基于蚁群-遗传混合算法的设备布局优化方法

以生产车间设备布局优化的最小物流费用为目标,建立了车间设备布局优化问题的二次分配模型,并采用蚁群-遗传混合算法来对这一模型进行求解.该混合算法将蚁群算法和遗传算法的优点相融合,以蚁群系统的解作为遗传算法的初始种群,克服了蚁群算法的收敛速度慢,容易陷入局部最优以及遗传算法的容易早熟收敛等缺陷,来实现模型的全局最优.本文以某机械厂制造车间为例,运用MATLAB编程实现算法求解,结果显示:应用蚁群-遗传混合算法设计出来的设备布局新方案比原始方案总物流费用节约了10.6%,同时,混合算法在求解车间设备布局优化问题时比蚁群算法或者遗传算法速度更快,效果更好.     

土壤作物系统模型区域化应用策略辨析

在阐明模型区域化应用的3种策略基础上,深入探讨了空间尺度、因素类型（线性,非线性）、模拟过程的复杂程度、数据来源、数据结构和数据格式、模型与空间单元的动态关系、数据的交互性以及整合误差等问题,并指出多数农业模型区域应用时应采用Stoorvogel模式。     

钢铁企业煤气混合优化分配模型

高炉煤气、焦炉煤气和转炉煤气是钢铁企业生产过程中的副产品,作为燃料广泛应用于钢铁生产的生产工序中.在实际生产中,不同工序所需煤气的热值差别很大,采用单一煤气供应极易造成煤气过量放散,或者煤气供应不足而影响生产,因此必须对这三种煤气混合使用.即针对不同工序,在备选的煤气混合方案中选择其一,并根据生产需要确定具体的混合量.以煤气放散成本和煤气不足损失成本之和最小化为目标,同时兼顾煤气管网压力与流量平衡,建立了煤气混合优化分配的0-1混合整数规划模型,并考虑了不同煤气混合及能源分配的工艺要求.以某大型钢铁企业的实际生产数据为例,利用CPLEX软件求得了问题的最优解.     

城市机动车检测站检验模式及布局优化

随着经济发展和城市机动车保有量的增加,城市机动车检测服务需求日益增多。本文对我国现有机动车检验模式进行分析,提出基于安全检测、综合检测和环保检测三位一体的综合检验模式。在此基础上,本文集中考虑了机动车检测站布局优化及检测能力扩充问题,综合分析了用户的两种车检服务需求和实际选择行为并作为下层规划约束,以及机动车检测对城市交通特别是特定关注区域(如中心城区)的交通影响作为上层规划目标,建立了双层规划模型。并结合天津市的相关数据验证了模型的有效性,新的布局给出了检测站的保留和能力扩充建议,能大大减少城市实际所需的检测站的数量,提高检测站集成程度。同时本文提出的理论模型对其他如物流场站网络的优化问题也有一定的启示意义。     

可拆卸产品混合制造物流网络优化模型

针对可拆卸产品,将回收产品拆解、分类后重新利用,建立可拆解产品混合制造物流网络模型,用来确定各设施的位置、数量以及物流分配。该模型的特点是:多产品、多周期、有能力限制、产品可拆卸为备件、并将供应商考虑在模型之内的混合制造网络模型,将正向物流和逆向物流整合,并考虑运输整合,同时优化正向物流和逆向物流。通过一个算例验证模型的有效性。     

集装箱码头集成调度模型与混合优化算法

为提高集装箱码头作业中各种设备的协调性,提高整体作业效率,建立了集成调度模型,模型集成了装卸桥、集卡与龙门吊的调度问题.同时,设计了求解模型的混合优化算法,此算法集成了神经网络良好的近似估计功能与模拟退火算法有效的搜索能力.算法流程是:初始化集装箱装卸序列;基于一定的分配规则为集装箱分配作业设备;采用模拟退火算法搜索解空间,更新装卸序列.在算法过程中,用神经网络预测目标函数,并且过滤明显的劣质解.最后,通过算例分析验证了模型与算法的有效性.结果表明,混合优化算法可以提高模型求解效率,对于规模为400个集装箱的调度问题,平均偏差为7.52%,计算时间为8.9s,模型与算法可行.     

