露天矿卡车外排土场内部运距预测模型

为有效提高外排土场物料移运规划中运输功能耗模型的精度,以建立更为详细的排弃物料堆置次序优化、规划模型,针对年末排土计划中尚缺乏逐条带运距推估方法的问题展开研究,提出一种采用极限学习机算法(ELM)训练多元非线性运距曲线的预测模型,并将年末排土工程计划位置上已设计运输线路的排土条带作为训练样本,训练预测模型学习运距与影响因子间的时变特征,最终通过非线性运距表达推估待排物料块体的时变运距。为进一步增强ELM算法的预测精度,利用改进粒子群算法建立基于结构风险最小化的参数优化算法,改善了传统经验风险最小化算法的泛化能力,提高了算法预测精度。研究结果表明:采用模拟试算图解法最终确定ELM模型隐含层节点数为27;仿真测试中得出文中算法预测精度评价指标分别为均方误差0.006 8、拟合优度0.995 3、相对误差期望0.027%、绝对误差期望0.62、错估系数0.03、执行效率1.49s;对比多组智能算法预测模型,其绝对误差分别0.116 2、0.094 7、0.139 1,其错估系数分别为0.230、0.200、0.266,算法明显具有更好的预测效果。     

露天矿内部排土模拟优化研究

针对露天矿内部排土场的开辟特点，建立了岩石扩充内排和分区内排的模拟模型和运输功最小的线性规划模型。并结合矿山实际，分别对岩石的内排进行了多方案的模拟优化计算。     

元宝山露天矿内排土场压脚挂帮并行建设方案

针对内排土场发展建设速度与收容量问题,以元宝山露天矿内排土场为工程背景,基于露天矿开拓开采设计理论和边坡稳定性分析理论相结合的方法,建立内排土场形态的动态控制思路及流程,分析元宝山露天煤矿内排土场边坡动态稳定性,优化设计内排土场发展过程中各工程位置的空间形态,提出一种有利于快速占据内排空间的内排土场压脚挂帮并行建设方案.研究结果表明:采场南帮到界边坡从局部到整体均能满足安全储备系数1.2的要求,可实行挂帮排土;南帮到界边坡挂帮排土至471水平,且平盘宽度为180 m时为挂帮内排的极限位置;内排土场压脚挂帮并行排土方案能够加快内排土场建设速度,且在排土初期时可排弃空间远远大于正常排土方案.     

基于交叉码头的LNG罐式集装箱多式联运路径优化

为了更好的指导LNG罐式集装箱多式联运路径决策与成本优化,以运输成本最小为目标函数,构建了基于交叉码头的LNG罐式集装箱多式联运路径优化数学模型,研究了LNG接收站-交叉码头-客户的三级多式联运网络。运用两阶段法,第一阶段求解基于交叉码头的整体运输路线规划问题;第二阶段以第一阶段为基础,解决了多式联运运输方式优化的问题。通过GAMS编程语言,采用CEPLEX和DICOPT求解器对模型进行算例求解后发现,与传统点对点直达的运输模式相比,采用交叉码头和多式联运相结合的方式,可以大幅度减少运输成本。同时,本文对交叉码头的容量和折扣系数进行敏感性分析发现,折扣系数和容量的变化会对运输方式、运输路线的选择以及整体的运输成本产生直接的影响。算例验证了本文提出的运输模型的有效性和可行性。采用本文提出的运输模型,将会很大程度上节约运输成本,可以为LNG供应企业提供参考。     

基于满意优化的多目标车辆调度问题模型与算法

基于满意优化理论,首先提出了客户满意度的概念及评价函数,在此基础上,以最大化平均客户满意度同时最小化运输成本为目标函数,构建了多目标车辆调度问题的教学模型.然后提出了将多目标转化为单目标的方法,并利用禁忌搜索算法对该问题进行仿真.结果表明,基于满意优化的多目标车辆调度问题模型,更能反映物流运输企业的实际情况,其求解算法是快速、有效的.     

基于改进匈牙利算法和模糊逻辑控制的Interbay物料运输系统调度方法

为了满足晶圆制造Interbay物料运输调度的多目标和实时性要求,提出了一种基于改进匈牙利算法和模糊逻辑控制的智能调度方法.首先对晶圆工件的运输时间、等待时间、交货期以及加工特性这4个参数进行加权求和,建立晶圆工件的多目标运输成本模型;然后基于模糊逻辑控制的权重参数调节模型对各个权重参数进行动态调整,进而实时地计算晶圆工件的运输成本;最后以最小化运输成本为目标,采用改进匈牙利算法求取晶圆工件和运输小车的最优匹配方案.仿真实验结果表明,与传统的几种单一启发式规则比较,提出的调度方法能够有效减少晶圆工件的平均搬运时间和平均加工周期,具有较好的综合调度性能.     

