面向大气背景测量卫星的任务规划问题、建模及求解方法

研究了面向大气背景测量试验的卫星任务规划问题。采用长短期相结合的规划方式,建立了基于模型预测控制的滚动规划模型,运用禁忌搜索算法进行求解。最后实例验证了方法的有效性;为此类卫星的研制提供了重要的借鉴意义。     

求解货物在线装箱问题的融合算法

实现集装箱的自动码放规划对于提高装箱容积率、提高经济效益具有重要意义.针对货物在线码放过程中存在的多种实际约束,提出一种由在线极值点(online improved extreme point,IE)算法与模拟退火(simulated annealing,SA)算法结合的在线融合码放(IES)算法,考虑货物尺寸约束,质量约束与装载顺序约束设定多种码放规则以及优化函数,对IE算法中角点坐标序列进行实时迭代更新,并将该角点序列作为初始解序列,基于模拟退火优越的局部搜索能力以及算法的灵活性,两者融合来寻求全局最优角点解坐标.实验结果表明IES算法平均容积率达到89.17％,相比IE算法提高10.34％,证明IES算法在强异构货物实时码放和提高集装箱容积率方面有较好效果.该算法提高了三维装箱算法的工程性,为实现集装箱货物的自动码放创造了必要条件.     

地图代数距离变换算法的改进及实现

为进一步提高地图代数距离变换算法的效率,详细分析了已有地图代数的欧氏距离变换算法,针对三个方面对已有算法进行改进,并且运用C++语言编写程序实现。该算法在增加较小存储空间的情况下,避免了行列号的排序查找,与已有算法进行了对比试验,证实该算法的效率较已有算法提高了约20%。     

基于非泊松分布的不可修备件优化配置模型

 针对已有备件配置模型的局限性,研究需求服从非泊松分布的不可修备件优化配置模型.通过分析两级库存系统不可修备件的保障特点,将需求服从泊松分布的假设放宽,建立需求服从非泊松分布的不可修备件满足率通用模型,在此基础上构建以备件配置费用最小为优化目标,以系统备件配置满足率为约束条件的两级库存系统不可修备件配置优化模型,并通过遗传算法给出最优配置方案.结合案例的优化及验证结果显示,该优化配置模型适用于正态分布等需求服从非泊松过程的备件配置问题,其配置方案在保证系统备件配置总费用最低的前提下,使备件满足率达到95.02%,与Opus 10 软件的计算结果一致,表明优化配置模型的可行性和可靠性.     

基于遗传优化获取微阵列最佳分类规则

基于遗传编程(GP)提出一种最优规则遗传算法(BRGA)对分类规则进行优化的方法,获取最佳分类规则集,此算法可以调整分类器模型的相关参数,在适当增加迭代基础上大幅提高分类的精确度,具有相当的灵活性和可理解性.利用6个基因数据集检验了算法的性能.仿真结果表明,本文提出的算法与其他文献的方法相比,在具有较高分类精确度和稳定性前提下大幅降低了计算复杂度及冗余.     

立体仓库固定货架拣选路径优化的蚁群算法研究

本文详细分析了各类蚁群算法及其参数,将这些算法结合立体仓库固定货架拣选路径问题,选取出适合实际情况的算法模块;根据算法特性提出了根据迭代次数自适应调整q0参数和使用精英策略更新信息素两项优化等策略并通过仿真试验证实其优化性。在分析基础之上提出新蚁群算法的数学模型,通过大量仿真试验,得证新算法可以在较短的时间内找到较优的拣选路径,应用到实际操作中极大提高了立体仓库的使用效率。     

Unix系统中进程调度算法的分析与评价

本文在阐述Unix系统中先来先服务算法、最高优先权优先调度算法、时间片轮转调度算法、短进程优先调度算法基本思想的基础上,对其进行了详细的分析和评价。     

基于元胞自动机的启发式算法的改进

将元胞自动机应用于机器人路径规划,对移动机器人及其周围环境建立元胞自动机模型。机器人环境空间完全已知时,利用启发式算法与元胞自动机模型结合的方法,通过反复遍历具有最低耗费值的一系列元胞生成最优路径。并利用多层次的交互式元胞自动机,在方向有约束和地形耗费不同的环境中实现机器人的路径规划。     

多集散点VRP客户需求扰动的恢复模型

针对客户既有需求(配送)又有供应(集货)的车辆路径问题(MDVRPPD)的客户需求变动而导致物流配送计划无法实现的问题,运用干扰管理的思想,从物流服务商满意度和客户满意度两个方面衡量物流配送系统的扰动程度。以最小化客户不满意度、配送成本和路径偏离程度为目标,构建干扰恢复模型。设计了求解该模型的克隆免疫算法。最后,通过仿真研究,将干扰管理优化结果与原方案重新调度结果进行对比,验证了干扰恢复模型和算法的可行性和有效性。     

经济负荷分配问题的闭环文化粒子群算法

结合文化算法的双层进化结构和粒子群算法的局部搜索性能,提出了求解经济负荷分配问题的闭环文化粒子群算法。算法设置了上层的信念空间和下层的群体空间,并利用同步传输方式通过接受操作和影响操作来完成两层空间的交互;各群体空间采用反馈控制的原理对粒子的演化速度进行控制以保持群体的多样性。通过对文献中的3机组6母线和IEEE30BUS经济负荷分配问题的仿真结果表明,闭环文化粒子群算法有更好的收敛性能和更快的收敛速度。