多变元非线性复杂系统的优化与模拟退火算法

为了解决高合金高强高韧钢的性能优化问题,以获得最佳的强度和韧性的配合,采用人工神经网络方法建立多变量与多目标函数之间的关系,并将MonteCarlo方法中的模拟退火算法与人工神经网络BP算法相结合,解决了这类复杂系统中多函数变量与多目标函数之间没有确定的解析关系因而无法进行直接优化的难题·解决了航天用高强高韧钢性能优化问题,并为解决多变元非线性复杂系统的优化问题提供了一种新的有效的方法·     

集成化物流中的定位运输路线安排问题(LRP)优化算法评述

总结定位 运输路线安排问题(Location RoutingProblem,LRP)的发展历程,重点评述LRP优化算法的研究进展,并对比分析了常用的两类求解LRP问题的方法精确算法和启发式算法·并对LRP中的定位配给、运输车辆路线安排、定位 运输路线安排三类问题的具体优化方法进行了分析、比较,指出在求解LRP问题时应综合利用各种技术的优势,建立一种新的搜索方法,实现准确、高效的搜索,改进遗传算法用于求解LRP问题是解决这类NP hard问题的一条途径·     

智能结构压电执行器位置的拓扑优化

提出了一种选取压电执行器优化位置的拓扑优化方法·其基本思想是利用可控矩阵的奇异值单元灵敏度来识别压电执行器优化位置·讨论了智能结构模态可控性的度量问题;推导了可控矩阵奇异值单元灵敏度公式;给出了确定压电执行器优化位置的优化准则;用算例说明了方法的有效性·     

一种基于模拟退火算法的硬件/软件分解方法

嵌入式系统设计的一个重要环节是硬件/软件分解,通常在系统设计初期解决该问题·硬件/软件分解问题是NP完全问题,无法在有效时间内寻找到满意的分解方案·基于此提出了一个基于模拟退火算法的硬件/软件分解方法,采用了相邻块通讯分解模型以及由单处理器和专用硬件模块构成的目标结构,解决了硬件约束条件下系统执行速度的优化问题·为寻找到性能优良的分解方案,定义了分解优化目标及代价函数,确定了初始温度、终止温度、温度衰减函数等几个控制模拟退火的关键参数,并探讨了模拟退火的停止规则·与贪心算法相比,该方法可以在合理的时间内为嵌入式系统寻找到满意的解决方案·     

一种求解非线性规划问题的混合粒子群优化算法

粒子群优化算法(PSO)与其他演化算法相似,也是基于群体的·每一个粒子被随机初始化以表示一个可能的解,并在解空间追随最优的粒子进行搜索·提出一种基于改进的混合粒子群优化算法求解非线性约束规划方法·在介绍PSO算法基本原理的基础上,设计了约束适应度优先排序处理约束条件的方法,并通过动态邻域算子和可变惯性权重进行联合演化以求得全局最优解·对非线性规划例子的实例计算表明,该算法稳定性好,简单容易实现而又功能强大,易于掌握,对于多维非线性、复杂问题的求解具有普遍适用性·     

基于测角的自主移动机器人定位算法

给出了自主移动机器人定位的两种算法:解析算法和数值算法·解析法公式较以往的简洁·数值算法结合解析法和高斯牛顿算法,不仅能避免因初值选取不合理而导致求解过程发散的问题,而且能提高运算精度和速度·通过对两种算法的计算机仿真,表明了解析算法具有运算速度快,而数值算法具有精度高的特点·其结果已用于自主移动机器人的研制中·     

基于神经网络的桁架结构优化设计

阐述了基于神经网络的结构优化设计原理 ,提出了基于神经网络的结构优化设计的模拟退火算法 ,为了提高模拟退火算法的收敛速度 ,提出了改进的惩罚算子计算公式·用两个桁架结构的优化设计算例验证了所提方法的有效性与准确性·研究结果表明 ,该方法较之其他优化方法更准确 ,更有效·     

一机两流的连铸生产计划模型与算法

编制高效的连铸生产计划是现代钢铁企业提高生产率和降低能耗的有效手段,在此基础上,讨论了某大型钢铁企业一机两流的连铸生产计划编制问题,建立了基于目标规划的数学模型,目标是在满足生产规程的同时取得最大的效益·为解决该问题,提出了一种将遗传算法和禁忌搜索算法进行结合的智能搜索算法以加强遗传算法局部搜索能力·同时,在遗传算法中采用动态变异概率以防止出现早熟现象,在禁忌算法中采用自适应惩罚系数调整策略来满足模型中的约束,实际的计算结果证实了模型的可行性和算法的有效性     

基于模糊聚类算法的精炼过程真空系统故障诊断

针对大型真空冶金系统(DVMS)的故障点多、故障征兆不明显且要求其故障诊断快速、准确的特点,提出了一种基于模糊聚类算法的智能诊断模型·该模型具有很强的自学习、自组织能力适用于大型复杂真空系统的故障诊断·在介绍了模糊聚类算法的理论同时,给出了模糊故障诊断的步骤·以RH KTB真空冶金系统的智能故障诊断为例给出了模糊诊断的实际过程·通过分析证实了该算法对大型复杂真空冶金系统智能故障诊断的有效性·     

一种基于遗传算法的组播路由选择方法

提出了一种基于遗传算法的组播路由选择方法·该方法首先寻找所有满足时延限制条件的路径,组成备选路径集,然后以代价最小为优化准则,在备选路径集中采用遗传算法求解最优解·为保证算法的收敛速度快,遗传算法的交叉操作使用了相同链路保留的方法·最后,进行了仿真实验,并与其他算法做了比较·实验表明,该算法收敛速度快,可靠性高,能够满足多媒体网络对实时性的要求·尤其是在网络规模较大时,本算法可大大减小路由计算时间·     