汽车装配线电动车配送路径及换电站选址优化

考虑将电动小车用来进行基于厂内循环配送策略的汽车装配线的物料配送,提出了汽车装配线电动车配送路径及换电站选址问题,以最小化系统总成本为优化目标建立了数学规划模型.针对这一复杂的混合优化问题,对该问题的性质进行了分析,提出了两阶段动态规划算法获取小规模问题的最优解;对于中、大规模问题,通过种群分割技术并在Lévy飞行中融入深度邻域搜索算子构建了改进型离散布谷鸟算法.最后,进行了仿真实验,分别对比了两阶段动态规划算法,实数遗传算法及改进人工蜂群算法在解决该问题方面的性能,结果表明改进型离散布谷鸟算法的有效性以及在算法稳定性、搜索深度以及收敛性三个方面的较大优势.     

基于非线性整数规划的轿运车配载优化模型

针对轿运车的配载问题,提出了一种非线性整数规划模型.该模型能够解决多类型双层轿运车的配载优化问题.在实现运输成本最小化的同时还确定了每辆轿运车的具体配载方案,且配载方案能保证轿运车在不同负载分布下的稳定性.最后,通过实例验证了该模型的实用性和有效性.     

运输通道货运量分担率的目标规划模型

从系统角度出发,分析了综合运输通道内各类运输方式的经济技术特征;考虑了运输货物类型的多样性,运输方式与货物的运输相容性,以运输成本最小化和运输需求满意度最大化为目标,运输需求满意度采用最大化最小需求满意度方法,使得运输量与运输需求量比值最小的满意度最大化,以货物与运输方式的相容性为约束建立了1个多目标0-1混合整数线性规划模型;并设计了求解该模型的算法,通过1个算例对模型进行了数值演算以表明模型和算法的可行性。研究结果表明:考虑货物与运输方式的相容性约束,能实现各类运输方式的最大运输能力约束以及最小运量要求,使约束模型的约束条件简化;运用数学优化软件Lingo11.0对求解算法编程,分别对运输成本和需求满意度的单目标优化问题进行计算,在短时间内能找到最优解,而对多目标优化问题计算可得到有效解。     

基于改进烟花算法的中俄商品多式联运路径优化

中俄双边贸易随着"一带一路"倡议的深入落实呈现出稳定增长的态势,商品需求量的增多以及需求时间的多样化使得商品运输方式发生了重大转变,运输方式由原来的单一运输转变为现在的多式联运.通过多式联运构建综合交通运输方案,既能够满足商品需求量的激增以及商品需求时间的多样化,同时又能够发挥不同运输方式之间的优势,形成优势互补.为了求解多式联运物流路径优化问题,本文以中俄贸易区间的运输路线与运输方式为研究对象,综合考虑中俄贸易区间的商品种类、需求特点以及运输方式,建立了以运输成本、运输时间、碳排放量为优化目标的多目标优化模型.针对中俄贸易实际运输情况,本文仅考虑公、铁、海3种运输方式之间的多式联运,同时针对所构建模型的随机性和隐并行性,设计了求解该模型的改进烟花算法(improved FWA).通过以中俄两国之间的多品类商品运输为例进行算例分析,获得了多式联运运输路线的Pareto非劣解以及相应的运输成本、运输时间和碳排放量,并且与基本烟花算法进行对比,验证了模型和改进算法的有效性.同时,本文以运输时间作为灵敏度分析变量,分析不同时间需求下,运输方案在运输成本、运输时间和碳排放量3个属性之间的变动趋...     

基于增广Lagrangian算法的供应链生产计划协调优化

为解决具有分布特点的多厂供应链生产计划的协调问题,提出了一种基于增广L agrang ian松弛算法的内部价格协调优化策略。利用增广L agrang ian松弛算法将工厂之间的耦合约束松弛,从而把整个供应链计划问题分解为多个可利用本地信息求解的单厂计划子问题。为获取问题可行解与加快算法的收敛速度,又分别提出了一种前溯式可行化算法与一种模糊次梯度算法。通过协调中心对产品内部价格的迭代更新,实现了整个供应链生产计划的协调优化。仿真结果表明,该策略能够较好地协调多厂供应链计划,效果明显优于已有的协调方法。     

基于改进遗传算法的露天矿运输路径优化

为克服露天矿以等效运距为权重进行路径优化的现实不可行性,建立以时变运输功最小化为优化目标的路径优化模型,用以描述道路网络的随机波动性。首先建立了时变运输功计算模型,并进一步提出基于随机过程的最优化概率模型;最后从改造遗传算法入手,进一步提高解的收敛速度。实验结果显示,较之传统的静态路径规划算法,文中算法不仅能快速获得低能耗的最优化路径,而且能大幅度的提高解的收敛速度,进一步压缩整个运输系统实际工程中的费用成本。算法在实际调度过程中具有更高效的优化效果。     

