考虑缓冲区容量的岸桥、AGV和堆场起重机集成调度

为了提高自动化集装箱码头装卸设备之间的协调程度和作业效率,针对码头卸船过程中岸桥、自动化导引车(automated guided vehicle,AGV)和堆场起重机的集成调度问题,考虑了堆场交接缓冲区的容量约束,以最小化卸船任务完工时间为目标,建立了考虑缓冲区容量约束的集成调度混合整数线性规划模型,确定各装卸设备作业...     

基于HFSS的集装箱码头集成调度模型的建立与求解

集装箱码头作为连接水陆两方的集装箱运输枢纽,在物流环节中起着重要作用.集装箱码头的装卸作业过程可以看成一个由岸桥、集卡、场桥组成的三阶段混合流水车间调度系统.为了提高集装箱码头的装卸作业效率、缩短船舶的靠泊时间,本文根据混合流水车间调度策略(HFSS),建立了以最小完成时间为目标函数的三阶段集成调度模型.求解过程中将集卡的因素考虑进去,使用基于改进的johnson法则的启发式算法来求解该模型.最后与遗传算法求解结果进行对比,发现在相同条件下,基于改进的Johnson规则的启发式算法相比于传统的遗传算法得到的结果更优,得到的最优解距离下界只有4.1%的差距.     

基于差分进化算法的自动化集装箱码头AGV调度问题

[目的]自动化集装箱码头的水平运输作业是影响港口物流效率的关键环节,通过优化自动导引车(Automated guided vehicle,AGV)的任务分配,减少装卸作业的时间,提高港口生产效率.[方法]在同时考虑集装箱装卸作业的基础上,就AGV调度问题建立混合整数规划(MIP)模型,优化目标为极小化岸桥完工时间.考虑到该问题具有NP困难性,设计了离散差分进化(DDE)算法进行近似求解.[结果]通过数值仿真验证了MIP模型和DDE算法的有效性.[结论]结果表明上述模型和算法可以为自动化集装箱码头的装卸作业提供帮助.     

集装箱码头集卡作业的路径选择

为合理使用集装箱码头的集卡资源,提高集装箱码头的装卸搬运作业效率,建立在作业面作业模式下,综合考虑岸桥作业时间、场桥作业时间的基于时间最短的集卡调度模型,并进行了数值仿真,旨在解决在不同船舶装船作业和卸船作业同时进行前提下集装箱码头集卡作业路径选择问题.结果表明,该模型很好地解决了集装箱码头集卡作业路径选择问题,提高了集装箱码头的作业效率.     

基于同贝同步装卸的岸桥与集卡协同调度

集装箱码头岸边装卸桥同贝同步装卸船模式下,岸桥装卸作业序列决策和集卡调度协同优化是保障同步装卸率的关键,属NP难问题。考虑集卡和岸桥作业之间的紧密衔接、堆场翻箱影响、船舶舱盖等空间约束,构建以岸桥装卸总次数及堆场翻箱次数最小化、岸桥最大完工时间最小化、集卡等待时间最小化为目标的岸桥装卸序列决策与集卡调度联合优化数学模型。设计改进遗传算法-改进非支配排序多目标遗传算法（IGA-INSGA-Ⅱ）两阶段算法,利用IGA求解船舶贝位内岸桥装卸集装箱作业序列;基于装卸作业序列优化方案和INSGA-Ⅱ,提出岸桥最早可作业时间优先的集卡任务指派策略,设计分段式编码及解码方法,求解集卡任务分配与指派问题。通过算例,将设计的算法与常见智能算法进行对比分析,验证了模型与算法的有效性。     

同船装卸协调作业模式下的集卡路径优化调度

为提高集装箱码头的装卸作业效率,合理使用集装箱码头作业机械资源,研究了基于同船同步装卸协调作业情况下集卡行驶路径问题,并综合考虑了岸桥的作业时间,使得在这种装卸调度模式下,集卡的行驶时间和岸桥装卸集装箱的总作业时间最小.并对所建模型进行了数值模拟,给出了集卡行驶的最优路径,岸桥进行装卸同步作业的次数.与传统的调度模式相比较,大大缩短了集卡的行驶时间以及降低了集卡的空载率,同时也提高了岸桥的作业效率,总体提高了机械设备的利用率.     

基于同贝同步装卸的岸桥与集卡联合调度优化模型

为解决岸桥同贝同步装卸时多环节作业协调问题,加速集装箱在码头内部的周转,研究基于岸桥同贝同步装卸作业的岸桥与集卡联合调度问题.以船舶装卸完工时间最短为目标,建立岸桥与集卡联合调度优化模型,优化岸桥与集卡的任务分配及作业序列.岸桥同贝同步装卸增加了集卡作业环节,不同于传统作业时多阶段混合流水车间问题,其模型更加复杂,求解更加困难.针对大规模问题,设计了启发式算法进行求解,并将求解结果与下界值进行对比分析.结果表明,该启发式算法能有效提高岸桥与集卡联合调度模型的求解速度,有助于提高岸桥同贝同步装卸作业效率,为码头实际作业提供依据.     

