清洗机器人样机操作臂结构参数优化

高层建筑清洗机器人是应用于高层建筑外墙清洗作业的一种特殊作业机器人。本文以样机为原型，通过理论分析与计算机仿真，对其进行了旨在改善偏重力矩的结构优化。不但使结构更趋于合理化，而且保证了操作性能良好。本文对该机器人的产业化研究有直接的指导作用，而且为其它机器人的优化提供了有益的借鉴。     

基于NSGA-Ⅱ算法的多目标公交调度优化模型

针对传统公交调度方案容易导致运营经济成本和乘客时间成本的不合理分配问题,提出了一种基于NSGA-Ⅱ算法的多目标公交调度优化模型。综合公交车辆运营成本、乘客出行成本及乘车舒适度三个目标函数,建立公交调度优化模型,通过非支配排序遗传算法对模型的pareto最优解进行计算。最后以深圳市某路公交为实例,通过采集线路参数,计算得到该线路最优发车间隔。验证了NSGA-Ⅱ优化算法在公交调度中的有效性,对公交运营与线路改善有一定的借鉴意义。     

基于异质性出行需求的公交线路组合调度研究

为进一步研究异质性需求公交线路的组合调度,设计全程车、区间车和大站快车组合调度研究模型:以公交线路总成本(包括用户成本和运营成本)为目标函数,以各种调度模式发车频率、大站快车跳过站点为优化参数,以满足乘客出行需求为约束条件。模型首先基于Logit模型计算换乘比例,将乘客的出行需求进行分类,然后对组合调度方案进行建模。设计一种混合遗传算法的布谷鸟算法求解算例,获得最优解,并对模型参数进行敏感性分析。计算分析结果表明:此组合调度方法相较于全程车、全程车+区间车调度模式,总成本分别减少24.3%和14.4%;并优化乘客出行方式;乘客时间价值和单位运营成本对结果影响较大。通过这种组合调度优化方法,为公交运营企业调度方案提供一种新思路。     

考虑机器人约束加工的制造单元调度方法

为了有效解决机器人制造单元中考虑机器人约束加工(Robot Restricted Processing,RRP)的调度问题,提出了基于时间约束集的调度策略.通过内外驻留和基本周期等概念对RRP问题进行描述,以系统平均制造周期最小作为目标,建立综合考虑RRP、驻留及资源约束的调度数学模型.为最优化机器人作业顺序,提出了一种禁忌循环时间点(Tabu Circulatory Time Point,TCTP)搜索算法.并且进行了仿真实验分析,结果表明该算法是可行且有效的.     

考虑成本的资源受限多项目优化调度研究

文章针对资源受限多项目优化调度问题,考虑到多项目调度过程中发生的成本,提出一种综合考虑多项目延迟成本、可更新资源闲置成本和可更新资源转场成本的多项目优化调度模型。该模型理论上实现了多项目在成本目标最小情况下的优化调度方案,设计混合蚁群算法对该模型进行求解,通过实例验证了模型的有效性,结果证明对实际调度有指导意义。     

基于蚁群算法的虚拟企业生产任务调度优化研究

描述了虚拟企业生产任务调度的层次框架,该调度框架包括虚拟企业全局调度和合作伙伴局部调度两个层次.针对虚拟企业调度层的优化问题,综合考虑虚拟企业生产任务的时序逻辑关系、作业时间和生产任务集等影响因素,建立了以任务总作业时间最小化为目标的数学模型,并基于蚁群算法对上述优化模型进行了求解.应用实例与算法比较验证了优化模型与求解算法的有效性.     

Gang调度在云计算任务迁移和饥饿处理中的性能和成本评估

基于亚马逊的弹性计算云(EC2)的架构,对云计算模型中群调度的应用进行研究.研究中整合了作业迁移和作业饥饿处理机制,并同时考虑其性能与成本.在任意时刻可用的虚拟机的数量处于动态变化中,其规模取决于正在被服务的作业的需求.通过仿真研究某些模型,以分析具有作业迁移和饥饿处理机制的群调度的性能与总体成本.结果充分显示该调度策略可被有效地部署在云端,云平台可用于高性能计算或高性能的企业应用中.     

