基于网络流理论的停机位分配多目标优化模型

随着航空运输业的快速发展,如何利用有限的机场设施资源是机场需要解决的主要问题。而停机位作为运输资源的核心,其高效合理地分配使用至关重要。本文基于网络流理论建立了平衡旅客、航空公司和机场的多方利益的停机位分配多目标优化模型,并利用ILOG CPLEX优化器求解,采用线性加权法对多目标权重赋值,以得到综合效能最大化的停机位分配方案。以某国际机场为例予以验证,结果表明：在大规模停机位分配问题中,多商品网络流建模方法的平均求解速度相对于传统建模方法提高38.31%;相比于贪婪启发式方法,该模型得到的分配方案使得旅客步行距离减少2.08%,停机位浪费率减少4.69%,同时也降低了航空公司的成本。通过分析不同权重下的停机位分配结果,可为机场实际运行提供理论指导。     

考虑机器非加工状态的作业车间节能调度

为了减少机器在非加工状态时的能耗,采用机器关闭再开启的决策方案来实现此目的.首先建立目标为总能耗和最大完工时间最小化的车间节能调度模型,并将此决策方案抽象为约束条件,然后提出一种基于混合元胞遗传模拟退火算法的求解方法,引入插入式贪婪解码算法进行解码,基于同步机制的遗传操作更新种群,增加模拟退火操作与收敛准则实现进一步优化.最后通过案例验证了该模型与算法的有效性与实用性,结果表明运用该模型可达到很好的节能优化效果.     

尖楔前体飞行器FADS-α的求解精度研究

对用于尖楔前体飞行器的嵌入式大气数据传感系统(Flush Air Data Sensing System,FADS)的不同攻角求解方案(FADS-α)的精度进行研究.对比分析了某尖楔前体飞行器FADS系统的三种攻角实现方案的精度及可行性:(1)将尖楔前缘作为小钝头处理,采用经典的三点式算法建立FADS系统的攻角求解方法;(2)基于压缩波-压缩波理论及膨胀波-压缩波理论建立了FADS系统的理论模型,并发展了相关的迭代算法验证模型的精度及可靠性,建立了FADS系统的攻角实现方案;(3)利用BP神经网络代替FADS系统空气动力学模型的方法,建立了FADS系统的攻角实现方案.针对尖楔前体飞行器FADS系统的特点,设计了一个具有双隐含层的神经网络模型,并对模型的精度进行了验证.结果表明,3种求解方案精度都能满足实际需求.但是方案(1)工程实现困难,方案(2),(3)建立的针对尖楔前体飞行器的FADS系统的求解方案易于实现,且方案(2)的精度优于方案(3).     

基于供应商管理库存模式的配送路径优化问题

基于供应商管理库存(VMI)模式制定科学的产品配送决策,可以合理优化库存水平、有效提高物流运输效率。本文针对VMI模式下的配送路径优化问题开展研究,考虑客户的产品消耗率和服务时间窗等因素,以总配送成本最小为目标,建立混合整数规划模型,并设计了贪婪算法;首先利用Gurobi求解器对小规模算例进行求解,分析VMI模式的优越性,结果表明,基于VMI模式的配送路径规划方案可以有效减少库存水平,降低总配送成本;然后利用中等规模算例分析贪婪算法的求解效果,结果显示,对于40个点的中等规模算例,求解器在240分钟内无法得到最优解,而贪婪算法可以在0.2秒之内得到近似最优解。     

动态规划算法在小浪底水库优化调度中的应用研究

采用运筹学中的动态规划法建立水库优化调度模型,并利用此模型对小浪底水库调度问题进行建模并求解.     

单摆智能化测量重力加速度实验的研究

利用单摆智能化测量重力加速度装置,可以实现数据的键盘输入、自动计数、自动计时、自动计算并显示结果,有利于研究重力加速度大小与摆球摆动次数、摆长、摆角的关系．研究结果优化了测量重力加速度的方案,提高了测量精度,使传统单摆测量重力加速度的方法得到了较大的改进．     

基于凸优化模型的Sudoku求解方法及其GUI实现

针对经典的Sudoku问题,提出一种基于凸优化模型求解方法.采用凸优化约束条件描述Sudoku规则,将原始Sudoku问题建模为凸优化问题求解.在满足约束等距性条件时,新算法可以快速准确获得Sudoku结果.利用MATLAB软件设计出求解Sudoku问题的图形用户界面,并通过实例验证了新算法的有效性.     

