基于改进遗传算法的装配式渠道生产调度优化

为有效提高装配式渠道生产效率,加快模具周转,降低生产成本,结合装配式渠道生产线养护室数量有限的特点,建立以最小生产周期为目标的装配式渠道生产调度优化模型,设计了求解该模型的改进遗传算法。以新疆石河子金土地水泥制品厂渠道生产线为例,验证生产模型的可行性,通过对比传统顺序生产调度与改进遗传算法得到的优化生产调度,验证改进遗传算法的稳定性与有效性。结果表明,基于改进遗传算法优化装配式渠道的生产调度,可有效降低装配式渠道的生产周期,提高生产效率,达到降低生产成本,提高企业核心竞争力的目的。     

基于小生境遗传算法优化串级神经网络的台区理论线损预测

台区作为电力系统的最末端部分,节点数目多、网络架构复杂,导致不易精确计算其理论线损问题。在海量实际低压台区运行历史数据的基础上,首先研究影响台区线损的相关因子,建立台区线损特征指标集合。然后利用皮尔逊相关系数分析方法从中提取出高损关键特征指标作为线损预测模型输入。再融合集成学习和梯度提升树思想,建立基于串级BP(back propogatiow)神经网络的台区线损预测模型,并采用小生境遗传算法对预测模型的初始参数进行优化从而提高模型训练效率。最后通过实际数据算例仿真,并与其他预测方法结果进行比较,验证所提台区线损预测模型具有优秀的训练效率和预测泛化能力。     

基于Quest的生产线物流系统仿真

随着计算机仿真技术的发展,数字化生产线物流系统的应用研究逐步受到重视.物流系统的仿真可以有效地发现生产线的瓶颈环节,避免投资建设的风险.以某企业的生产制造系统为例,利用Quest实现对该系统的优化仿真,指出系统出现的瓶颈环节并分析造成该问题的原因.然后,在一定的优化目标下,对系统进行优化配置,并对比配置前后的统计参数,从而为整条生产线的最终物流优化方案的确定提供决策参考.     

一种配电线路单相接地故障测距算法

单相接地故障是配电线路发生几率最高的故障类型,快速、准确的故障定位对于维护配电线路的安全运行有重要意义。基于对称分量分解的原理,建立了线路分布参数模型,从单相接地的特点出发对测距判据进行了研究并构造了判据函数,提出了利用单侧信息的配电线路单相接地故障测距算法。大量的计算机仿真结果表明该算法对于单条线路和带分支的线路都是有效的,而且准确度与接地阻抗是否为纯阻性无关,非常适用于配电线路接地故障测距     

电动公交车线路和充电设施及策略规划方法研究

针对电动公交车充电设施配置不合理的现象,对电动公交车线路和充电设施及策略规划方法进行研究。综合考虑充电站及充电桩配置与公交线路运营特征设计参数两者的相互影响,以充电等待时间和运力为约束条件,建立社会福利最大化模型。基于两种不同的充电策略,讨论其对充电站内车辆排队充电等待时间的影响。以拉格朗日函数求解算法和遗传算法对模型进行求解,并以苏州市931路纯电动公交线路为算例对模型与算法进行了验证。研究结果表明,相比于遗传算法,基于拉格朗日函数的求解算法效率更高,求解结果更稳定。根据所构建模型设计的充电桩数量及线路运营特征参数,在满足充电等待时间约束的条件下可以实现社会福利最大。该研究所提出的模型可为电动公交车线路规划提供决策依据。     

基于替代模型的油藏注采参数多目标优化设计

针对水驱油藏生产过程中合适的注采参数选取难的问题,提出了以净现值和累产油量为目标函数的多目标优化注采参数设计方法。采用基于粒子群算法的最小二乘支持向量机作为替代模型代替数值模拟,并用带精英策略的非支配排序多目标优化遗传算法对注采参数进行优化。以某区块两注两采模型为例,选取生产井井底压力和注水井注入量为优化变量,通过粒子群算法优化的最小二乘支持向量机构建替代模型,在优化过程中代替数模,再利用非支配排序遗传算法对注采参数进行优化。对比分析替代模型和数值模拟优化设计的结果,其误差在3%以内,并在注采参数优化时间上得到了明显提升。     