基于双层规划模型的制造业选址布局优化方法研究

经济全球化趋势和全球多式联运网络的形成推动了资源的自由流通和优化配置,改变了制造产业的空间分布形态.本文针对经济全球化背景下制造产业的选址优化问题,提出选址优化与分布-分配相结合的双层规划模型.在模型中运输网络被拆分成原材料运输网络和产品运输网络,上层模型用于确定产业的选址方案和原材料及产品流量的OD矩阵,下层模型用于计算OD流量在运输网络中的交通流特征.为求解模型,设计遗传算法和Frank-Wolfe算法相结合的启发式求解算法,并以中国钢铁制造产业的选址为例验证模型的可行性.结果表明该方法具有实用性,可以有效帮助决策者实施制造产业的选址决策.     

烟叶采购混合订单分配优化模型与算法

烟叶采购混合订单分配问题包括卷烟企业炳叶供应商选择和订单分配优化两个子问题,是卷烟企业资质认证采购和供应链优化的基础.综合考虑供应商选择和订单分配优化,以最小化隐性和显性采购费用为第一优化目标、最小化供应链循环时间为第二优化目标、最小化品质负差为第三优化目标,建立卷烟企业烟叶采购混合订单分配模型;利用组合赋权法确定目标权值,提出基于内置换、内外置换、取舍三种基本操作的烟叶混合订单分配启发式算法.利用该模型与算法即可确定供应商备选集合及其优先顺序和订单分配方案.实例表明所建立的模型与算法行之有效,为卷烟企业供应链优化提供理论支持,对卷烟行业的资质认证采购具有现实指导意义.     

基于混合协同粒子群优化的广义T-S模糊模型训练方法

针对广义Takagi-Sugeno(T-S)模糊模型训练中存在的高维、非线性、混合参数估计问题,提出了一种基于混合协同粒子群优化的广义T-S模糊模型训练方法.该方法用离散二进制微粒位置表示模型的结构参数,用普通微粒位置表示模型规则中模糊集隶属函数的参数;这两种微粒位置联合体构成一个模型完整的模型前件参数集.两种群通过协同进化优化所有前件参数;模型后件参数用卡尔曼滤波算法估计.该方法不要任何先验知识,能产生紧凑的、泛化性能较好的模糊模型.函数逼近的数字仿真说明了该方法的有效性.     

关于工程系统全局全寿命优化模型的讨论

以往的优化设计理论针对的都是具体的结构,而在工程实际中,一般都是整个工程大系统的优化设计问题,其由众多子系统或者结构组成,具有高维数、多目标、变量种类多、约束耦合复杂等难点,故其子系统的独立优化并不能带来整个大系统的优化方法,如耦合法、分解协调法(模型协调法、目标协调法),都是针对特殊的数学模型而提出的,实际上工程系统的优化模型往往预先不知道,需要通过子系统或者结构的具体优化模型来构造大系统的全局优化模型,故这些方法难以应用。考虑了工程系统中的动态可靠度与模糊因素,给出了全局全寿命优化模型,构造了分解协调算法。     

基于混合聚类和网格密度的欠定盲矩阵估计

欠定盲矩阵估计是欠定盲源分离的关键技术,其估计结果直接影响源信号的分离精度。针对目前欠定盲矩阵估计算法稳定性差、估计精度不高的缺点,提出了一种基于混合聚类和网格密度的新算法。该算法利用基于人工蜂群算法和K-均值的混合聚类方法对信号数据进行聚类,提高聚类结果的稳定性;利用网格密度法修正每一类的聚类中心,提高混合矩阵的估计精度。实验结果表明,所提算法在稳定性和估计精度方面都比传统欠定盲矩阵估计算法有了明显改善。     

船舶电力网络拓扑结构的脆性比较研究

针对大型舰船电力系统脆性的研究,指出大型舰船电力系统作为一个复杂系统,在开放的、不确定的工作环境中具有脆性.在分析舰船电力网络的脆性行为及特点的基础上,结合舰船电力网络的实际运行情况,建立了舰船电力网络的脆性行为仿真,并且通过仿真对辐射形、环形和带状三种常见的舰船网络拓扑结构的脆性进行了比较分析,从而为舰船电力网络的拓扑结构布局提供参考.     