并行多机成组工件调度的启发式算法

N个成组工件将在M台并行一致的机器上加工,当一个工件接在不同组的工件之后时需要装设,而接在同组工件之后时不需要重新装设,目标函数是使总的通过时间最小·利用最优解的必要条件,将单个工件组成基本运行,在研究基本运行组合规则的基础上,提出了一个基于基本运行的并行多机成组工件调度的启发式算法·在中、小规模水平问题上,将启发式算法的结果与最优解的结果进行了比较·效果令人满意·实验证明该启发式算法能够有效地解决成组工件调度的实际问题,具有解决中大规模实际问题的潜力·     

任务可拆分项目调度问题

经典资源受限的项目调度问题的前提之一是任务不可拆分,即每个任务只能被一次执行,中间不能停顿.但是在企业实际的项目调度中,许多任务是允许被拆分成若干次执行的.针对任务可拆分的项目调度问题提出了总项目工期最短的数学模型,该模型在任务较多、任务工期较长或时间粒度小时解空间很大,不利于精确求解.提出了一种结合邻域搜索方法的混合遗传算法求解该模型.给出了算法的编码方案、解码规则、适值函数、选择方法、交叉算子和变异算子的实现方法.最后通过算例验证了算法的有效性,列出了任务不能拆分和任务可拆分两种情况下算例最优解的甘特图.     

基于猫群优化算法的云计算虚拟机资源负载均衡调度

为了提高虚拟机资源调度的利用率, 实现虚拟机资源合理调度, 提出一种基于猫群优化算法的虚拟机资源调度优化方法. 首先根据虚拟机资源调度优化目标构建数学模型; 然后综合考虑最短时间与最优负载构建猫群优化算法的适应度函数, 并通过模拟猫的日常行为实现虚拟机资源调度最优方案的寻优; 最后在CloudSim平台上对该算法的有效性进行测试. 测试结果表明, 该算法能获得更优的虚拟机资源调度方案, 保证了虚拟机资源的负载均衡, 可以满足用户需求的偏好性.     

基于遗传算法的离散型并行生产的调度排优

在分析了CIM体系结构中离散型并行生产调度问题的基础上,基于遗传算法,针对调度排优问题,建立了以总加工完成时间最短为优化目标的数学模型,并设计了遗传算法的编码、交叉、变异算子,详细描述了遗传算法的各个组成部分·利用数据库技术,开发了实现该算法的可视化软件,并在实际应用中实现了调度系统与CIMS其他模块之间的集成·理论分析与实践表明,遗传算法简明、有效并且实用,所求解得到的优化作业排序对于并行生产的车间作业调度具有很好的指导意义·     

FMS生产环境下的零件分批模型及算法研究

根据FMS生产计划、工件加工工艺以及FMS资源等情况提出了一个零件分批模型和分批优化算法．根据零件加工时间、系统托盘数及零件批量等对所加工任务进行分批预处理,在交货期等约束条件下以各机床的加工时间分配均衡为目标,采用逐次搜索剩余零件空间的方法找出最合适的零件分批组合．仿真结果表明算法是有效的．     

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     

成组加工单元零件排序的研究

基于成组加工中作业计划的要求,采用组间排序和组内排序两次排序优化,构造了成组加工单元待加工零件的排序优化模型根据组内与组间排序的不同特点,采用了不同的方法,组内排序是在约翰逊-贝尔曼规则的基础上应用了新启发式算法;组间排序是先将待加工零件组的排序问题转换为平衡指派问题,再采用匈牙利算法进行排序二次排序模型为成组加工零件的排序提供了一个理想的解决方法     

可分任务的完工时间

若干台处理机完成一批任务所需要的最少时间称为完工时间.一般地,当任务数目小于处理机数目时,为了提高处理机的利用率,缩短处理机完成所有任务的完工时间,可以把每项任务预先平均分成几个部分,再放到处理机上使用并行算法进行加工,这样使完工时间尽可能小.文中具体给出了在此情况下的完工时间.       

出口箱随机入港下的箱区选择与箱位分配协调调度

针对出口箱随机入港下的分散堆放与随机选位对集装箱卡车行驶和场桥取箱作业的影响,提出了出口箱的箱区选择与箱位分配协调调度问题,并以箱区位置、箱量分配、箱位分配为决策变量,以集装箱卡车接运单位TEU平均作业时间最少、场桥作业成本最低为目标,构建了出口箱箱区选择与箱位分配两阶段非线性整数规划模型.设计了基于遗传算法的双层启发式算法,上层用于箱区搜索,确定出口箱堆放箱区及箱量分配;下层用于箱位搜寻,并依据场桥取箱顺序规则,确定具体堆放箱位或重选堆放箱区.通过算例分析结果表明:与集中入港下集中堆放相比,对出口箱随机入港下分散堆放的箱区选择与箱位分配进行协调调度同步优化,可以减少单位TEU平均装卸时间5.46%,并显著降低堆场作业成本,模型与算法可行有效.     

遥感卫星地面站资源调度的混合分解算法

针对传统算法逐渐难以满足地面站资源调度对精度和时效要求的问题, 提出一种混合分解算法. 该算法结合基于地面站资源使用冲突程度评价指标的启发式算法和Lagrange分解算法对问题进行求解, 以加快对最优解的搜索速度. 仿真测试结果表明, 该算法能在较短时间内得到遥感卫星地面站资源调度问题的高质量解.