布线设计的模型和算法研究进展

在航空航天器、工程机械、舰船等的设计中,柔性缆线、流体传输管线和电子线路等的复杂布线设计问题具有广泛的工程应用背景。目前这类复杂布线在工程设计中尚存在诸多困难。综述了布线设计中的总体布线和详细布线两类问题常用的数学模型和算法,重点分析了各类算法的特点及研究进展。最后从工程实用化角度讨论了布线设计中存在的关键问题及其发展趋势。     

基于离散事件拓扑图模型的单线列车运行调整迭代修复算法

列车运行调整的优化是一个非常复杂的问题,需考虑的因素很多,很难给出一个完美的优化模型.根据单线列车运行调整的特点,建立了单线列车运行图的离散事件拓扑图模型,并在此基础上提出了单线列车运行调整的迭代修复算法.在综合考虑列车运行调整各种常用的性能指标的基础上,提出了"调整运行图综合满意度"作为运行调整的目标,给出了基于离散事件模型的迭代修复算法的原理与步骤,并实例进行仿真.仿真结果表明,该算法模型在实际运行过程中的具有较好的优化性和有效性.     

交通网络设计的优化模型及算法

通过对交通网络设计的问题及其研究现状的分析．对离散型交通网络设计问题进行了深入的研究。采用双层规划模型描述问题．其中上层规划模型是从交通规划者的角度出发．在建设资金受到约束的前提下．设计合适的路网结构．使得公路网中的交通出行能达到系统最优；而下层优化模型则是从路网使用者的角度出发．使交通出行达到用户最优，针对该双层规划模型．本文对上层模型使用SA算法求解．而下层模型则采用了基于路径搜索的GP算法进行求解．以此为基础设计了SA—GP算法对其进行求解。算例计算的结果表明．模型和算法都是有效的，求取的结果能显著改善路网的交通情况．而且上下层算法的收敛速度快，从而能为路网规划决策提供支持。     

考虑库存控制的物流网络设计优化模型与算法

研究同时考虑库存控州策略和物流网络优化设计问题的优化模型和算法。在考虑顾客的需求量都是随机且服从正态分布的前提下，结合最优库存控制策略，提出了一个能同时描述库存决策和物流网络设计决策的非线性混合整数规划的优化模型，井设计了相应的模拟退火算法进行该优化模型的求解。最后的算例表明，采用该优化方法运算快捷，所得结果正确合理，且与其他方法得到的结果相比，收敛速度更快，且最优解的总费用均有很大程度的节省，从而能为此类的物流网络设计问题提供科学的指导依据。     

一种动态调整的改进微粒群算法

微粒群算法是一种新型的进化计算方法，已在许多领域得到了广泛的应用．通过对基本微粒群算法的分析，发现基本微粒群算法在计算过程中使用Lebesgue测度为0的线段进行搜索，较易得到过旱收敛现象．据此，提出了一种改进的微粒群算法，该算法在运行过程中能动态调整极限位置，从而使得每个微粒的极限位置在其所经历的最好位置与整体最好位置所形成的动态圆中分布，由于在搜索空间中使用测度为正的区域对定义域空间进行搜索，能以较大概率跳出局部最优点．实例仿真结果验证了方法的正确性和有效性．     

生产作业计划调整的优先调度算法研究

本文基于生产作业计划生成的优先调度法,提出了针对生产作业计划调整的机床优先调度算法和工件优先调度算法。在机床优先调度算法中,设计了机床优先调度算法的步骤。而在工件优先调度算法中,利用归纳学习方法,研究了面向生产系统状态的生产作业计划调整方法。     

基于算法与模型参数优选的智能DISOPE方法

本文给出了ＤＩＳＯＰＥ算法收敛速度指标的定义,提出了基于算法与模型参数优选的智能ＤＩＳＯＰＥ方法,有效地改善了ＤＩＳＯＰＥ方法的收敛性能和实用性。仿真表明了该方法的可靠性和有效性。     

铁路旅客OD矩阵推算模型及算法设计

基于现行旅客列车的信息，如列车的编组、定员、径路和上座率等，研究铁路旅客OD矩阵的推算模型和算法。为求出与实际的交通量相匹配的铁路旅客OD流量，利用和铁路运输现场实际工作相吻合的交通配流方法，针对理论分配交通量和实际交通量的偏差程度、采用适时修正的方法进行迭代运算，直至得到一个满意的解为止。     

信用风险模型中转移矩阵的调整问题

近年来,基于信用评级的信用风险模型得到了广泛的应用,而转移矩阵的调整是评级模型应用中的关键问题之一。分析了信用风险模型中转移矩阵调整中存在的主要问题,对几种常用的矩阵调整方法进行了比较分析,并就现有调整方法中存在的问题进行了探讨和改进。     

生产批量的OPT模型与算法

本文主要讨论在多台设备上加工的条件下，多种产品指的确定方法，并运有和ＯＰＴ对工厂生产能力的利用进行分析和评价。在此基础上，文中提出了一种在设备能力和劳动能力约束下，确定生产批量数学模型及相应的启发式算法。     

