基于遗传算法的船舶分段堆场调度研究

针对船舶分段移动计划主要依靠经验以及缺乏有效调度的现状,研究建立以分段移动度最小为目标的优化模型,综合考虑了分段在堆场中的停放位置及进、出场路径.通过遗传算法选择分段在堆场中停放位置的最优方案,并构建启发式规则确定分段在堆场中的最优进、出场路径, 从而实现对模型的求解.最后以某船厂实际数据为例,对模型在堆场调度问题中的应用进行了实例验证,结果表明, 所研究方法可求解得出较优的堆场作业计划,并实现堆场资源的高效利用.     

船舶组合分段堆场调度方法

针对船舶分段堆场调度中的堆场空间利用率低和作业调度效率低的现状,建立以最小阻挡分段移动数量为优化目标的组合分段堆场调度模型;提出一种基于位置权重的进场及阻挡分段堆位的分配策略;采用深度优先搜索与分段移动方向相结合的方式获取路径,并用遗传算法与禁忌搜索相结合的混合启发式算法优化任务分段的执行顺序;分析验证调度周期、场地规格及通行能力对调度结果的影响.实验结果表明:考虑组合分段的堆场可以处理的分段数量更多;优化堆位分配策略与混合启发式算法可以明显地提高堆场空间的利用率和调度效率,并能够有效地减少堆场调度中的阻挡分段数量.     

车辆定位导航系统的新定位算法

依据大数定律及其相关的假设,用计算几何的若干知识,设计车辆定位导航系统的一种新定位算法.该算法通过计算凸壳、凸多边形三角剖分、凸多边形面积及直径等诸量获得车辆运行的近似路线.计算结果表明,用该算法可以提高车辆定位导航系统的定位精度,并优于基于卡尔曼滤波的GPS/INU/MM组合导航算法的结果.     

基于粒子群和蚁群算法的船舶机舱规划方法

基于粒子群算法和蚁群算法,提出了一种优化算法用于求解船舶机舱布局规划问题.船舶机舱规划问题主要包括设备布置和管路敷设.由于船舶机舱空间有限,设备和管路数量繁多,约束条件复杂,在进行具体设计过程中,需要反复多次校核修改,才能获得可行的设计方案.为了充分考虑设备布置和管路敷设设计两者之间的耦合作用,建立数学模型,从而获得全局最优的设计方案.模拟实验的结果证明,所提出的优化方法在求解船舶机舱布局规划问题中的可行性和有效性.     

非凸张量多视图子空间聚类

为了探索非凸方法在多视图聚类方面的应用, 本文基于非凸替换函数和子空间学习, 提出非凸张量多视图子空间聚类算法. 该算法不仅对多视图数据进行自表示学习来达到学习低维子空间的目的. 而且采用带有旋转的张量结构对张量的高阶关联进行挖掘. 同时, 使用非凸函数替换以及广义奇异值算子进行张量最小化问题的求解, 从而实现对张量秩的近似. 最后基于联合优化所得关联/仿射矩阵实现聚类操作. 在不同类型的多视图数据集上的大量实验验证了该方法的聚类效果.     

基于SLP和改进粒子群算法的产品布局优化方法研究

产品布局设计要求在一定的功能空间内,各产品满足一定的约束条件且工作效率达到最高。本文从优化角度考虑,将产品布局问题看作是组合优化中的布局问题,在综合考虑产品之间的关系、尺寸、布置方向的基础上,引入工艺专业化布局SLP方法对产品的综合关系进行分析,并以整体厨房产品为例建立数学模型,采用改进粒子群算法进行求解,实现了产品布局优化设计。研究结果表明,采用SLP和改进粒子群算法为解决产品布局优化问题提供了一种有效的途径。该方法可以推广到家具产品布局、陈设用品布局、舱室布局、生产系统布局等方面。     

Banach空间中非Lipschitzian非自身映射的一类迭代序列收敛定理

在一致凸Banach空间,对具有中间意义的渐近非扩张型非自身映射引入一类新的带误差迭代序列,并研究该迭代序列的收敛性.首先,证明若一致凸Banach空间X具有Opial条件或共轭空间X*具有Kadec-Klee(KK)性质,则映射存在不动点当且仅当迭代序列{xn}弱收敛于x,且limm→∞ limm→∞ sup || ...     

凸集的不动点性质

设C是Banach空间X中的任意非空有界闭凸集,则C对非扩张映射具有超不动点性质当且仅当C对中间意义上的渐近非扩张映射具有超不动点性质.     

船舶管路智能布局优化设计

针对复杂多变的船舶管路布局空间结构,建立了包括布局空间模型、障碍物模型、管路模型和布局优劣区域模型的船舶管路布局环境模型;结合船舶管路布局特点,对管路的智能布局方向指导机制进行了研究,提出了方向参数设置的参考和建议.在建立环境模型和方向指导机制的基础上,运用改进遗传算法对船舶管路进行了布局优化设计,并通过数值仿真实验验证了该方法的可行性和有效性.     

土地资源优化配置原理分析及分类结构模型

分析了土地资源的优化配置原理,根据可拓学的理论和方法,对系统结构模型加以改进,设计了土地资源优化配置的分类结构模型,并应用该模型来解决土地资源优化配置中的空间优化布局问题．     

一族中间意义下的渐近拟非扩张映象隐式迭代序列的强收敛性

在Banach空间中证明了一族中间意义下的渐近拟非扩张映象的隐式迭代序列收敛到其公共不动点的一个充要条件,并在一致凸的Banach空间中讨论了该隐式迭代序列的收敛性.     

