行为综合功能流水线中的资源约束LB-ACO算法

针对行为综合功能流水线中带资源约束的调度问题,提出了一种新的功能流水线调度算法负载平衡蚁群调度算法(load-balanced ant colony scheduling,LB-ACO).该算法将蚁群算法和力向算法的受力公式相结合,在保证较低运行时间复杂度O(cn²)的前提下,可获得近似最优的流水线调度结果.通过确定蚁群算法的局部试探因子和全局试探因子的计算方法,描述了该算法的实现步骤.通过仿真实验证明了该算法的流水线调度性能.     

混合装配流水线上最小makespan的协同优化

混合装配流水线是实现快速响应的一种多品种小批量的生产组织方式,流水线平衡和产品排序是紧密相关而且对目标值存在交互影响作用的两个NP-hard问题.文章分析了流水线平衡与产品排序对流水线的makespan目标的交互影响,建立了优化模型;基于两个问题的交互影响,采用协同进化算法,并行协同地优化混合装配流水线上的makespan.通过对经典流水线问题的计算实验,并与串行独立优化方法对比,结果表明:并行协同优化是一种全局优化方法,能够克服后者的局限性,改善优化的结果,进一步地,文中对混合装配流水线上makespan的协同优化方法可以推广到Flowshop的优化中去.     

PIPE_LP:一个行波流水线最小时钟周期的求解工具

主要介绍用线性规划方法求解线性或环路流水线优化问题的程序ＰＩＰＥ—ＬＰ。简要介绍了问题的应用背景。说明了一般线性规划问题与ＰＩＰＥ—ＬＰ的特殊性，讨论了ＰＩＰＥ—ＬＰ程序的核心算法——对偶单纯形法的运用，阐述了ＰＩＰＥ—ＬＰ的设计与实现，并基于一个实例分析了ＰＩＰＥ—ＬＰ的运行结果。     

基于GPU的地形遮挡剔除算法

针对大规模地形场景，以GPU提供的遮挡查询功能为基础，提出了一种基于GPU的遮挡剔除算法。根据增量水平线原理，利用模板缓冲区进行重叠测试，并采用查询列表方法避免了CPU和GPU互相等待造成的延迟。实验结果表明，该算法有效地减少了送入图形流水线的几何数据，并在贴地漫游的情况下，显著提高了场景绘制速度。     

红外序列图像中缓动点目标的流水线检测算法

主要讨论了红外序列图像中缓动点目标的流水线检测算法。把序列图像看成一个三维空间 ,设计了两个流水线 ,即分割流水线和检测流水线。前者通过求差值图像的门限分割 ,获得侯选目标点 ;后者对剩下的目标点进行窗口幅值累加和门限处理 ,获得目标点。实验显示 ,可以用 15帧图像较高效地检测出目标。最后对算法的性能和实验结果作了分析。     

基于GPU的体绘制流水线优化与预处理加速算法

提出一种基于GPU的体绘制流水线优化与预处理加速算法。对目前GPU体绘制流水线结构进行了深入地分析,为消除流水线速度瓶颈,采用自适应数据划分剔除算法对体数据进行子划分,剔除空白子块后将子数据块定义成子纹理块,然后使用体纹理打包算法VTP将子纹理块打包成适合GPU纹理内存的纹理,再依次传输至GPU纹理内存中。实验结果表明加速算法能有效提高流水线实际吞吐率,与原始算法相比,加速算法节省了40%~60%的绘制时间。     

求解零空闲置换流水车间调度问题的离散萤火虫算法

针对最小化最大完工时间的零空闲置换流水车间调度问题,提出了一种离散型萤火虫优化算法。基于萤火虫算法优化机理,采用基于工件序列的个体编码方式,重新定义了个体间距离的概念和位置更新公式,并结合交换、插入和逆序操作的局部搜索策略来提高算法性能。通过典型算例对算法进行了仿真测试和对比,结果表明了所提算法的可行性和有效性,扩展了传统萤火虫算法的求解范围,是解决流水线生产调度问题的一种有效方法。     