集装箱码头泊位与岸桥协调调度优化

为缩短船舶在港停留时间,提出以船舶在港时间最小为目标的泊位与岸桥协调调度优化方法.对泊位调度与岸桥分配这两个相互关联的问题进行系统分析与集成,基于免疫遗传算法对所建模型进行相应的算法开发.对某港集装箱码头的数值仿真实验表明,泊位与岸桥协调调度比单独调度可更有效提高集装箱码头的装卸效率,减少船舶在港时间.     

基于改进蚁群算法的集装箱装卸顺序优化研究

为缩短船舶在港时间,提高码头的作业效率,应用改进蚁群算法对集装箱装卸顺序的组合优化问题进行求解。首先结合柔性作业车间调度理论与集装箱装卸过程中船舶和岸桥的实际情形,建立集装箱装卸顺序调度模型;然后针对基本蚁群算法易出现早熟现象和收敛速度慢等问题,通过动态的改变信息素的挥发度与信息素强度,同时按照改进的信息素更新策略更新各路径的信息素,从而跳出局部最优;最后运用C#.NET语言对基于改进蚁群算法的集装箱装卸顺序问题进行仿真与步骤分析,验证了改进蚁群算法的有效性。实践证明,改进后的蚁群算法基本上克服了传统算法自身的不足,能够对集装箱装卸顺序优化,缩短作业时间。     

集装箱码头岸桥与集卡集成调度问题研究

岸桥与集卡是集装箱码头的重要资源。为了提高码头的装卸效率,针对集装箱码头岸桥和集卡的集成调度问题,以完工时间最小为优化目标,考虑集装箱之间优先关系和岸桥安全边际的实际约束,建立混合整数线性规划模型,利用改进粒子群算法(IPSO)对模型进行求解,制定了粒子编码和解码规则,设计了一种新的速度更新策略来改进解的质量。实验表明,将改进算法的结果与优化软件CPLEX所求得的最优解比较,IPSO算法求得12组数值算例的平均偏差为0.582%,且CPLEX计算时间的跨度随着计算规模的扩大从2.92 s到1 h,而IPSO的求解时间控制在50 s之内,并得到最优解,证明了该模型和算法可以快速有效地解决岸桥与集卡的集成调度问题。     

智能诊断中诊断知识的实时自学习方法

模拟人类专家诊断知识积累过程,提出一种基于模式比较和更新的诊断知识实时自学习模型,以实现智能诊断系统知识库知识的实时积累和更新。用非正态分布假设检验算法实现待确定知识故障模式与正常模式的实时比较,用样本含量估计算法作为有效模式比较所需故障样本量确定的理论依据,用实时模式更新算法实现诊断知识模式与设备的实际运行情况一致。实际测试数据分析表明该模型有利于实现新知识的积累和诊断知识贴近实际设备的实际情况。     

连铸二冷节水增效多目标优化模型

在蚁群算法中采用节点选择优化策略,减少算法中的节点选择次数,并通过对筛选候选节点减少单个蚂蚁选择节点的计算量,提高蚁群算法的执行效率.在冶金准则、设备约束条件确定的板坯连铸优化模型中,加入节水模型、拉速优化模型,形成新的板坯连铸二次冷却多目标优化模型.并利用改进的蚁群算法对板坯连铸二次冷却进行优化,达到在保证连铸坯质量的前提下,提高生产效率、节约二冷用水的目的.     

不确定作业时间下机场地面服务保障设备调度优化研究

机场地面服务延误在大型枢纽机场总延误中占有较大比重。为此,从机场地面保障设备工作时间不确定性出发,对机场地面服务保障设备调度优化问题进行了研究,以更加高效地调度地面服务设备。首先,根据国内某机场历史数据,采用对数正态分布拟合机场服务设备的作业时间;并对不同服务项目作业时间的波动性进行评估。然后,建立机场地面服务保障设备调度优化模型,以提高设备调度对于不确定作业时间的适应性;并且平衡设备工作量。最后,设计了具有不确定作业时间的设备调度遗传算法;并结合实例进行验证。结果表明:提出的不确定作业时间下的机场设备调度优化方案对设备作业时间波动性具有更高适应能力,提高机场设备利用率,缩短航班机位等待时间。     

