考虑夹具-托盘组合优化的多资源约束柔性作业车间智能调度

针对多产品混合加工车间中有限夹具-托盘资源引发的生产力制约问题,提出了考虑夹具-托盘组合优化的多资源约束柔性作业车间智能调度方法.首先,以最小化最大完工时间为目标建立了基于设备-夹具-托盘三资源约束的混合整数规划模型.其次,设计了基于可行性修复和自学习型变邻域搜索的改良遗传算法并进行求解,提出了种群染色体初始化、交叉、变异过程中的可行性修复策略,在算法迭代中后期引入三种变邻域搜索方法并构建搜索策略知识库,自学习地求得最优解.最后,基于工业大数据生成算例,并通过数值实验证明了该算法具备求解精度和求解时间上的双重优越性,可有效解决设备-夹具-托盘约束下的柔性作业车间调度问题,为加工车间的生产排产智能化转型提供有力支持.     

基于客户满意度的模糊神经网络JSP研究

针对具有不确定性因素的作业车间调度问题，基于模糊数学的思想，把模糊加工时间、间隔期和模糊交货期用梯形模糊数表示，建立了基于客户满意度曲模糊作业车间调模型。运用Hopfleld神经网络算法求解，结合目标函数和JSP的全部约束条件，构建能量函教和JSP换位矩阵，保证了神经网络稳态输出为最优生产调度方案。最后用网络计划图对稳态输出的换位矩阵进行解码得到最优调度甘特图，避免了传统成本树法易出现死锁调度的问题。计算实例验证了本算法的可行性和有效性。     

资源约束下的活动网络时差算法及实现技术

提出一种特定的修正两阶段调度算法计算资源约束下活动的总时差和自由时差。第一阶段为正向调度过程,获得基准调度计划并确定各活动在优先关系和资源约束都可行条件下的最早时间参数;第二阶段基于第一阶段获得的时间参数,采用逆向混合调度生成策略,计算出每个活动在满足两个约束条件下的最晚时间参数,然后基于最晚时间参数和最早时间参数计算出资源约束下活动的两种时差。在得到计算公式后,基于面向对象的程序设计技术,开发了Visual C++代码实现所提出的算法,并采用一个实例说明了算法的求解过程。研究结果表明,本文算法是有效的,可用面向对象技术实现。     

一种基于加工匹配度的车间作业调度方法研究

单件小批量生产形式下的作业车间调度是生产调度中的重要问题.在综合考虑订单优先级、加工时间等诸多因素的基础上,提出了加工匹配度的概念来研究作业调度问题,建立了相应的调度模型,设计了一种启发式作业调度算法.在某制动阀生产企业数控车间的实际应用结果表明,该方法能够较好的辅助车间调度人员进行车间作业调度.     

加工时间离散可控作业车间调度问题分解方法

给出了加工时间离散可控的作业车间调度问题（job-shop scheduling problem with discretely controllable processing times,JSP-DCPT）基于析取图的模型及其数学描述.提出一种三步分解方法,使得JSP-DCPT可以通过求解一个作业车间调度问题（job-shop scheduling problem,JSP）以及一系列离散时间-成本权衡问题得到解决.为简化分解方法,引入时间-成本相平面描述离散时间-成本权衡问题的权衡点,并详细阐释了一种基于极限模式的集合支配理论以确定用于消减JSP-DCPT分解所得离散时间-成本权衡问题的一个上界.随后提出一种基于极限模式的集合支配分解算法EMSDDA（extreme mode-based set dominant decomposition algorithm）.基于JSP标准算例FT10构造了测试算例JSPDCPT_FT10,实验仿真验证了提出的理论及分解方法的有效性.     

基于特征点的空间目标三维位姿单目视觉确定算法

针对基于特征点的空间目标包括相对位置和相对姿态等的三维位姿单目视觉确定问题,提出了一种基于逆投影思想的迭代方法.给出了一种包含景深估计和绝对方位解算两阶段的迭代算法,在景深估计阶段首先计算由转移矩阵表示的最优平移矢量,然后重构各特征点,并利用其在逆投影线上投影更新各特征点的景深;在绝对方位解算阶段采用Umeyama绝对方位解析算法计算相对姿态矩阵,上述两阶段迭代进行直至结果收敛.利用全局性收敛性定理证明了文中算法的全局收敛性.最后,以航天器交会对接最终逼近段的视觉测量为背景对该算法进行了数学和物理仿真,进一步验证了算法的有效性和收敛性.     

基于改进万有引力搜索算法的无人机航路规划

无人机航路规划是根据任务目标规划出某种性能指标最优的飞行航路的全局优化问题.本文将改进后的万有引力搜索算法用于求解航路规划问题,在万有引力搜索算法的速度更新部分引入粒子群算法中的记忆和群体信息交流功能,改善了最优解的质量;然后提出了基于权值的粒子惯性质量更新公式,以加快全局搜索的收敛速度;后运用优胜劣汰的选择操作规则,对粒子的位置进行更新,使种群始终朝着最优解的方向进化.通过与其他仿生智能计算方法的仿真实验对比,验证了本文所提算法可在复杂作战环境下实时有效规划出无人机的最优航路.     