三态层叠PCNN原理及在最短路径求解中的应用

为实现神经网络的流水线操作,将电路设计中的三态思想和层叠流水线思想运用到神经网络中,通过建立具有抑制、亚点火和点火三种状态的神经元,提出了三态层叠脉冲耦合神经网络模型.通过三态神经元,将点火过程分解成三阶段以便实现流水线操作,成功解决了神经网络在自动波传播方向上的并行处理问题,在自动波传播的横向和纵向都实现了并行处理,极大地提高了算法的运算速度和准确性.将此模型运用到最短路径的求解问题中,通过实验表明,该算法在保证全局搜索的同时提高了搜索速度,且其对初始条件和参数的依赖性很小.     

求解零空闲置换流水车间调度问题的离散烟花算法

针对以最小化最大完工时间为目标的零空闲置换流水线调度问题,提出了一种带有局部搜索的离散烟花算法.首先,结合调度问题的置换特征,定义了基于工件序列的编码方式;其次,结合反转和交换等操作重新定义了爆炸算子和变异算子;再次,开发了基于插入邻域的局部搜索策略,以增强烟花算法的局部搜索能力;最后,采用实验设计探讨了关键参数对算法性能的影响.基于Taillard基准问题的对比分析结果表明:所提方法在寻优精度、稳定性等指标上优于标准烟花算法、离散萤火虫算法、离散蛙跳算法、离散粒子群算法和遗传算法,且不劣于结合变邻域搜索的粒子群优化、混合离散粒子群优化、杂草优化等算法.     

可预知扰动工况下NWT-B与NIT-B调度问题性质研究

针对无等待批量流水线(NWT-B)和零空闲批量流水线(NIT-B)的加工特点，研究了可预知机器扰动工况下调度规则的适用性。面向双机成比例流水线环境，以加工批最大完工时间或完工时间和最小为初始调度目标，以拖期时间和最小为扰动修复目标，考虑加工批权重是否存在两种情况，提出了分别兼顾不同初始调度目标和不同扰动修复目标的5个干扰管理问题；运用反证法和综合法等方法，分别证明了SPT、WSPT及LPT调度规则在求解上述5个问题中的适用性。研究成果对流程加工型企业快速响应可预知扰动工况提供了方法支持。     

确定性联合补充问题的模型及算法研究

对确定性联合补充库存控制系统进行分析，得出其关键问题是确定系统的联合补充周期和各品种货物的补充频率。建立问题的确定性联合补充数学模型，并分别介绍解决此类问题的传统算法。针对传统算法的局限性，提出一个新型的启发式算法。该算法可通过迭代过程求得问题的近似最优解。最后，通过算例对该算法进行验征，并同其它传统算法进行比较分析。结果表明该算法可以有效地解决此类问题。     

基于杂交模型及逻辑分解算法的JSSP研究

作业车间调度,是指为具体的任务(工序)安排生产资源(机器)并确定合理的加工顺序,是一个典型的NP-Hard问题,有着广泛的研究.首先介绍混合整数规划MIP和约束编程CP的互补优势.然后建立JobShop调度问题的MIP/CP杂交模型,并针对杂交模型的特点提出一种基于逻辑的分解算法.最后用几个实例证明了该模型及算法的求解速度.     

几种简化联合概率数据互联算法性能分析

针对最优联合概率数据互联算法复杂、运算量大的问题,目前提出了许多简化的联合概率数据互联算法。为了清楚地了解这些算法在不同环境下在跟踪精度、实时性等跟踪性能上的差异,对几种典型的简化算法进行了详细的性能分析。给出了简化算法的数学模型,然后从理论上对这些算法进行了优缺点比较,最后选取了多种典型的与实际工程背景相近的多目标运动环境,对几种比较有代表性的简化算法在这些环境下进行仿真实验,并根据仿真结果对它们各方面的性能进行综合分析。     