基于贝叶斯算法的天线端到端优化

在确定天线的拓扑结构以后, 通常需要对天线的结构参数开展反复的优化才能达到设计目标, 快速有效的优化算法有利于缩短天线的设计周期。在建立综合目标函数的基础上, 同时考虑天线的多个优化目标和限制条件, 使用贝叶斯优化算法对天线进行端到端优化。基于在线更新的数据集, 高斯过程估计出目标函数的后验分布, 进而使用获得函数进行迭代。通过两种天线模型对提出的优化算法进行仿真验证, 结果表明, 由于建立了天线参数到综合目标函数的映射关系, 整个优化过程以端到端的方式实现, 与传统的优化方法相比, 所提算法的优化结果和优化速度都具有明显的优势。     

基于混合生物地理学优化的多目标优化算法

提出一种基于混合生物地理学优化算法的多目标进化算法(multi-objective optimization based on hybrid biogeography based optimization, MOBBO)。针对生物地理学优化算法(biogeography based optimization, BBO)自身的机制,建立适用于BBO的多目标进化模型。在模型中,结合栖息地个体间的Pareto支配关系对栖息地适应度指数进行了重新定义;为了保持栖息地种群的分布性,提出一种新的基于动态距离矩阵的分布性保持机制;同时,根据多目标优化的特点,提出了新的自适应迁入迁出率确定方式,动态迁移策略及分段logistic混沌变异策略。通过对测试函数ZDT和DTLZ的仿真实验表明,与现有多种多目标优化算法相比,MOBBO在解集的收敛性和分布的均匀性上均有明显改善,能够有效且高效地进行复杂多目标优化问题的求解。     

黑土长期施肥对农作物产量的影响

经24年8个轮作周期,在黑土上长期不施肥(CK)情况下,作物产量下降了8 2%,单施有机肥(D1)产量增加了9 6%,;单施化肥(N1P1K1)产量增加了31 6%;而有机肥与化肥配合(D1N1P1K1)条件下,产量增加了43 0%。施肥对小麦的产量贡献率最大,其次是玉米,对大豆产量的贡献率最低。氮肥对作物产量的贡献率最大,其次为磷肥,钾肥对产量的贡献率最低。表2,参3。     

组合证券选择的最优化模型研究

研究当投资人的投资机会是m种满足几何布朗运动的股票时的连续时间组合证券投资问题．文章在分析风险资产运行模式和Merton工作的基础上，利用Markowitz组合资产选择理论，考虑投资人的风险态度，并兼顾收益和风险，在自融资的假设下，提出了考虑收益和风险的连续时间组合选择最优化模型，通过权衡收益和风险，给出了决定组合选择的方法和最优投资权重．最后用释例进行了说明．     

基于模拟的作物氮素管理决策研究

提出基于作物生长模拟的氮素管理播前决策和生育期中动态调控方法。播前决策的方法是根据有机肥种类,数量和氮化肥的数量和其追比拟定若干种施肥方案,由作物－土壤系统模拟模型计算在常年气候条件下各方案的产量,氮肥效率,硝态氮淋失量,土壤有机质变化,通过4个指标的综合评价确定播前决策优化方案。氮素动态调控采用时间激发或土壤矿质态浓度激发策略,提出了相应的追氮量计算方法。图2,参12。     

一种基于复形调优遗传算法的多学科优化方法

建立良好的优化方法,是多学科设计优化（multidisciplinary design optimization, MDO）求解的关键和难点。结合具有全局搜索能力的遗传算法和局部收敛特性的复形调优算法的优势,建立了全局优化算法,并将全局优化算法应用于多学科可行（multidisciplinary feasible, MDF）方法的多学科分析模型求解,建立了两级优化MDF（double optimization MDF, DO-MDF）方法和单级优化MDF（single optimization MDF, SO-MDF）方法两种计算构架。以CASCADE系统产生的多学科问题求解为例,对比5种计算构架对MDO求解的优化结果,结果表明,DO-MDF、SO-MDF两种计算构架通过有效关联学科分析的前馈信息流表现出更好的计算能力。     

作物灰色育种电脑决策系统研究

以《作物灰色育种学》为开发蓝本，以PowerBuilder6.0为开发平台，以SQL aywhere为后台数据库，研制出作物灰色育种电脑决策系统。阐述了其开发流程、主要模型，并结合实例介绍了其应用。在此基础上，讨论了作物灰色育种电脑决策系统的应用及前景。