受时间、空间约束VRP问题蚁群优化模型及算法的研究

蚁群算法求解组合优化问题是当今智能优化算法的发展方向之一.通过对M.Dorigo提出的传统蚁群优化元启发模型改进,提出了多参数约束蚁群优化元启发式模型.该模型将所有优化约束条件映射为影响人工蚂蚁搜索行为的诱导素;模型中的人工蚂蚁智能行为简单,只根据信息素和诱导素在求解空间中进行搜索,而不进行复杂的运算;该模型减少了人工蚂蚁的求解搜索空间.并通过受时间、空间约束问题VRP(Vehicle Routing Problem)验证了本文提出模型算法较传统蚁群算法简单、收敛性快.     

基于基矩阵和基矩阵集合的分离网络优化模型

分离网络综合问题因其巨大的搜索空间导致优化计算的高复杂性。为提高分离网络综合问题的求解效率,该文提出了基矩阵和基矩阵集合的概念,建立了分离网络优化模型。列队竞争算法因其具有快速搜索到全局最优解或近似全局最优解的优点,而被用来求解该分离网络优化模型。用该文提出的方法对两个较大规模的分离网络综合问题进行了求解。计算结果证明:该方法能有效减少变量数,提高全局最优解的搜索效率。     

多机分布式协同搜索方法及模糊算法求解

针对未知环境下多无人机(UAV)分布式协同搜索问题,对分布式搜索的通信交互和决策最优性进行了分析,给出了分布式纳什均衡解的求解方法.在分布式控制框架下,建立了基于滚动优化的多机搜索的问题描述和状态空间模型,并针对传统协同收益指标的不足,提出了基于人工势场的协同收益模型,与模糊控制相结合,建立模糊规则求解协同收益,增加了决策的鲁棒性.仿真实验验证了提出的协同搜索方法的有效性.     

邮政高速运输网优化

在对邮政高速运输网进行简单描述的基础上,建立了问题的数学模型.提出了采用k-最短路搜索法搜索出备选路由,混合整数规划进行求解的策略.设计了k-最短路搜索备选路由的算法和求解问题的CPLEX模型,并进行了实验计算.计算结果表明,用本文设计的算法和CPLEX模型,不仅可以取得很好的结果,而且计算效率高.     

基于非线性逆透视变换的摄像机畸变参数标定

为实现摄像机畸变参数标定,提出了一种基于非线性逆透视变换模型的标定新方法.根据线性透视变换模型和畸变模型推导出非线性逆透视变换模型,以及逆透视变换参数与畸变参数之间的关系;在此基础上,建立以畸变参数为最优解的泛函,然后进行优化搜索求解.在优化搜索中,采用改进牛顿法确定搜索方向,然后,采用试探法沿搜索方向进行一维搜索.该方法仅需对数目较少的畸变参数进行优化搜索,可大幅降低优化搜索的维度和复杂度.仿真和实验结果表明：该方法正确有效,求解精度较高.     

知识库组织和目标求解模型

本文讨论知识库的组织和目标求解.首先用一个知识从属—调用图(KSIG)表示知识库,提出目标求解算法,并证明了生成的目标解树与SDL树中成功路径的等效性.然后提出充要搜索图和解树基等既念,进而建立了能有效地进行目标求解的知识库组织模型KBGS,使求解时只搜索必要的节点.     

仿真模型结构设计技术及对催化裂化动态系统的仿真

给出了结构化仿真模型以及它的两个基本组成部分。即模块和模块层次结构的框架描述，提出了一个用于搜索结构化仿真模型模块求解顺序的算法，在此算法的驱动下计算机可顺序组织仿真模型的求解，以催化裂化动态系统作为仿真实例，说明所提出的仿真模型结构设计技术的可行性。     

基于改进分散搜索算法的无人机路径规划

针对在敌情信息不明环境中无人机侦查路径规划问题,建立了车辆路由问题模型(VRP),提出了基于分散搜索的改进混合搜索算法.基于Bayes方法计算出点到点之间的威胁概率,并生成了一个赋权图,将无人机路径规划问题转化为车辆路由寻优模型.采用混合路径规划算法求解.该算法将模拟退火嵌入到分散搜索算法的框架中,充分利用了分散搜索的全局搜索能力与模拟退火的局部搜索能力来优化无人机的侦查路径,混合算法在保证时效性的同时提升了求解的质量.仿真结果验证了算法的有效性.     

基于简单锥模型的带线搜索的新信赖域算法

对于无约束优化问题,提出了一类基于简单锥模型的带线搜索的新信赖域算法。该算法采用大步长Armijo线搜索技术获得迭代步长,克服了每次迭代求解信赖域子问题时计算量较大的缺点,适用于求解大型优化问题。在适当的条件下,证明了该算法的全局收敛性。     

求解VRPBTW的变邻域搜索算法

以电子商务环境下物流配送为背景,建立了带有时间窗和回程载货约束的车辆路径问题优化模型,设计了改进的变邻域搜索求解算法.该算法采用改进的Braysy顺序插入法生成问题初始解,再根据变邻域搜索算法机制应用4种不同搜索范围的局域搜索算子对初始解进行改进.通过对多个算例的求解实验,并与采用一般流程的变邻域搜索算法进行比较,结果表明所提出的变邻域搜索算法的求解效果明显优于采用一般流程的变邻域搜索算法,是求解该类问题的有效算法.     