无线传感器网络最小中继节点布置问题的近似算法

为了消除传感器节点路由负载的不平衡,可在无线传感器网络中布置少量功能较强的中继节点作为路由节点,最小化中继节点数是其主要优化目标.文中证明了有界平面区域上的中继节点布置问题是P问题,但一般情况下的计算复杂度相当巨大.从中继节点布置问题的几何覆盖特征出发,提出了一种O(n~2 log n)时间的贪心近似算法,其中n为传感器节点数目.在该算法迭代过程的每一阶段,先从未被覆盖的传感器节点中选出一个关键节点,为了阻止孤立节点的产生,再按照"优先覆盖与关键节点距离较近的传感器节点"的原则来确定中继节点的位置.实验结果表明该算法可在很短的时间内生成一个接近最优的可行中继节点布置,且在中继节点布置的尺寸以及执行时间方面都要优于现有算法.     

基于多服务类比例公平的分组调度算法

研究了同时满足多性能目标的资源管理模型和算法, 基于服务质量模型实现比例公平性原则, 考虑了包括延迟、丢失率在内的服务质量要求及对于综合的多服务类数据流非常重要的公平性问题, 提出了一种分组网络中的比例公平调度模型, 该调度模型综合描述了网络效率、用户QoS要求和系统公平性等多维目标. 分析论证了能有效满足比例公平的调度策略PFS(proportional fairness scheduling), 同时在Linux上实现了该算法. 最后在模拟和实验测量的基础上对PFS调度算法的性能和系统开销进行了分析讨论.     

基于双线性构造算法的电力有源滤波器补偿电流实时计算新方法

以“当负载电流为周期电流时, 负载电流与负载基波有功电流差的绝对值在一个周期内的积分值最小”为检测原理, 提出了基于直接计算, 基于简单迭代算法和基于最优迭代算法的电力有源滤波器谐波电流实时检测方法. 直接计算法能够准确计算负载电流处于稳定状态时的基波有功电流幅值. 简单迭代算法和最优迭代算法提供了一种判别负载电流状态的思想. 在直接计算法、简单迭代算法、最优迭代算法和对负载电流处于变化状态时的基波有功电流真实幅值等基本概念进行了明确定义的基础上提出了双线性构造思想, 即通过一次线性构造计算了此采样时刻的负载基波有功电流幅值, 通过二次线性构造为下一个采样的处理创造了条件. 在双线性构造思想的基础上, 提出了一种能够计算负载基波有功电流幅值的基于双线性构造算法的电力有源滤波器谐波电流实时检测方法.     

计算网格环境下基于多址协同的作业级任务调度算法

计算网格下多管理域机群互连为作业级任务协同调度创造了机遇，同时在协同性、异构适应性、网络适应性和算法可扩展性方面对传统的作业调度模型与算法提出了新的挑战．通过引入网格环境下作业级多址任务调度模型与性能模型，提出多址任务协同调度算法框架．以最优和贪心资源选择策略为核心，提出两种作业级多址协同调度算法．同Sabin与Yahyapour等人提出的单址与多址协同算法进行实验对比，验证了调度模型与算法的有效性与先进性．     

基于S1／2建模的稳健稀疏-低秩矩阵分解

为实现稳健的稀疏-低秩矩阵分解,本文首次引入矩阵的S1／2范数以诱导矩阵的低秩性来构建新模型,并在ADMM算法框架下设计了高效的交替阈值迭代算法．该算法采用增广Lagrange乘子技术,在迭代过程中交替更新低秩矩阵和稀疏矩阵．由于这两个矩阵的最优更新具有显式形式、算法整体的计算精度和时间代价得以控制．大量的数值模拟实验说明：相较于目前最好的不精确ALM算法,交替闽值迭代算法的迭代次数与时间代价大幅降低,对噪声更为稳健,分解出的低秩矩阵的秩与稀疏矩阵的稀疏度更接近于真实值．在对监控视频进行背景建模这一实际问题中,交替闽值迭代算法得到的背景矩阵更为低秩,更符合问题先验,且时间代价相较于不精确ALM算法降幅高达一个数量级,这说明新模型与算法能有效解决相关实际问题．     

考虑多种污染物时空分布的电力系统高维多目标优化调度策略

提出了一种全新的考虑多种污染物时空分布的电力系统高维多目标优化调度策略.首先,构建出一种真正适用于电力调度的火电厂污染物时空分布模型,首次将大气边界层的日变化考虑在内,充分体现了火电厂的污染物扩散特征,提升了结果的准确性;然后,结合各类污染物的时空分布特点及环境容量,建立同时减少发电成本、碳排放及PM_(2.5),SO_2,NO_2空气质量影响的高维多目标优化调度模型;最后,借助具有代表性的高维多目标优化算法获得近似的帕累托最优解集,并提出一种考虑目标特征与环境容量的多目标决策方法筛选折中解.采用自建的模拟城市案例以及广东省案例进行仿真,结果表明:所述调度方法不仅可以有效改善空气质量,还可根据环境容量的时空变化做出相应的调整,真正意义上实现经济、环保的电力调度.     