钨、铋选矿产品方案优化研究

以选矿和冶炼为一个系统，以矿产资源综合回收较优和利润最优为目标，建立了钨、秘选矿产品方案最优化数学模型，阐述了适合选矿产品方案特点的模型求解方法，给出了方案优化实例．建模和求解方法适用于其它选矿产品方案的优化．     

基于零空间法的柔性多体系统动力学计算及仿真

为了实现柔性多体系统动力学的程式化建模及精确求解,利用自然坐标建立了柔性多体系统带拉格朗日乘子的动力学模型.将约束雅可比矩阵的正交补应用于该模型的处理过程中,通过零空间的正交基将模型转化为纯微分形式,并在时间域内进行离散,给出了数值解法和详细的仿真计算步骤,完成柔性重力摆的动力学建模与计算.仿真结果与运用传统方法所得的结果一致,验证了此建模及计算方法的正确性.针对在空间可展机构中广泛应用的柔性剪式机构,通过在Mathematica环境下编程,建立了动力学模型,并基于零空间法进行数值计算和仿真,得到柔性剪式机构在驱动力作用下的动力学响应曲线及横向振动引起的末端位置误差.     

承载式车身结构局部改型的快速耦合参数化优化设计

针对局部改型结构建立参数化模型,并与其余有限元模型耦合,生成车身结构局部参数化耦合模型.根据性能验证该快速耦合参数化建模的可靠性以及基于该方法所建立模型优化设计的合理性.车身局部参数化耦合模型的建模准确度较高,通过试验设计及径向基函数建立的近似模型能够较好地预测车身耦合模型的性能,利用混合方法多目标优化算法求解设计变量,可实现多目标的优化设计.故快速耦合参数化优化方法在满足设计有效性同时可节省建模时间、提高优化效率.     

换热网络优化影响因素分析及局部最优解的跳出策略

在换热网络分级超结构的基础上提出了换热网络优化数学模型,对其用惩罚函数法去约束后通过算例分析其非线性,明确了优化起始点冷热流体的匹配方式以及换热器的面积是影响求解效果与效率的两个关键因素.同时提出了一种基于蒙特卡罗法结合多起点面积法的局部最优解跳出策略,并用算例验证表明,该策略能有效地跳出局部最优解,得到全局最优解.     

一种分析全基因组上位性的新方法

传统基于单位点的全基因组关联研究存在重复性低、难以解释性等缺陷,而采用基于机器学习的上位性分析中面临计算复杂度高、预测准确度不足等问题.本文提出一种分析全基因组上位性的新方法,该方法采用二阶段框架的上位性分析方法,它包含特征过滤阶段以及上位性组合优化阶段,在特征过滤阶段提出了多准则融合策略,从多个不同角度评价遗传变异位点,以保证易感的弱效位点能被保留,然后采用多准测排序融合策略剔除与疾病状态关联程度低的遗传变异,进一步在上位性组合优化阶段采用贪婪算法启发式地搜索组合空间,以降低时间复杂度,最后采用支持向量机作为上位性评价模型.实验中采用不同的连锁不平衡参数与经典算法SNPruler与ACO的性能进行对比,实验结果表明:本文方法能有效保留弱效位点,一定程度上提高了疾病预测的正确度.     

基于L形算法的多阶段电网规划

提出了一种计算精度能够满足工程需要,而计算效率显著提高的多阶段网络规划新算法．该方法在灵敏度分析方法上构建输电网多阶段网络规划的线性近似模型,采用Ｌ形算法对该模型进行分解处理,将一个多阶段的高阶电网规划问题转化为多个规划子事件进行降价迭代计算,最终收敛到原始规划问题的满意解．所提方法不仅可以显著提高求解速度和减少内存消耗,而且可以获得与其他方法等效的网络优化扩展方案．通过一个测试算例,验证了该方法的有效性和可行性．     

