货位载重约束下自动化仓库货位实时分配技术

传统分配方法忽略了货位载重约束,且采用的寻优方法容易陷入局部最优,导致货位分配结果稳定性和出入库效率低、阻塞时间长。为此,提出一种货位载重约束下自动化仓库货位实时分配方法。对货位分配问题进行分析,依据出库时间目标构建货架稳定性模型,对货架稳定性模型进行货位载重、存取和存储约束;引入Pareto最优解,通过遗传方法对目标函数进行求解,求解过程包括染色体编码、染色体解码、适应度函数和种群选择、交叉和遗传。实验结果表明,所提方法稳定性和出入库效率高、缓冲区阻塞时间短。     

面向低能耗的密集仓储货位分配优化

针对四向车式密集仓储系统的货位分配问题，提出一种四向车及提升机的能耗计算模型，并考虑动态货位可行域约束等因素，建立了以减少能耗为主要目标且兼顾降低货架重心与作业分布均衡的货位分配优化模型。设计自适应变异的差分进化算法对模型进行求解，向量个体表示单批作业的目标货位集合，将个体基因位的值域映射为相应出入库作业的货位可行域，根据此动态货位可行域进行个体解码后得出可行货位解，通过综合评价个体的优劣及种群迭代进化获得作业的最优货位解。在3种预设库存和3种载荷类型的情况下分别进行试验，结果表明，与考虑最短距离的货位分配优化模型相比，所提出的模型及算法可有效降低仓储能耗且其性能优势明显。     

面向管材存储的自动化立体仓库货位优化

文章以自动化立体仓库(automated storage and retrieval system, AS/RS)中管材的货位分配为研究对象，采用悬臂式货架进行存储，以存取效率、货架稳定性和货架平衡性为原则，建立多目标货位优化模型；设计粒子群算法(particle swarm optimization, PSO)和遗传算法(genetic algorithm, GA)的混合算法求解模型，使用MATLAB编程并运行汽车制管厂的实例数据进行仿真分析。结果表明，该文方法相较于传统PSO算法和GA算法具有一定的优越性，能够有效提高AS/RS的作业效率和货架安全性，对面向管材存储的AS/RS研究具有一定的理论和实践意义。     

仓储货位选择优化问题的研究

本文结合仓储管理的现状，对仓储管理中如何确定最优货位问题进行了详细的分析。确定了货位优化的目标，以及货位优化必须满足的约束条件，建立了货位优化模型，并采用遗传算法对该模型进行求解。     

多载具式AS/RS货位分配建模与仿真

研究多载具式自动化立体仓库的货位分配问题,可提高系统运作效率,降低成本。对双载具和三载具两种设备配置下的货位分配问题进行分析,根据存储系统实际运作情况,考虑堆垛机在行走过程中的加速度,建立更符合实际的数学模型;考虑行程时间和货架稳定两个目标来建立货位分配数学模型,并采用改进遗传算法进行仿真求解。通过对不同任务量的订单进行仿真求解,对比遗传算法和改进遗传算法的偏离误差和平均偏差,验证了改进遗传算法可行有效。     

检修备品库的货位优化模型

为了对货位进行合理分配,以提高检修备品库的领料效率,分析了检修用料的特点,并综合生产环境和分销环境下仓库货位优化的思想,提出检修物料的确定相关性和统计相关性这两个概念.根据物料相关性及用料频率,建立了检修备品库货位分配的多目标优化数学模型.模型的优化目标是,既要尽量将关系密切的物料聚集摆放,又要尽量将使用频率高的物料靠近出入库口存储.最后采用蚁群算法求解了该NPC(non-deterministic polynomial complete)问题,与采用随机分配策略的仿真结果相比,领料效率提高了23%～28%.     

基于改进遗传算法和多目标决策的货位优化策略

为了解决自动化立体仓库的随机库存在线动态货位分配问题,针对仓库货物出入库效率、货物分类存储的合理性和货架整体稳定性方面的需求,基于加权归一化处理多目标决策构建了货位分配优化数学模型.提出一种改进的二次优化遗传算法(quadratic optimization genetic algorithm,QOGA),并利用MATLAB软件进行仿真实现.仿真结果表明,该算法收敛速度大幅提高,出入库效率、货架稳定性明显提升,货物分类存储更加合理.由多目标决策结果验证了改进QOGA的先进性和有效性.     

新型棋盘格密集仓库的出入库货位分配优化

从提升有轨自动化小车(RGV)出入库作业效率的角度出发,在综合考虑RGV加减速和行走方向改变所带来的影响前提下,对新型棋盘格密集仓库出入库复合作业模式下的货位分配问题进行研究,设计了基于混合遗传算法的出入库货位分配算法,以对货位分配问题进行求解.仿真试验结果证明,该算法能有效解决不同规模下新型棋盘格密集仓库的货位分配问题,使RGV的整体作业效率提升40%左右,并且具有货架规模越大则效率提升越明显的优势.     