由拟凸泛函构造的非凸收缩核

Banach空间中的非空闭凸子集是收缩核.通过一致连续的非负拟凸泛函构造了Banach空间中的两个非凸收缩核,其中一个是锥中的子集,另一个不需要限制在锥中,但是需要空间是无穷维的以及泛函是偶的条件.推广了已有文献中由一致连续非负凸泛函构造非凸收缩核的结果,并且在连续函数空间中给出了具体的例子.     

基于吸引度搜索的汽车滚装码头堆场车位分配优化

为加快滚装运输过程中汽车装卸滚装船舶的周转率,促进滚装码头堆场车位资源的高效利用,研究了滚装码头堆场车位分配问题.按照成组集中分配原则,以提高成组汽车停放集中度为目标,建立了衡量成组汽车停放集中度的混合整数规划模型.进而设计吸引度搜索算法对模型进行了求解.与分支定界法相比,吸引度搜索算法在高效求解规模化算例的同时可实现解的质量较优.以上海海通汽车滚装码头堆场的车位实际布局及作业情况为背景,验证了所提模型与算法的合理性及有效性,拓展了汽车滚装码头堆场车位分配管理的理论研究.     

集装箱码头箱区规划的并行仿真优化方法

运用面向对象的离散事件系统仿真建模方法,通过对现代集装箱码头的生产、管理和装卸工艺的分析,构建了一个包括船舶、锚地、泊位、岸桥、堆场龙门起重机、内部集卡、外部集卡和大门系统等在内的集装箱码头整体作业系统的仿真模型.针对集装箱码头堆场中的箱区规划问题,采用仿真模型与优化算法相结合的基于仿真的优化方法(SBO)进行了求解,并将基于MPI消息传递标准的并行集群计算方法引入该求解过程,很好地解决了基于仿真的优化方法中存在的计算代价过大的问题.     

基于欧拉方法的集装箱堆场集卡路径控制策略

描述了Ye等建立的在集装箱堆场内作业车辆多、道路狭窄且数量有限的情况下,车辆如何选择行驶路径及提高堆场作业效率的模型.研究了堆场中集卡路径选择的控制与决策问题,提出了以道路资源为研究对象的思想,引入了欧拉方法,使堆场中集卡能够从时间和空间两个方面预测堆场道路的畅通或阻塞趋势,从而选择较畅通且距离较短的路线行驶.实验结果表明,该方法的阻塞时间和总的作业时间均明显短于Ye等的策略,验证了该方法的有效性.     

船舶浮态计算的一种优化方法

求船舶空间浮态就是计算船舶在某种给定载况下的三个浮态参数,它归结为求解一个隐式非线性方程组.采用传统的逐次线性化方法迭代求解方程组计算较繁、工作量大,且不易编程.为此探讨了优化方法在船舶空间浮态计算中的应用.利用最小二乘法的思想,将原问题转化为相应的数学优化模型,采用惩罚函数法对其求解.该方法不需要计算船舶水线面面积、漂心和惯性矩等要素,计算结果准确、可靠,且易于编程实现.通过算例证实了该方法可行、适用.     

等仿射曲线收缩流的Harnack不等式

在仿射空间中研究了基于等仿射曲线收缩流的一族闭凸等仿射曲线的Harnack不等式.首先，根据仿射空间中等仿射曲线的几何演化性质定义一类新的闭凸等仿射曲线Harnack量，进而得到该Harnack量满足的几何演化方程.其次，利用最大值原理证明Harnack量为非负，即给出闭凸等仿射曲线的Harnack不等式，并得到Harnack量中参数的相应约束条件.然后，利用新定义的Harnack量进一步研究了闭凸等仿射曲线的Hamilton’s Harnack不等式.最后基于闭凸等仿射曲线Harnack不等式和柯西-施瓦兹(Cauchy-Schwarz)不等式推导出了经典的Harnack不等式.     

基于遗传算法的机器人作业单元布局优化

针对机器人作业单元内设备的布局问题，提出了一种基于遗传算法的优化布局方法.引入了工程师的经验和知识描述布局过程中的作业单元空间及机器人运动学约束，减小了优化空间，提高了算法的收敛速度.基于压铸作业的实例研究结果表明了该方法的有效性.该方法已与商业化的机器人编程与仿真软件相结合，表现出了较高的实用价值.     

L-凸度量空间中的一般拟平衡问题及其对约束多目标对策的应用(英文)

利用非紧完备L-凸度量空间中的一个Browder型不动点定理,建立了非紧完备L-凸度量空间中的一般拟平衡问题和拟平衡问题的平衡存在定理.作为应用,获得了非紧完备L-凸度量空间中的约束多目标对策的加权Nash平衡存在定理.     

一般化凸空间上Ψ*-凝聚映射的不动点定理

给出了一般化凸空间的概念及在该空间上的Γ-凸子集和Γ-凸包的定义.介绍了一般化凸空间上的非紧测度和Ψ*-凝聚映射的定义,讨论了该映射的一些性质.引进了连续选择定理,并得到Ψ*-凝聚映射的几个不动点定理.其结果对已有文献中的相应定理进行了改进和一般化.