用于设计再利用的信头差错控制模块组

设计再利用是目前提高集成电路设计效率的重要手段，功能模块的开发及其应用是提高设计再利用率的主要方法。本文通过异步传递方式中信头差错控制模块组的设计，阐明基于设计再利用的功能模块的设计流程。采用元件建模、算法推导、结构规划，行为描述、功能验证、综合优化及文档制备的设计流程，得到了适于并行实时实现的信头差错控制模块组。与传统的流程相比，突出了模块建模的完备性、硬件实现算法分析推导的重要性、硬件描述的通用性和可读性以及完备的文档在再利用过程中的重要作用。文中采用的设计流程适于开发设计再利用的模块，得到的差错控制模块组适于在异步传递方式处理芯片设计中再利用。     

基于遗传剩余矩形算法的装配式预制构件堆场优化

为了解决装配式建筑施工现场预制构件堆放缺乏统筹规划和信息化管理不足的问题,对预制构件的现场堆放方案和吊装距离进行分析,建立了基于遗传算法和剩余矩形算法的堆场优化数学模型并提出了求解方法,开发了堆场优化系统.利用该系统可以对可堆叠和不可堆叠类型的构件堆放进行优化,给出含有构件堆放位置和堆放顺序的优化排布方案,使得构件吊装...     

基于改进自适应遗传算法的层合板铺层顺序优化方法

针对复合材料层合板的铺层顺序优化,设计随适应度自适应变化的变异算子和交叉算子,提出了一种改进的自适应遗传算法。通过铺层顺序优化算例证明:与标准遗传算法相比,改进的自适应遗传算法在组合优化方面具有更好的稳定性、收敛性和运行效率。针对不同的设计变量个数,变异算子和交叉算子应选取不同的参数;当设计变量较多时,自适应遗传算法选取P_(c1)=0.9,P_(c2)=0.6,P_(m1)=0.19,P_(m2)=0.01具有更优的收敛效率。     

基于混沌-粒子群算法的柔性线缆装配序列规划技术

针对复杂机电产品中柔性线缆装配序列自动规划难题,提出了一种基于改进粒子群算法的柔性线缆装配序列规划方法.首先确定了线缆装配的约束条件,在此基础上以线缆装配优先等级、线缆长度、直径、弯曲半径、分支数为综合优化目标,建立了线缆装配序列规划的数学模型;然后对标准粒子群算法进行离散化处理,使之适用于装配序列规划问题的求解;在此基础上分别对装配序列的初始化和算法的搜索策略进行改进;最后将所提算法应用到某型号卫星结构板的线缆装配序列规划过程中,验证了其可行性与计算效率.     

Solving the multiple sequence alignment problem based on simulated annealing algorithm

The multiple sequence alignment problem (MSAP) is one of the most difficult problems in computational molecular biology. In this paper, we describe the optimization model and the neighborhood structure on the MSAP, then propose a scheme to solve the MSAP using Simulated Annealing Algorithm. Experiment shows that the scheme is effcient.     

一种复合算法的装配序列规划方法

针对复杂产品装配规划的组合爆炸和盲目搜索难题,提出一种复合算法解决装配序列规划问题的方法。复合算法首先采取多色集合形式化推理获取足够数量的可行装配序列,并将可行装配序列作为遗传算法的初始种群;然后,通过遗传算法和蚁群算法将人的模糊知识融入规划过程中求精确解;最后,通过实例验证了复合算法的可行性。     

热轧批量计划的模型与算法

针对钢铁企业中的热轧生产调度问题,考虑了生产工艺中的多重约束,建立了基于奖金收集车辆路径问题模型的批量计划模型。模型综合考虑了同宽轧制长度的限制和烫辊材的约束,并针对约束复杂冲突的特点,设计一种基于遗传算法和禁忌搜索的混合算法来求解。生产实际数据的仿真实验表明模型和算法的有效性。     

考虑延误与班期限制的多商品流多式联运方案优化

针对不确定时间影响的多商品流多式联运方案优化问题,以空铁联运为主,将运输时间转化为确定运输时间和不确定延误时间,同时考虑班期限制影响,以收货时间窗限制、准时率、运力等为约束条件,以所有订单总运输成本、运输时间和碳排放最小为目标,构建多商品流多式联运方案优化模型,并基于改进的非支配排序遗传算法Ⅱ(non-dominated sorting genetic algorithmⅡ,NSGA-Ⅱ)进行模型求解。实证分析表明：相对于无延误和班期限制,延误和班期限制均导致各目标值呈现不同程度增加;随着延误程度增加,总运输时间逐渐增加,而总运输成本还受到班期限制的耦合影响,呈现先减小后增加的周期性变化;碳排放量与运输成本呈现一致变化趋势;最后采用多属性决策方法获得考虑综合满意度的最优运输方案。研究结果可为实际中多式联运方案设计与优化提供参考。