企业动态结盟中的伙伴挑选模型及其软计算方法

伙伴企业的挑选是敏捷制造和供应链管理中的一个热点问题. 将伙伴挑选问题表达为带有非解析目标函数的 0-1 整数规划模型, 通过定义无效候选人缩小搜索空间, 采用模糊规则量化的方法将模糊决策嵌入到项目调度算法中, 形成一个模糊决策与遗传算法结合的计算方法. 和传统的优化方法对比, 能以很大的概率快速找到最优解.     

单一风电场的短期负荷调度优化策略

随着并网风电场数量迅速增加,单一风电场的调度水平需要提高.如何优化一个周期内风电场机组运行的数量与启停方案,迫切需要研究.针对风电场机组数量众多,调度方案解维数过高的问题,分析风电场机组负荷特性,提取机组负荷特征矩阵,运用FCM模糊聚类算法对风电场机组群进行分类;定义风电场机组运行相对损耗指标和启停相对损耗指标,在风功率预测的基础上,根据总调度指令,应用非线性规划理论建立风电场机组组合优化模型,运用模糊聚类算法和遗传算法相结合对模型进行求解.所建立模型和相应求解方法克服了风电场机组调度解维度过高带来的困难,获得了连续时期的风电场全部机组优化调度.最后,通过算例分析计算了某45MW风电场的多目标机组优化调度,验证了所提出算法的可行性和有效性.     

基于平均增益模型的连续型(1+1)进化算法计算时间复杂性分析

连续型进化算法的计算时间复杂性分析是进化计算理论研究的一项公开难题,目前相关研究成果较少.针对连续型(1+1)EA,基于适应值差函数提出了平均增益模型及其分析方法,给出了平均计算时间的计算理论,为算法的计算时间复杂性分析提供了依据.在此基础上,研究还选取了学术界关注的球形函数作为研究对象,分别推导了变异步长满足标准正态分布和均匀分布的连续型(1+1)EA在优化球形函数时的平均增益,并估算出了它们的平均计算时间.理论分析说明:1)两种算法的计算时间复杂性都是指数级的;2)在给定相同精度和初始适应值差的前提下,采用均匀分布变异算子的算法其寻优速度优于采用标准正态分布变异算子的算法.进一步地,通过数值实验对理论分析结果进行了验证,结果表明平均增益模型分析是有效的.     

利用有限Fourier系数算法求解光学制造中误差校正输入数据

光学自由曲面是一类极难制造的异形曲面, 采取计算机控制光学表面成型技术制造时, 元件表面材料去除量由单位去除函数与输入参量(驻留时间)之间的卷积分决定. 求解加工驻留时间, 一般利用低通滤波器或迭代的方法借助于反卷积算法, 但是结果中存在的近似解将会影响加工稳定性. 本研究基于有限Fourier系数算法构建输入参量求解模型, 可以有效提高参量求解精度并保证加工过程的连续稳定. 通过对影响计算机控制光学表面成型工艺参数的仿真分析, 对求解模型实施评价, 实验结果验证这一方法可以指导高精度自由曲面光学元件的超精密制造.     

热声固耦合问题多参数识别中解的唯一性和算法研究

本文研究了一类热声固多物理场耦合中的初边值识别问题,建立了基于超声回波时间测量的固体结构表面热流和尺寸的多参数同时识别模型.利用热传导方程的极值原理,证明了耦合问题多参数识别中解的唯一性,为超声同时测温测厚等工程应用提供了理论支撑.在数值求解正问题的基础上,将反问题重新表述为由偏微分方程约束的优化问题.将共轭梯度法反演热流和最速下降法反演厚度相结合,发展了多参数识别问题的交替迭代算法,并通过严格的收敛性分析,给出了交替迭代算法的收敛性条件,证明了算法的全局收敛性.最后通过设计数值算例,验证了本算法的可靠性和可行性,并对比了仅识别热流的单参数识别算法,验证了本算法在精度方面的提高.     

缩减MAX SAT问题中变元个数的多项式时间算法

针对ＭＡＸ ＳＡＴ问题，提出一个缩减变元个数的多项式时间算法，若Ｔ是ＭＡＸ ＳＡＴ问题的任何一个实例，该处法将其转化为另一个实例Ｐ，具Ｐ中的变元个数小于Ｔ中的子句个数，在采用其他算法求出Ｐ的最优解后，可用Ｐ的最优解构造Ｔ的最优解。此算法可作为一个有效的预处理处理。     

考虑公平偏好的项目型知识员工调度

在考虑员工公平偏好的情境下,对项目型知识员工调度问题进行了研究。依据公平偏好理论的思想,以项目延迟成本最小化和全体知识员工公平效用值最大化为目标,构建了考虑公平偏好的知识员工调度的多目标优化模型,并运用遗传算法对建立的模型进行求解从而得到调度结果。最后,实例分析表明了模型的可行性和算法的有效性。