基于合作博弈的多部件设备非完美维修策略优化

非完美维修是设备维修资源受限条件下广泛采用的维修方式,然而设备非完美维修中各部件维修等级的确定随着部件数量或非完美维修等级的增加而变得困难。针对多部件设备非完美维修策略优化问题,以设备可靠性为基础,选择各部件的非完美维修等级为优化变量,以维修时间及任务可靠性为约束条件,以设备总维修费用最低为目标建立了设备维修策略优化问题数学模型;进而选择各部件的负责人为参与者,构建相应的合作博弈场景,提出基于合作博弈的设备非完美维修策略优化方法,通过设置每轮博弈中各参与者的策略空间构造、收益及博弈规则,能够使每轮博弈中设备维修方案的更新是朝着优化目标的方向进行;从而通过动态博弈过程获得多部件设备最优的非完美维修策略。通过仿真算例分析及与遗传算法等对比,验证了所提方法的优化结果整体上明显优于遗传算法和粒子群算法的优化结果,且能够显著提高非完美维修策略优化过程的计算效率。研究为当前有限资源下的设备维修策略优化提供了新思路。     

穿戴式心电信号伪差识别算法的研究及应用

针对穿戴式心电监测设备普遍存在的运动和设备伪差问题，提出了基于心电幅度突变度和突变分布连通性、变换后心电极大极小值对凌乱度，以及异常心搏特征等设计的伪差识别组合算法.通过在心电自动分析三个关键环节嵌入组合算法实现伪差识别，并选择了3种设备4种数据样本进行算法验证.结果表明，组合算法伪差识别灵敏度可达98.35%，可将QRS检出正确率提高3.08%，且并未增加心电自动分析运算时长，算法不依赖特定硬件设备，可应用到各类穿戴式设备的心电数据分析中，具有普适且高效的特点.      

考虑产品堕化的生产计划与设备维修集合优化研究

针对单设备生产系统为解决生产计划与维修计划独立决策的不足,构建了生产计划与设备维修计划的联合优化模型。考虑设备役龄对产品加工工时的影响,在联合优化模型中引入产品堕化效应。在分析设备故障时,区分设备闲置状态和生产状态,同时考虑产品实际加工时间和设备役龄的关系,以生产计划与设备维修计划的集成计划总费用最小为优化目标,建立考虑产品堕化和设备运行时间的生产与维修的联合优化模型。运用改进粒子群算法求解能力约束下的联合优化问题,结合算例分析,说明联合优化模型在企业生产中的实用性,验证该联合优化模型的有效性和应用价值。     

基于多传感器的隧道异常自动巡检系统的设计

为及时发现隧道内渗漏水和裂缝病害,提早采取应对措施而降低损失和节省成本,设计了一套基于多传感器的隧道自动巡检系统。通过分析隧道内渗漏水和裂缝表现出的特征,针对渗漏水现象,通过红外热成像设备获取环境的温差伪彩图,设计出一种多邻域生长动态异常区域识别算法检测漏水点;针对裂纹细小难以识别的问题,通过大面阵工业相机获取高分辨率图像,并提出一种基于相机标定的图像拼接方法获取隧道内全部视场,从而扩大裂纹检测范围。将传感器模块化安装在隧道运动巡检设备中,构建一套完整的网络架构,进行信息交互和数据传输。实验结果证明该系统有较强的可靠性和鲁棒性,渗漏水检测算法误检率低,可有效检测出温度异常区域;图像拼接算法成像质量高、拼接速度快。     

(R,Q)库存策略下消耗件的协同订购方案优化

制定合理备件订购方案是降低消耗件库存费用,提高装备供应效能的有效途径. 针对目前军事装备典型的三级供应模式,根据协同供应链系统订购理论,以装备可用度为中心,建立了(R,Q)库存策略下的备件协同订购模型. 在随机订购延误时间情况下,通过引入拉格朗日因子对模型进行分解,采用启发式算法对模型进行优化求解. 通过算例给出了优化结果,对各项影响因素进行了分析. 优化结果符合实际,该方法能够为备件管理人员制定合理的备件方案提供决策依据.      

煤矿大型设备最佳使用寿命的确定

煤矿大型设备在使用过程中的故障间隔时间为一随机变量,利用可靠性理论中的故障率函数,建立了该随机变量为连续型分布和离散型分布时设备的最佳使用寿命的计算方法。只要在设备的使用过程中注意收集设备的故障时间、故障间隔时间和维修费用,就可以确定出设备的最佳使用寿命。为充分发挥设备效能、合理地制定维修策略和设备更换时间提供了一种可行的方法。     

基于改进免疫遗传算法的加工工艺重构

针对产品生命周期内不同阶段市场需求量不同,通过添加或移除相应机床与装夹设备以满足其产能需求变化.针对某产品减产情况,基于抽调原则选择合适生产设备进行移除以适应产能需求;采用一种疫苗自动获取与动态更新的改进免疫遗传算法,通过对相应基因座上基因值的转移调整替代交叉变异算子,从而实现可转移操作在不同工位间的转移,并以瓶颈节拍时间最短和工位间不平衡度最小为目标函数,对原有加工工艺转移重构从而达到新构形下的工艺平衡与优化.最后通过实例分析与对比验证方法的有效性.