NAR模型的Korenberg算法及其应用

函数逼近是许多工程领域,乃至经济领域中的一个基本问题,本文深入研究了NAR（Nonlinear Autoregresive)模型的Korengberg函数逼近算法,并从实时控制角度提出了一种可行的、新的模型优化方法。在仿真实验中,对混沌信号和火炮弹道函数逼近时,得到了较好的效果。实实验结果表明,本算法具有以下4个优点;1）对不同结构的系统具有较好的适应性。2）具有较高的逼近精度。3）具有较短的计算时间。4）具有较强的抗噪声能力。可见,本算法是一种有效高实际应用价值的方法。     

资源受限多项目选择计划模型及其免疫优化决策方案

针对资源受限多项目选择计划问题探讨其数学模型,利用改进的克隆选择算法对其进行求解.算法设计中,利用启发式规则生成初始抗体群;利用变异算子改善进化群体的质量和增强进化群体的多样性;在群体更新中,基于启发式规则,插入新的成员微调进化群体的多样性.数值实验结果说明了模型设计的合理性,以及改进的克隆选择算法的有效性,获得了所建模型的较好决策方案.     

缺货补偿条件下的生产规划模型及算法

针对缺货补偿条件下有能力约束、多产品、多阶段制造系统的生产规划问题，以利润最大为目标，建立混合整数规划模型。通过对模型的等价转换，基于对偶理论将等价模型分解为相互关联的生产主问题和库存子问题，设计对偶分解算法进行求解。数值实例的计算结果，说明了算法的收敛趋势以及在计算时间方面的性能。     

炼钢-连铸生产调度模型及启发式算法

在炼钢-连链生产工艺的约束条件下，针对多阶段均有并行机的生产环境，建立综合考虑炉次的设备指派和作业排序的混合整数线性规划（MILP）模型。在探讨炉次设备指派规则、缓解资源冲突的方法的基础上，提出面向实际应用的启发式算法。算例表明该算法行之有效的。     

Job-Shop调度问题的优化模型及算法

建立了关于 Job-Shop调度问题的一般优化模型 ,将问题归结为双层规划 ,以特例形式给出了最小完工时间与提前 /拖期 Job-Shop调度批量模型 ,构造了一个有效的求解算法 ,数值实验表明了模型及算法的正确性和有效性 .     

DES算法的一种电路逻辑模型及实现方案

密码技术是信息安全的关键技术 ,密码算法的快速实现日益重要 ,解决这一问题的有效途径之一是采用CPLD/FPGA实现算法。通过对数据加密标准DES算法的分析 ,设计了一种针对该算法的电路模型 ,并给出了基于Altera公司的CPLD的实现方案。针对DES算法的关键部分S盒 ,讨论了几种可能的设计方案 ,给出了优化结果 ,并对结果做出比较。该算法已经下载到FLEX10K30E器件内 ,加 /解密速度可达 2 0 0Mbps以上     

内河货运航线配船模型与算法

给出了包括驳船和机动船的内河货运航线配船模型，并以基本配船模型算法［１］和整数非线性规划的直接搜索寻优算法［２］为基础，构造了求解这一模型的二级迭代算法.     

半导体制造两集束型装备调度模型和算法研究

针对单臂机器人的两集束型装备调度问题,利用分解方法将两集束型装备分解为两个单集束型装备.证明了分解后单集束型装备的缓冲模块加工时间必定在一个允许的时间范围内,并建立单集束型装备调度问题的线性规划(Linear Programming,LP)模型,提出了基于LP模型和机器人元碰撞约束条件的搜索算法.以半导体制造化学机械抛光设备为例,验证了模型和算法的有效性.     

一种两层生产计划问题建模及其遗传算法设计

研究了一种两层生产计划集成问题,上层为能力约束批量计划问题,下层为并行双机调度问题。采用单个模型来描述整个集成问题,目标函数由库存费用、缺货费用和加班费用三部分组成。对于该集成优化问题,设计了遗传算法整体求解,每个个体中同时包含了批量计划和作业排序的信息,并通过遗传算子的设计,避免了不可行解的出现。通过数值仿真实验,对三种不同规模的问题进行了计算,通过对计算结果的分析,验证了遗传算法的可行性和有效性。     

基于Copula-GARCH-EVT的资产组合选择模型及其混合遗传算法

在非正态分布的条件下,M arkow itz的均值-方差资产组合选择模型存在不足。为此,以V aR和CV aR作为风险度量方法,EVT反映收益率的尾部分布,GARCH反映收益率的波动性,Copu la函数反映金融资产收益的相关性,构建了基于Copu la函数的资产组合选择模型。针对非正态分布条件下V aR非凸性和分布函数不连续性导致资产组合选择优化计算复杂、不精确的难题,设计了基于单纯形和传统遗传算法的混合遗传算法。最后,根据中国证券市场数据,采用该混合遗传算法对建立的资产组合选择模型求解。