是一种具有全局最优解和较高执行效率的算法.针对聚类算法典型数据集和随机产生的数据集,在不同情况下进行对比实验.实验结果表明,优化k-means算法优于基本的k-means算法。     

一种改进的基于边界跟踪的粘连目标分离算法

在颗粒图像的自动分割中,经常遇到颗粒粘连、重叠在一起的现象,需要将它们分离为单个颗粒目标.基于边界跟踪的分离算法能够克服聚堆目标连接处的凹陷比较明显并且/或者在连接处存在灰度局部最小边缘的要求,取得了较好的分离效果.但对于某些中轴方向不是垂直或水平的聚堆目标,分割仍然不理想.为此,提出了一种改进的分离算法,该算法通过自动旋转聚堆目标区域使其中轴方向成垂直或水平来实现这种情况下的分离.实验结果表明该算法进一步提高了分离效果.     

免疫遗传算法在BP神经网络中的应用

提出了一种基于免疫遗传算法(IGA)的BP神经网络设计方法.该算法在遗传算法(GA)的基础上引入生物免疫系统中的多样性保持机制和抗体浓度调节机制,有效地克服了GA算法的搜索效率低、个体多样性差及早熟现象,提高了算法的收敛性能.为了解决BP神经网络权值随机初始化带来的问题,用多样性模拟退火算法(SAND)进行神经网络权值初始化,并给出了算法详细的设计步骤.仿真结果表明,同混合遗传算法相比,该算法设计的BP神经网络具有较快的收敛速度和较强的全局收敛性能.     

基于停电区域电力系统故障诊断的矩阵算法

利用故障诊断数学模型,在深入分析电网故障时保护、断路器状态信息结构的基础上,提出了相应关联矩阵运算方法。并通过一个简单的电网结构图在几种不同的故障情况下的仿真实验,证明了所提出的矩阵算法是正确的。     

基于AVR的小型汽油发电机系统的实现

介绍了一种基于ATMEGA8L单片机控制的小型汽油发电机系统的硬件和软件设计，该系统以步进电机为执行器，其最大功率为5kW．系统首先对发电机的转速信号进行采样，经ATMEGASL单片机处理后来驱动步进电机，以控制系统油门，从而实现对转速的电子调节控制，最终达到控制输出电压来稳定输出频率的目的．采用PID算法实现系统的控制．试验结果表明，该方法可以在生产中推广应用．     

一种基于局部扭曲立方体的无死锁路由算法

局部扭曲立方体是一种新提出来用于并行计算的互连网络.经研究发现,局部扭曲立方体中已有最小路由算法存在着死锁.针对原有算法的特点,提出了一种新的无死锁路由算法并给出了无死锁证明.利用将物理通道分成2条虚拟通道进而形成2个不相交的虚拟网络,将不同的点对之间的路由限定在某一个虚拟网络中,从而有效地避免了死锁的产生.同时,利用一个局部扭曲立方体可由2个低维子立方体和2-扭曲立方体构成这一性质,在局部的低维子立方体和2-扭曲立方体中均采用自适应路由,从而提高了算法的自适应性.     

低压电网基于发射效率的OFDM比特分配算法

低压电网信道衰减特性变化剧烈，正交频分复用（OFDM）系统的自适应调制技术根据每个子载波的信道状况和用户需求，为每个用户分配最佳的子载波，为每个子载波分配最佳的调制方式，这样可以更好地利用信道资源，提高传输速率．以低压电网为对象，利用多项式函数拟合的低压电网信道模型，从基于SNR门限的比特分配算法出发，提出了一种基于发射效率的OFDM比特分配算法，并与固定调制方式和固定功率分配的OFDM系统进行对比．结果表明该算法能够根据各个子信道的实际传输情况灵活地分配发送功率和信息比特，使更多的子载波可以使用性能好的调制方式，从而有效地利用了低压电网信道资源．     

TD-SCDMA系统中的载波频率估计方法

提出了一种用于TDSCDMA系统的频率估计方法，该算法利用TDSCDMA系统中的导频序列，通过最大似然函数进行数值估计，并且利用一系列的频率自动调整策略使估计值较为准确、较为收敛。在AWGN和多径条件下的仿真结果均表明，该算法具有比较理想的估计准确度和稳定性，尤其是结合使用自动调整策略算法后，该算法具有更优的估计性能，这说明该算法十分适合应用于TDSCDMA通信系统中