钢铁企业产品线综合生产计划模型研究

针对钢铁企业产品线的特点，提出了产品线综舍生产计划模型，运用Matlab遗传算法工具箱编程计算求解该模型，所得结果与企业实际较吻舍。     

铝型材挤压模具导流孔结构优化

基于MATLAB平台,将BP人工神经网络、遗传算法和数值模拟技术应用于铝型材挤压模具的导流孔形状优化设计。由正交实验法安排模拟实验组合,采用SuperForge软件对进行型材挤压过程进行数值模拟,并以挤压时金属流出模口平面的z向质点流速的均方差作为模型目标值;将模拟结果作为人工神经网络的输入样本对进行网络训练并建立网络知识源;通过遗传算法求得模型的全局优化解;最后通过有限体积法数值模拟技术验证并比较优化所得导流孔形状与经验法确定的导流孔形状对金属流动均匀性的影响。分析结果表明,通过调整导流孔形状能使金属流出模口的速度分布更均匀,表明对挤压模具导流孔形状的优化是有效的。     

矿区复垦土地资源优化配置方法研究

复垦区土地资源的合理配置，是土地复垦规划的重要内容之一。文中简要介绍了遗传算法(GA)的基本原理。根据土地复垦的实际情况，说明了基于GIS和GA进行复垦区土地资源优化的方法。详细阐述了优化配置模型及基于GA的优化过程。模拟实验结果表明：该用地方案不仅满足了各类用地要求，同时也将各类用地布置在较为适宜的土地上，获得了合理的空间布局。该方法为科学合理地制定土地复垦方案提供了依据。     

基于多重优化设计的铝型材挤压工作带模型

建立了有限体积法数值仿真、改进的误差反向传递神经网络和遗传算法相结合的铝型材挤压工作带长度优化模型．将型材截面划分单元，由正交试验法得到单元工作带长度值作为网络训练样本的输入值，模型目标值为变形后质点速度均方差．基于有限体积法的数值仿真技术获得样本目标值，模型的全局优化解由遗传算法求得．最后将优化结果应用于工程实际，取得了满意的效果。     

基于遗传算法的无人机航迹规划研究

本文研究了一种用遗传算法进行无人机航迹规划的方法,指出了无人机航迹规划的定义;提出了一种给定威胁及障碍分布下的无人机路径规划算法。根据威胁及障碍分布情况构造无人机可能飞行的航路集voronoi图,采用Dijkstra算法搜索威胁及障碍分布图,求解初始最短路径。在初始最短路径基础上,采用遗传算法优化初始路径。最后进行仿真实验,结果验证了遗传算法能提高航迹质量。     

基于GASA算法的成品燃油战时公路配送路径优化

为了实现配送的路径优化,结合战时极其重要的物资--成品燃油,提出了多属性道路网络下成品燃油战时配送的路径优化问题.综合考虑战时配送VRP(vehicle routing problem)的多个评价目标,基于重要性的多目标分层优化思想,分析建立了问题的完全分层优化模型.将进化算法和传统优化技术相结合,构造了模型的两层求解算法,第一层采用遗传算法和模拟退火算法混合的GASA(genetic simulated annealing algorithms)算法,第二层采用枚举法.实验表明,所构造的算法较标准遗传算法更有效.     

基于可重构单元的生产线规划研究

利用模块化设计思想,提出一种基于可重构单元的生产线规划方法.利用遗传算法对可重构单元进行构建或重构,并将可重构单元作为生产线的基础模块,通过对可重构单元及其相关设备的增删或调整,改变单元和生产线的加工能力.采用基于多agent的控制系统,以保证控制系统与实际生产线和单元配置的相互独立性,从而实现生产线的快速构建与重构,以适应市场产品多变的需求.     

Optimal Active Power Dispatching of Microgrid and Distribution Network Based on Model Predictive Control

First, a three-tier coordinated scheduling system consisting of a distribution network dispatch layer, a microgrid centralized control layer, and local control layer in the energy internet is proposed. The multi-time scale optimal scheduling of the microgrid based on Model Predictive Control(MPC) is then studied, and the optimized genetic algorithm and the microgrid multi-time rolling optimization strategy are used to optimize the datahead scheduling phase and the intra-day optimization phase. Next, based on the three-tier coordinated scheduling architecture, the operation loss model of the distribution network is solved using the improved branch current forward-generation method and the genetic algorithm. The optimal scheduling of the distribution network layer is then completed. Finally, the simulation examples are used to compare and verify the validity of the method.     