基于省域路网的高速公路联网监控与人脸识别技术改进

当前人脸识别技术普遍存在识别精度低、抗干扰能力差的问题,为此,设计了基于省域路网的高速公路联网监控与人脸识别技术改进。介绍了高速公路联网监控系统设计的目的和需具备的功能。给出系统总体结构,其主要包括控制中心与外场终端设备,外场终端设备利用省域路网和控制中心设备进行通信,以此完成监控信息的采集与发布;通过透视投影成像阶段和摄像机标定阶段完成对省域路网视频的预处理,构建光照补偿模型和人脸特征检测模型,最终实现人脸识别技术的优化。实验结果表明,所设计方法相对于传统方法,就有较高的识别精度、其识别处理速度快、抗干扰能力强。     

嵌入式Java虚拟机实现中的代码优化

代码优化是提高Java虚拟机执行速度的重要手段之一。本文提出了一种基于预处理的代码优化方法。预处理模块与嵌入式Java虚拟机并行工作，为其标注基本块、循环等结构，并通过数据流分析收集各方法、各变量的引用次数。Java虚拟机利用预处理模块所收集的信息，判定各块程序的执行频率，对高频部分进行内联、寄存器分配等优化处理。本文还讨论了Java虚拟机实现中的若干事项。     

A Robust Pedestrian Detection Approach Based on Shapelet Feature and Haar Detector Ensembles

Detection of pedestrians in images and video sequences is important for many applications but is very challenging due to the various silhouettes of pedestrians and partial occlusions. This paper describes a two-stage robust pedestrian detection approach. The first stage uses a full body detector applied to a single image to generate pedestrian candidates. In the second stage, each pedestrian candidate is verified with a detector ensemble consisting of part detectors. The full body detector is trained based on improved shapelet features, while the part detectors make use of Haar-like wavelets as features. All the detectors are trained by a boosting method. The responses of the part detectors are then combined using a detector ensemble. The verification process is formulated as a combinatorial optimization problem with a genetic algorithm for optimization. Then, the detection results are regarded as equivalent classes so that multiple detections of the same pedestrian are quickly merged together. Tests show that this approach has a detection rate of over 95% for 0.1% FPPW on the INRIA dataset, which is significantly better than that of the original shapelet feature based approach and the existing detector ensemble approach. This approach can robustly detect pedestrians in different situations.     

灰色理论对化工产品生产方法的评价与选择

采用横向效果测度方法对原始数据进行预处理并从中选出参考序列，再用灰色关联分析计算，由关联度大小评价产品生产方法的优劣。该法在醋酐及烧碱生产的方法优选中获得了满意结果。     

平台架构概念设计阶段车身结构优化方法

针对平台架构概念设计阶段的车身结构优化问题,创造性地提出一种新的方法,包含3个阶段：第1阶段为考虑真实碰撞载荷,利用多模型优化法（MMO）进行综合工况下的车身全局拓扑优化,解读不同的传力路径;第2阶段为考虑平台架构高低姿态车型,利用SFE CONCEPT软件建立不同传力路径下的车身参数化模型,进行不同动力下的结构对比分析及优化,确定车身传力路径形式;第3阶段为基于近似模型法的车身截面优化和基于等效静态载荷（ESL）法的车身料厚优化,并将优化方案代入高低姿态车型,在不同动力类型下进行验证及优化,保证车身结构处于平台架构目标性能带宽下。在某车企的平台架构概念设计阶段,利用该方法对车身结构进行了优化,验证了该方法的工程可实施性。     

基于声发射信号的精密外圆切入磨削加工时间优化及仿真

针对精密外圆切入磨削智能监控的需求,设计了一种基于声发射信号的精密外圆切入磨削加工时间的在线优化算法。通过建立AE信号RMS曲线理论模型,获得了声发射信号与磨削系统时间常数的关系,建立了优化前各阶段AE信号RMS曲线;编写外圆切入磨削加工时间的在线优化算法,通过试验分析磨削系统加工时间对加工精度及表面粗糙度的影响,并对优化算法进行验证,建立优化后各阶段AE信号RMS曲线。试验结果表明:该优化方法能够在保证总去除量不变的情况下缩短加工时间,为精密外圆切入磨削提高加工效率、改善加工工艺提供了重要依据。     

人民币冠字号码的粒子群优化BP神经网络识别

为方便人民币冠子号码的提取、验证和记录入库,提出了一种人民币冠子号的识别方法。在提取和预处理人民币冠字号图像以后,采用人工神经网络识别,并在此基础上,采用了粒子群优化算法来优化神经网络的权值,进一步提升了人民币号码识别的准确度。