考虑状态维护策略与工时恶化作用下的单机调度研究

为了解决单机调度问题,提高设备的可靠性和稳定性,根据连续故障检测和离散故障检测的特点,以最小化拖期成本和维护成本为目标,建立了考虑分段线性恶化和维护不可用时间的单机调度模型,基于系统可靠性理论研究考虑机器可靠性的单机调度问题,采用决策条件统一化处理方法对维护策略进行对比,通过单因素和双因素调参分析确定相关参数变化对生产调度优化的影响。结果表明：模型求解时间与单位时间拖期成本的减少呈近似指数级增长,单位拖期成本越大,求解速度越快;单位时间拖期成本的变化不会引起维护成本的大幅度改变,成本函数不存在柔性周期维护中的跳跃节点,不能“自适应”调节;预防性维护时间与故障小修比值对离散检测下的维护决策有较大影响。采用决策条件统一化处理方法,可减少计算时间和检测成本,较好地解决了离散故障检测中易出现的过度维护或维护不足等问题,有助于降低运营成本,提高经济效益。     

公交车调度优化模型

提出了制定一条公交线路车辆调度方案的优化数学模型，该模型计算了乘客在车站等候的时间内所可能创造的财富——社会效益，并将乘客因候车而丧失创造该财富的机会看成一种社会成本，对车辆调度方案的评估时，不仅考虑了公司运营成本，而且考虑了相应的社会成本，因此，该模型制定的调度方案兼顾了公司利益和社会效益，最后将实际的统计数据带入模型，给出一个车辆调度发车时刻表的优化方案。     

多技能资源投入项目调度问题的建模与优化

以大型工业品移动装配线为实际背景,针对多技能人力资源投入成本问题,建立了以最小化资源投入成本为目标的数学模型.针对该模型,提出了基于全局作业影响的改进调度机制的遗传算法,设计最小费用最大流多技能资源分配算法解决资源分配问题,通过基于全局资源水平影响的作业调度评估策略优化非关键作业的调度位置.最后利用改造的标准算例库PSPLIB进行数值试验,通过与CPLEX和文献算法对比,验证了本文算法的有效性.     

考虑司乘人员工作时间窗的高铁快巴车辆调度与人员排班综合优化

针对新型公交服务产品如高铁快巴仍然缺少相应的运营方式的情况，对高铁快巴的车辆调度与人员排班的综合优化问题进行研究。为发挥高铁快巴灵活性的优势，引入了满足司乘人员工作时间要求的时间窗约束，建立了考虑司乘人员时间窗的高铁快巴车辆调度与人员排班综合优化模型。通过算例计算，得到了高铁快巴的最优调度与排班方案。结果表明，相比于传统的多线调度独立优化，在高铁快巴的优化问题上使用综合模型的效果更好，综合优化后运营成本比原运营方案降低约8.98%、比独立优化降低约4.73%，同时减少了司乘人员数量，验证了该模型在解决高铁快巴问题上的正确性与良好应用效果。     

公交车调度的优化模型

以公交车线路运营系统为背景,提出了各站上、下车人数分布的数学模型,并以此模型为基础,为公交车线路运营的调度问题,提供了一种较好的解决方法。本文以公交公司运营的总车辆数最小为目标,以运营过程中满足各方需求的车辆数为约束条件建立了优化模型,模型实现了对线路运营进行评估和优化公交车配置.既考虑了乘客等车的社会成本又兼顾了公交公司的利益,方法易于操作,具有较大的实际应用价值。     

集中通勤接送服务的车辆路径与调度模型及算法

基于最优化理论与方法,对集中通勤接送服务的车辆路径与调度问题进行了研究,以节约运营成本、提高服务质量。由于该优化问题与传统的车辆路径规划有所不同,具有多目标抵达地、多车协作和多行程车次的特征事实,现有的模型与算法不能直接应用于该问题的求解。首次建立了集中通勤接送服务模式下以最小化运营成本为目标的车辆路径与调度问题的0-1整数规划模型,并开发了一种基于特征点的启发式算法求解该模型。在实证研究中,实验结果表明本文所设计的模型和算法是可行的、有效的。     

基于改进蚁群算法的城市公共自行车动态调度模型

针对公共自行车系统运营中的借车难、还车难等问题,提出一种公共自行车分区动态调度方法.通过计算机仿真模拟站点间自行车调度,分析不合理、不及时等因素对调度产生的影响.以调度成本最小、转运量最大为目标,建立城市公共自行车分区调度模型,基于改进蚁群算法求解该模型最优调度路径.以丹阳市公共自行车站点数据为例,对模型进行验证,结果表明该算法可以求解得出最优调度回路,且准确性高、求解效率高.     