基于遗传算法的立体仓库货位动态分配优化

针对企业仓储管理中货位分配效率低的现状,提出立体仓库货位动态分配优化问题的数学模型和约束条件并对货位分配策略进行了讨论.采用基于遗传算法的权重系数变换法对优化模型进行求解.通过仿真验证了算法的有效性.     

基于CHNN的自动化立体仓库货位优化研究

利用神经网络解决组合优化问题是神经网络应用的一个重要方面。文章通过设计CHNN的能量函数与立体仓库货位分配组合优化问题相对应,当CHNN的输出状态趋于平衡点时,能实现立体仓库货位分配组合优化问题的最优解。最后,通过MATLAB实验仿真验证算法的有效性。     

基于多种群空间映射遗传算法的立体仓库储位优化

针对在自动化立体仓库中储位分配混乱及仓储效率低的问题, 提出一个通过多种群空间映射遗传算法求解的组合优化模型. 该方法对基本遗传算法进行改进, 对货物自身需求量、 货架重心及货物相关性这3个方向组成的目标函数进行整体寻优. MATLAB仿真实验结果表明, 该方法得到了较现有算法更优的结果, 3个目标函数值均有改善, 并且任务容量会影响改进方法的优化能力.     

计及高比例可再生能源的配网系统储能多场景优化配置

为解决传统方法中可再生能源出力波动大、可再生能源和储能利用效率不高等问题,提出一种计及高比例可再生能源的配网系统储能多场景优化配置方法。通过在配网系统电源侧接入储能,定义配网系统储能配置场景,采用一阶低通滤波,结合波动率期望值确定方法,将低通滤波时间常数作为储能容量配置的关键参数,计算能源发电波动场景储能目标输出功率。采用上下限约束法,计算负荷储能释能场景储能目标输出功率。结合配网系统运行成本,构建储能多场景优化配置模型,求解储能最优功率和容量最优解,获得储能最优配置方案。实验结果表明,所提方法减少了风电出力和光伏出力的最大波动量、最大波动率,可再生能源出力更加平稳,减少了弃风率和弃光率,增加了储能出力,提高了可再生能源和储能利用效率。     

多产品三阶段供应链选址分配问题及其遗传算法

 建立了一种基于最小物流费用的多产品三阶段供应链选址分配模型,该模型综合考虑了原材料和产品的运输费、工厂的固定建设费及原材料采购费和产品加工费、销售中心的固定建设费和库存保管费等。在多产品三阶段供应链体系中,在供应商-工厂阶段,一个工厂不仅可以从不同的供应商处采购不同产品的原材料,而且同一种产品的原材料也可以从不同的供应商处采购;在工厂-销售中心和销售中心-顾客阶段,产品需求者虽然可以从不同供应者处采购不同产品,但同一种产品却只能从一个供应者处进货。根据模型的这些特点,本文结合选址问题的随机顺序编码和运输问题的优先权编码技术,设计了一种新的染色体编码方法,从而借助遗传算法实现了多产品三阶段供应链选址分配问题的求解。数值仿真结果表明,本文给出的染色体编码方案是恰当的,设计的遗传算法具有较高的搜索效率,能够快速稳定地求解多产品三阶段供应链选址分配问题。     

考虑负荷聚合商的源荷双侧合作协同运行策略

为应对可再生能源出力间歇性对电能供需实时平衡带来的挑战,利用供给侧与需求侧相互配合的运营模式,进而提出考虑负荷聚合商参与的源荷合作博弈优化模型。首先,构建考虑负荷聚合商的源荷合作运行基本框架,以解决源侧可再生能源出力波动性带来的电能供需供应难题。其次,计及源侧发电成本、弃风成本,荷侧需求响应成本,构建源荷双侧支付函数模型;并以源荷合作运行总成本最低为目标函数,以保证各参与主体的运行经济性。再次,基于Shapley值分配法,提出合作运行联盟内源荷双侧的成本分配策略,从而保证合作运行联盟的稳定性。最后利用算例仿真验证所提源荷合作运行策略的可行性与有效性。结果表明：所提策略可减小负荷峰谷差、减少火电机组出力、提高可再生能源消纳量、降低源荷双侧运行成本,对系统的经济环境效益具有积极作用。     

