维不规则零件排样问题的粒子群算法求解

提出了一种基于粒子群算法求解二维不规则零件排样问题的方法.该方法首先将二维不规则零件的排样问题转化为矩形件的排样问题,然后利用粒子群算法优化求解,在求解过程中运用自适应调整策略对零件的排样位置进行微调.最后用该优化排样算法对文献中的两个算例求解,排样结果表明该算法是有效的.     

二维不规则零件排样问题的粒子群算法求解

提出了一种基于粒子群算法求解二维不规则零件排样问题的方法．该方法首先将二维不规则零件的排样问题转化为矩形件的排样问题，然后利用粒子群算法优化求解，在求解过程中运用自适应调整策略对零件的排样位置进行微调．最后用该优化排样算法对文献中的两个算例求解，排样结果表明该算法是有效的．     

柔性作业车间调度优化的改进模拟退火算法

针对柔性作业车间调度问题,提出一种改进模拟退火算法来进行求解。该算法引入粒子群算法中的基于位置取整和基于轮盘赌两种个体编码方法,并采用3种不同的局部搜索方法来构造个体的邻域结构。算例计算表明,改进模拟退火算法在求解柔性作业车间调度问题时,比粒子群算法、混合粒子群算法以及模拟退火算法具有更好的求解性能,其中采用轮盘赌编码时,算法的求解性能要优于采用位置取整时的求解性能,且基于互换的局部搜索方法要优于其他两种局部搜索方法,能更有效地改善算法的求解性能。     

工艺约束策略下的二维不规则零件排样算法

针对已有排样算法在实际工业生产情况下缺乏对零件工艺约束等问题,提出一种基于工艺约束策略的二维不规则排样算法(PCTNA)。该算法结合临界多边形算法,通过对零件内含有的空洞进行填充,实现提高被加工板材材料的利用率;再通过引入等距偏移思想,解决实际生产时所需要的零件间的工艺间隙问题。通过对欧洲排样问题兴趣小组提供的测试算例进行实验测试,从12个测试算例的测试结果得到平均时间优化比率为10.33%,平均路径优化比率为11.06%,实验结果显示PCTNA可以降低排样的切割时间和减少路径,提高切割效率。     

黄金正弦模拟退火算法求解低碳有能力约束的车辆路径问题

针对模拟退火算法局部搜索能力不强、收敛速度慢,以及接受准则的盲目性等弊端,提出一种基于黄金正弦的模拟退火算法。首先采用黄金正弦算法的遍历特点优化模拟退火算法的初始值,然后对模拟退火算法的邻域搜索进行扩充,增加基于概率的多种算子邻域搜索和记忆装置,适当提高退火温度等措施,很大程度上提高了算法的全局优化性能。通过物流运输实例对低碳和成本节约型的多目标有能力约束的车辆路径问题(capacitated vehicle routing problem,CVRP)模型求解,以寻找环境友好型绿色路径。实验仿真表明,该混合算法具有很好的优化性能,对于求解此类车辆路径问题具有很好的优化效果。     

改进邻域搜索算法的矩形件排样优化研究

针对矩形件排样问题,给出精确的数学优化模型,提出一种改进邻域搜索算法的求解方法.为了克服一般邻域搜索算法易陷入局部最优解和搜索效率低的缺点,挖掘矩形件排样的问题特征,提出反悔算子、距离受限邻域算子、以"满足容忍度"接受劣解等3种新的改进策略.以矩形件排放顺序为编码,利用"最下左填充算法"进行解码,优化矩形件排样方案.对...     

复杂函数全局最优化的改进遗传退火算法

针对复杂函数的最优化问题 ,首先提出了一种基于邻域函数的尺度参数自寻优的改进模拟退火算法 ,进而通过设计多操作的基于概率接受思想的变异操作 ,结合混沌序列 ,在遗传算法中引入灾变操作和改进模拟退火算法 ,最终提出了改进遗传退火算法。基于典型算例的仿真结果验证了改进算法对高维复杂函数最优化的有效性 ,其性能明显优于传统的遗传算法、模拟退火、改进的进化规划方法以及遗传 -AL OPEX算法。     

二维不规则贯通排样的模拟退火算法

提出一种获得不规则零件的最佳包络矩形的方法,根据矩形件的启发式算法,设计模拟退火智能算法将最佳包络矩形排样.模拟退火算法是全局优化概率的搜索算法,可以在优化排样中将排样次序优化,再利用最低水平线算法将不规则多边形排样.结果显示:同一排样问题,初始温度、冷却参数以及终止温度有一组最佳组合值,使得问题解的质量较高.该算法在排样效果和时间效率上更为优秀.     

两级选址--路径问题的大规模邻域搜索模拟退火算法

针对目前越来越普遍的多级配送模式,建立以总成本最小为目标函数的两级选址-路径问题模型,并提出了大规模邻域搜索模拟退火算法进行求解.在模拟退火算法框架中,嵌入大规模邻域搜索过程,包含破坏、重组和局部搜索方法,从而进一步提高算法在解空间中构建邻域的范围.采用两级选址-路径问题标准算例对算法求解效果进行验证,并与标准模拟退火算法和国际已知最优解进行对比.结果显示,所建模型和算法正确有效,并且在求解大规模问题时算法能够取得相对更好的优化结果.     

坦克发动机道路模拟测试平台轨迹寻优研究

坦克发动机道路模拟测试平台采用冗余构件多分支并联运动系统结构形式，满足了大负载、高灵活度、运动复杂的实际要求．鉴于系统结构形式的特殊性，论文采用结合个体定向漂移技术的基于邻域函数的尺度参数自寻优改进模拟退火算法，对此并联运动系统进行六维轨迹寻优解算，阐述了自寻优改进模拟退火算法，并将系统六维轨迹解算仿真结果与实验数据进行对比分析，在实践中得到成功验证．该方法将模拟退火的串行搜索机制与邻域函数混沌选择的并行处理机制进行了恰当结合，使算法不仅具有模拟退火算法的计算及存储量小、处理简单、寻优准确等优点，而且具有混沌选择遍历性和全局优化特性的优点．通过个体定向漂移技术提高了搜索效率，改善了邻域函数结构．