多执行模式资源受限工程调度问题的优化算法

近几年来,模拟退火（ＳＡ）和遗传算法（ＧＡ）等智能优化方法在求解组俣最优化问题显示出了较强的能力,许多文献报告了它们在这类问题上的应用,有些文献则报告了一些它们的混合算法,然而,定些算法对问题的求解效果因问题的结构不同而有限大差异,它们的成功必须充分结合问题本身的特点,本文针对多执行模式资源受限工程调度问题的特点,设计了一种ＳＡ／ＧＡ混合算法,利用被普遍应用的标准问题对该算法进行了测试,取得了令人满意的结果。     

A Continuous Minimization Method for Solving Optimal Control Problem

ＡＣｏｎｔｉｎｕｏｕｓＭｉｎｉｍｉｚａｔｉｏｎＭｅｔｈｏｄｆｏｒＳｏｌｖｉｎｇＯｐｔｉｍａｌＣｏｎｔｒｏｌＰｒｏｂｌｅｍＡＣｏｎｔｉｎｕｏｕｓＭｉｎｉｍｉｚａｔｉｏｎＭｅｔｈｏｄｆｏｒＳｏｌｖｉｎｇＯｐｔｉｍａｌＣｏｎｔｒｏｌＰｒｏｂｌｅｍ￥ＧＵＲｏ...     

Uncertain Dispatching Decision and Genetic Algorithms for Railyards Operations

1　IntroductionTheoptimizationofclasificationandassemblyoperationsoftrainsisoneofthemostim-portantproblemsinrailyardsdispatchingDecisionSupportSystem.Sincethecarstrans-ferredfromoneinboundtraintoanotheroutboundtrainshouldpassthroughtheclassifica-tionandassemblyprocedure,thepurposeoftheproblemliesindealingwiththecoordina-tionamongtheclassification,assemblyoperationsandthecarsflowallocationforthede-parturetrains.Theproblembelongstoaclassofflowshopproblemwithreadyandduetimewhilerealizingtheoptim…     

物流配送中的绿色车辆路径模型与求解算法研究综述

随着绿色物流的发展,绿色车辆路径问题(green vehicle routing problem,GVRP)已引起学界的广泛关注,但关于GVRP最新研究进展的综述文献较少.首先,简要介绍GVRP基础模型和油耗/碳排放的主要测度方法;其次,根据GVRP环境效益优化目标及目标函数的构成,将GVRP模型分为油耗/碳排放最小化VRP、综合成本最小化VRP和多目标VRP三种类型,并从优化目标、油耗/碳排放的影响因素和测度模型,以及约束条件等方面进行分类综述;然后,简要介绍求解GVRP模型的精确算法、启发式算法和元启发式算法,并对应用较为普及的主要元启发式算法进行分析;最后,阐述了即时物流配送、冷链物流配送、电动车物流配送和共同物流配送等GVRP新的应用领域,指出了GVRP理论和方法的发展趋势.     

航班离场排序问题的遗传算法设计

针对航班的离场排序问题,给出了问题的具体描述,建立了相应的离场排序优化模型,在此基础上设计了求解模型的双码自适应遗传算法,给出了相应的实现技术描述和具体的算法步骤,最后对算法进行了仿真验证.结果表明,算法设计合理,可有效缩减总的离场耗时,能得到调度问题的解,并可保证解的全局最优性.     

战时随机运输时间路径优化研究

以战时无分布函数的随机运输时间路径优化问题为研究对象,采用随机机会约束规划方法建立战时运输路径优化模型,设计了基于随机模拟获取适应度的遗传算法来求解问题模型,并处理了战时运输中的必经点问题.最后,给出的算例验证了模型和算法的有效性.     

管道工具喷粉线生产调度建模与算法

针对不同品种、不同材质和不同颜色管道工具喷粉生产调度问题, 以生产成本最小化为优化目标, 研究其优化调度方法. 首先, 建立这个问题的混合整数非线性规划模型(MINLP); 其次, 针对该问题设计出相应的贪婪随机自适应搜索算法(GRASP)和遗传算法(GA); 在此基础上, 提出两种算法相集成的GRASP+GA算法. 应用生产实例数据分析比较了这三种算法, 验证了GRASP+GA 算法的优越性.