基于电压稳定度的分布式储能选址定容规划

本文针对配网中引入高比例风电、光伏等新能源引起的电压波动问题,提出基于电压稳定度的优先选址和改进粒子群算法的储能系统选址规划。首先以电压稳定度为指标,选出配网中部分相对稳定性较弱的节点,进行优先选址;然后以系统日有功损耗最小为目标,由改进的粒子群算法对储能系统的容量优化配置问题进行求解。最后对改进的33节点配电网系统进行仿真,验证该方法在储能选址定容工作中的有效性和可行性,为含高比例新能源的配网进行储能电站选址定容问题提供参考。     

云计算环境下浮点和整数同时多线程资源配置方法研究

云计算环境下数据规模较大,当前资源配置方法依据优先级、按照顺序对资源进行配置,具有资源利用率低、配置效率低、能耗高等弊端。为此,提出一种新的云计算环境下浮点和整数同时多线程资源配置方法,分析了计算操作和访存操作的并发性,给出云计算环境下和每片外访存load操作相应的发射执行指令数的定义,得出在相同时间段内IPM值越大,计算型与访存型操作同时执行的机会越大,资源配置性能越高的结论。依据该结论,通过IPM实现云计算环境下浮点和整数同时多线程资源配置,将较多的资源分配至IPM值较大的浮点或整数线程中,将较少的资源分配至IPM值较小的浮点或整数线程中,使得云计算环境下的共享资源得到最佳配置。利用实验测试所提方法的实际应用性能。实验结果表明,所提方法资源利用率高、能耗损失低、资源配置效率高,整体资源配置性能很高。     

加 窗 时 空 分 析 法 实 现 三 维 测 量

分析了传统时空分析法空间和时间成本，发现过多无效数据的处理是导致计算效率低下的原因，提出了加窗时空分析法.该方法通过对时间序列的数据进行加窗截取，缩小了数据计算范围，从而减轻了内存负担，提高了计算效率.同时，小窗口的浮动特性使得延迟计算时间缩小到1/2窗口值，并且可实现随着图像的获取进行逐帧计算.对3个实验物体进行三维测量，曲面实验结果精细正确.在与传统时空分析法的定量比较中，该方法结果与传统方法结果在距离阈值10-6下的正确率和回调率高达99.8%，且计算时间仅为传统方法的2%.因此，加窗时空分析法使用较小的计算成本实现了高质量的计算结果.     

考虑源荷不确定性的风光储耦合制氢系统两阶段能量调度

为降低源、荷不确定性对系统能量调度的影响,提出了一种离网型风光储耦合制氢系统两阶段能量调度策略,并建立日前-日内两阶段滚动优化调度模型。日前调度阶段,采用电解槽分级调度策略,并以系统富余功率或过剩功率与可再生能源总功率比值最小为目标函数,建立日前系统稳定性调度模型。日内调度阶段,考虑可再生能源与负荷的不确定性,提出储能分组调度策略,建立包含源、荷预测误差的日内调度目标函数,以滚动优化方式修正日前机组出力计划。对黏菌算法改进,使用改进黏菌算法求解调度模型。算例表明：所提出两阶段稳定性调度模型可有效应对源、荷不确定性对系统能量调度影响,提高了系统应对源、荷波动时的稳定性。     

基于立体视觉的空间球体快速定位方法

采用双目立体视觉系统,对空间球体三维视觉定位方法进行了研究,提出了基于双视锥曲面的球体定位方法.为了实现对球体三维位置的动态实时检测,提出一种基于预测的椭圆曲线快速搜索算法.该算法采用随机Hough变换的取样思想和启发函数预测椭圆搜索区域,减少Hough变换的计算量.为了提高Hough表的操作效率、减少存储空间,设计了一种有效的Hough表存储结构.通过多种方法的综合应用,降低了球体三维定位的计算量和对存储空间的需求,并在实验中验证了所提出的方法.     

计及柔性安全裕度的多电飞机负载转供策略

采用多电飞机电气系统的节点电压柔性表示可变的运行点安全裕度,提出考虑飞机运行工况和变频启动发电机故障位置的离线最优负载转供策略。首先,基于同一工况下负载相关关系构建多维联合分布函数,结合蒙特卡洛法生成表征负载不确定波动的大量场景,并利用Ward系统聚类进行场景削减。然后,以增大系统电压柔性和降低网络损耗为目标,建立了负载转供柔性优化模型。同时,为提高计算收敛性和速度,对NSGA-Ⅱ算法进行改进,最终结合TOPSIS分析得到Pareto最优折中解。应用实际Boeing 787电气系统进行分析,结果表明,改进NSGA-Ⅱ算法具有更快的收敛速度和更佳的优化结果,且本模型得出的转供策略对比传统方式在提升运行安全性与经济性方面有一定效果。