Flow-Shop Scheduling Models with Parameters Represented by Rough Variables

In reality, processing times are often imprecise and this imprecision is critical for the scheduling procedure. This research deals with flow-shop scheduling in rough environment. In this type of scheduling problem, we employ the rough sets to represent the job parameters. The job processing times are assumed to be rough variables, and the problem is to minimize the makespan. Three novel types of rough scheduling models are presented. A rough simulation-based genetic algorithm is designed to solve these models and its effectiveness is well illustrated by numerical experiments.     

Rough正项几何规划及其算法

在rough集合和rough凸集的基础上,提出了rough值集凸函数的概念,建立了rough正项几何规划的知识表示模型、数学模型.此外,研究了rough正项几何规划的数学模型,以及解决多反而少的"悖论"的rough 正项几何规划的算法,它可以化为一单项rough正项几何规划后再化为一个rough线性规划来求解.最后,通...     

Job Shop类型柔性制造系统调度问题的研究

研究了 Job Shop类型柔性制造系统的调度问题 ,其中每个工件都有多个可替代的工艺计划 ,并且每个操作均可在多个机器上选择加工 .建立了多目标混合整数规划模型 ,并设计了一种启发式算法进行求解 .实践表明 ,该算法具有较好的实用性和可行性     

考虑多资源约束的非等效并行机节能调度算法

针对瓶颈工序光刻过程中考虑能源消耗、多类型多数量的掩膜资源、换模等约束的非等效并行机调度问题,进行了改进型免疫克隆选择算法的调度方法研究.首先对问题域进行描述,以最小化总加权完成时间与能源消耗量为优化目标,建立了数学模型;在此基础上提出了一种带精英策略的多目标免疫克隆选择算法,该算法融合了非支配排序遗传算法的排序规则,并引入深度邻域搜索算子、种群更新算子以提高算法搜索性能及挖掘性能.最后,对算法进行仿真实验,结果表明该算法是有效的、可行的.     

一种基于粗集的电力系统调度新方法

为满足电力系统实时调度和提高系统抵御风险的能力,基于广义粗糙集理论,提出一种适应动态环境的电力系统调度策略.该方法充分考虑了机组工作、停运、检修及紧急调度等事件发生,研究了实时调度窗口内机组的再选择与再调度策略,建立了一种基于S-粗集和偏序粗集理论的电力系统调度粗模型.仿真计算显示了该方法不仅能适应动态环境,而且能缩小问题求解规模,特别是对动态规划中机组状态数“组合爆炸“问题特别有效,是一种实时调度新方法.     

卫星对地观测任务启发式自主规划算法研究

传统的卫星对地观测任务调度依赖于地面控制中心离线生成执行计划,为将规划权与地面控制中心解耦,实现卫星对任务及时和自适应规划,本文通过对观测任务的分析,结合小卫星姿态转换能力强以及拥有计算单元的特点,对卫星观测动作以及约束条件做了合理抽象与简化,建立了问题模型,提出了一种适用于小型卫星调度观测任务的启发式自主规划算法HIPA,算法对于每个任务进行资源消耗计算并给出是否可被观测的结果.通过在不同资源条件限制情况下、不同数量的任务样本集上设置的系列对比实验表明,本文所设计的启发式自主规划算法求解性能更好,可最大化利用卫星资源在最短时间内得到规划序列,可有效提高卫星的观测效率.     

一类非线性规划问题的求解及应用

根据负荷预报和交易规则制订满足电网安全运行的调度计划,在电网管理中具有重要的应用价值。针对该问题,以经济效益为目标,在机组出力及电网安全等因素的限制下,建立了一个非线性规划模型,该模型是由一系列线性表达式的绝对值构成。对模型进行求解时,通过引入一组参数,将其分解为若干个线性规划子问题,再比较这些子问题的解,得出原问题的最优解,并从理论上证明了本算法得到的解是精确最优解。结果表明,本算法在运算效率和计算精度上均优于现有的其他算法。     

考虑工人疲劳和学习效应的装备制造车间动态调度

针对大型装备制造车间人机双资源调度中工人疲劳和学习效应集成优化难的问题,基于指数型疲劳表征和DeJong学习曲线,构建混合整数规划模型。根据双资源调度问题的编码特征,结合排序规则生成初始调度方案,结合移除和插入操作设计自适应大邻域搜索算法,以求解人机双资源分配、工件排序、动态调度等子问题。同时,围绕紧急插单、机器故障、工人离岗等扰动设计重调度策略,基于原有算法实现动态调度,并进行算法测试。结果表明,与求解器、规则、遗传算法等相比,所提算法找到了完工时间更短的调度方案,且在紧急插单、机器故障、工人离岗等动态调度场景下,也能够给出更好的结果。所研究的装备制造车间调度问题同时考虑了工人疲劳与学习效应,对应算法可为大型装备制造排产系统开发提供参考。     

一种实用的JOB-SHOP生产调度算法

根据生物遗传算法并结合工件的生产工艺知识，提出了一种JOB－SHOP生产调度新算法。该算法采用可编程控制器软件编程的巡回扫描原理，解决了生产调度的仿真问题，所提出的方法为解决生产调度问题提供了新的途径。     

带到达时间分批排序问题的数学模型

建立数学规划模型来研究排序问题是一件有意义的工作．本对单机分批带到达时间的最大完工时间排序问题1|B，rj|Cmax(属NP-困难，LIUZH等)建立了它的0-1整数规划模型；利用统计软件SAS中的LP过程编程对此模型进行了数值求解实验，得到了按此数学模型计算机能求得最优解的该问题的规模．