基于跑道容量的航班恢复优化模型

为了降低航班延误造成的经济损失和旅客滞留,在不增加管制员工作负荷的基础上提高航班运行效率。本文在原有的航班恢复模型基础上,引入跑道容量模型,综合考虑旅客流、航空公司公平性以及航线重要程度的影响,建立了以各单位恢复总成本最小为目标函数的航班恢复模型,该模型适用于跑道数以及构型不同的单一机场,算例中引用国内某机场的真实延误数据,并用遗传算法和粒子群算法求解模型得到优化方案,与遗传算法相比,粒子群更适用于该模型,收敛速度更快。与现有的航班运行相对比,优化后的方案总延误时间缩短了11.85%,总延误成本减少了6.55%。最后用TAAM仿真软件分别运行实际恢复方案和优化恢复方案,报告显示优化方案中终端区产生冲突的可能性更小,管制员工作负荷更低,从而验证了模型和算法的可用性。     

无线传感器网络中移动节点的分布优化问题

为了降低无线传感器网络的总体能耗,保证信息的有效采集,针对无线传感器网络节点的分布优化问题进行了研究.给出了无线传感器网络覆盖控制模型的精确数学定义,并利用节点的移动性,提出了一种基于遗传算法的分布优化机制.仿真结果表明,该方法能够在目标区域内以相对较小的代价完成传感器网络节点的分布优化,降低网络的能耗,提高网络的整体覆盖率.     

覆冰输电线路分裂导线舞动的建模与数值模拟

针对以往在覆冰分裂导线舞动的理论模型中缺少对分裂导线扭转刚度进行分析的问题,提出了一种改进的舞动分析模型.将分裂导线等效为单导线,在现有的对单导线舞动建模研究的基础上,采用假设模态法,利用Hamilton变分原理建立了覆冰导线在垂直、水平和扭转方向的动力学模型.考虑到分裂导线和单导线在扭转刚度上的不同,引入了一种分裂导线扭转刚度的计算方法,推导出分裂导线固有频率的计算公式,并将它们应用到所建模型中,使模型能够分析覆冰分裂导线的舞动,用经典Runge-Kutta法对模型进行求解,从而实现了对覆冰分裂导线的数值模拟.以中山口大跨越分裂导线舞动作为实例,由所建立的模型得到的数值模拟结果与实际观测值基本一致,从而验证了模型和数值模拟方法的准确性.     

随机型装配线平衡与缓冲区配置集成优化

线平衡问题和缓冲区配置问题在装配线设计中常被分开独立研究,二者之间存在复杂的交互影响关系.随机型装配线由于操作时间波动加剧了二者之间的相互作用与影响,先平衡再缓冲区配置的串行优化模式难以得到全局最优结果,因此需要在线平衡的同时协同解决缓冲区配置问题.针对随机型装配线规划问题,在基于操作时间状态熵的工位复杂度定义基础上,以生产率最大,整线工位复杂度均衡指数、标准操作时间均衡指数和缓冲区总量最小为优化目标,构建线平衡和缓冲区配置集成优化模型.采用参数化建模仿真获取整线生产率,通过改进的遗传算法获取集成优化方案.最后对变速箱装配线实例进行计算验证,证明了该方法的有效性.     

考虑线损电量优化分布的配电网线路最优组合模型

为了解决高耗能、低功率因数等负荷情况下传统降损措施难以满足线损率要求的问题,实现基于网络的线损管理方法,提出了一种配电网线路最优组合模型。阐述了线损电量优化分布方法在线损管理工作中的应用场景及解决的问题,并根据场景及应用需求,构建了线路最优组合模型。针对核心模块提出线路最优组合算法,以组合后线损率满足考核要求的线路数量最大化为目标,以线损率考核标准为约束条件,利用建模工具进行求解。算例结果表明:该模型能够有效确定配电网高损负荷的转移方向,为后续的网络重构、网络规划等工作提供可靠的依据。