需求响应式公交车辆调度模型和算法研究综述

需求响应式公交车辆调度（Demand Responsive Transit Vehicle Scheduling,DRTVS）是需求响应式公交运营计划中的重要内容,一个合理的车辆调度方案对降低运营成本、提高运营效率具有重要意义,为此分析和总结了近十年来国内外关于DRTVS的优化模型和求解算法.首先,简要介绍了DRTVS模型及求解算法的分类和定义;其次,分别从调度方式、站点类型、时间约束和车辆类型4个角度对调度模型的构建和优化进行了阐述;再次,整理总结了常见的算法类型,以及每种算法的求解效果和适用条件;最后,针对当前研究中存在的建模时考虑因素不全面、假设条件过于理想化、算法求解精确度较差等问题,对优化模型及求解算法未来的研究方向进行了探讨.研究结果表明：近年来有关研究主要以动态调度、可变站点、软时间窗和多车型为主;调度模型的优化目标同时考虑出行时间、运营里程、服务质量等因素;现有车辆调度模型缺乏广泛适用性和实际可操作性;针对求解算法研究发现,小规模调度问题主要采用精确算法求解,对于大规模调度问题,使用启发式算法进行求解.     

电厂冷凝器清洗机器人设计与控制方法研究

提出了面向电厂冷凝器清洗的新方法,它以高压水清洗为主、以化学药剂清洗为辅,通过智能清洗机器人实现电厂冷凝器的自动化在线清洗.首先设计了水下冷凝器清洗机器人的体系结构,给出了清洗机器人的机械与电气结构,在此基础上,为实现机器人的高效清洗,设计了机器人的分布式控制系统,提出了水下作业环境下二关节机器人的控制方法,建立了模糊高斯基神经网络控制系统结构,通过BP学习算法进行神经网络训练.最后,仿真实验表明:提出的控制方法在动态性能和稳定性方面优于传统的控制方法,非常适用于水下环境的清洗控制.     

基于健康指数的预防性维护与多目标生产调度联合优化建模

以健康指数逐渐衰退的单机生产设备为研究对象,引入役龄递减因子和故障率递增因子,建立了设备的修复非新模型.在此基础上,综合考虑维护方案与生产调度间的相互作用与决策实际,在预防性维护建模中拓展分析作业延误平均成本率,在生产调度中提出最小作业中断成本目标,并结合最小最大期望延迟时间、最小总期望延迟时间,以实现多目标全局决策优化.通过实例分析,结果表明,建立的基于健康指数的预防性维护与多目标生产调度联合优化模型可有效地规划出统筹维护周期与生产排程的综合优化方案.     

集装箱堆场箱位分配及多场桥调度协同优化问题

为提高集装箱码头堆场作业效率和降低运营成本,对堆场箱位分配及多场桥调度协同优化问题进行了研究.采用分区域平衡策划方法进行场地策划,考虑场桥间安全距离和场桥作业量均衡,以场桥移动成本和空闲成本之和最小为目标,建立集装箱堆场箱位分配及多场桥调度协同优化模型.为增强遗传算法的全局搜索能力,将模拟退火思想引入到遗传算法进化过程中,设计模拟退火遗传算法进行求解.通过数值实验验证了算法的有效性,并针对箱区不同规模的出口箱量进行实验分析,结果表明分区域平衡策划方法可以更好地解决箱位分配及多场桥调度协同优化问题.     

计算网格环境下多址作业调度系统模型研究

针对网格环境下的作业调度问题,提出了适合异构机群作业调度的三种网格调度系统模型:作业本地调度模型、作业共享调度模型和作业多址调度模型.建立了多址作业在三种网格调度系统模型下的性能模型.理论分析得出如下结论:同构情况下,多址作业调度应遵循先单址后多址、先本地后异地的资源选择策略;异构情况下,该策略失效,需对所有资源组合进行遍历,可设计启发式调度算法获得近优解.     

冷凝器清洗机器人动力学分析及自适应控制

设计了水下冷凝器清洗机器人的机械和电气系统,考虑到浮力、水流阻力等因素的影响,建立了冷凝器清洗机器人的水下动力学模型.针对工作环境复杂的特点,提出了一种自适应控制策略,该控制律结构简单,鲁棒性强,能够对系统中的未知和不确定性因素进行有效补偿.设计过程采用了Lyapunov方法,保证了控制系统的稳定和收敛.仿真结果表明,该控制器性能稳定,具有良好的轨迹跟踪能力,同时也验证了本文建立模型的合理性.