基于蚁群算法求解混流装配线传送带中断问题

将可扩展工作域概念引入混流装配线中的传送带中断问题,研究了该问题的相关性质：装配线中断发生的充分必要条件,目标函数的边界等．在此基础上,设计了约束集-蚁群算法求解环型油漆车身缓冲区约束下,以传送带中断时间最短为目标的汽车制造排程问题、算例验证了文中解决策略的优越性,同时显示了物料流平准化对传送带中断的影响．     

具有可扩展授权恢复机制的新型图像水印系统

建立了一个具有可扩展授权恢复机制的图像水印系统模型,先把图像小块划分后再使用DCT变换与量化编码,将得到的水印信息进行移块重组为二值水印图像,然后利用混沌映射算法使二值图像分散开来,极大地扩展了水印空间.另外,分析了传统水印算法安全问题,使用了改进的共享与授权协议来规范混沌参数的使用规则,提高了系统的安全性.     

蚁群优化算法的原理及其应用

蚁群优化算法是近年来出现的一种新的启发式搜索算法,首先介绍了蚁群算法的基本原理,然后着重讨论了如何将其用于求解旅行商问题(TSP),最后分析了蚁群算法的一些基本特征.     

改进型蚁群算法在Job Shop问题中的应用

应用改进型蚁群算法解决车间作业调度问题。在原有标准蚁群算法的基础上采用了新的状态转移规则,讨论了各种不同的轨迹更新规则对仿真结果的影响,并通过统计数据验证了改进型蚁群算法优于标准的蚁群优化算法。由于算法中的参数对算法的求解效率和求解结果都有一定的影响,所以对此也进行了初步的研究,得到了运行较好的参数取值范围。     

RS-GA-KNN算法识别灵长类动物DNA序列剪接位点

以灵长类动物DNA序列的剪接位点识别资料为研究对象,将选定样本序列中各碱基编码作为原始变量数据,用粗糙集方法和遗传算法对原始变量数据进行变量筛选,即以粗糙集方法选取的变量为基础,用遗传算法进行变量的二次搜索,从样本序列各碱基中挑选出保守性强的碱基对应的变量构成变量集,采用最近邻聚类识别灵长类动物DNA序列剪接位点类型,总识别准确率达90．66％,明显高于直接使用原始变量数据或将粗糙集理论方法和遗传算法单独用于变量选取的识别结果．     

Temperature modeling and control of Direct Methanol Fuel Cell based on adaptive neural fuzzy technology

Aiming at on-line controlling of Direct Methanol Fuel Cell （DMFC） stack, an adaptive neural fuzzy inference technology is adopted in the modeling and control of DMFC temperature system. In the modeling process, an Adaptive Neural Fuzzy Inference System （ANFIS） identification model of DMFC stack temperature is developed based on the input-output sampled data, which can avoid the internal complexity of DMFC stack. In the controlling process, with the network model trained well as the reference model of the DMFC control system, a novel fuzzy genetic algorithm is used to regulate the parameters and fuzzy rules of a neural fuzzy controller. In the simulation, compared with the nonlinear Proportional Integral Derivative （PID） and traditional fuzzy algorithm, the improved neural fuzzy controller designed in this paper gets better performance, as demonstrated by the simulation results.     

旱涝灾害的遗传-神经网络集成预测方法研究

利用遗传算法的全局搜索能力同时进化设计三层BP神经网络的结构和连接权,并以进化后的网络结构和连接权作为新的神经网络结构和初始连接权,再进行新一轮附加动量的BP神经网络训练,把训练后的结果简单平均集成,以此建立旱涝灾害的遗传-神经网络集成预测新方法。应用该方法对广西桂林6月(主汛期1995~2005年)的降水量进行实例预测的结果表明,该方法的收敛速度快,预报精度高,易于操作,是一种具有较高应用价值的预测方法。     

基于遗传算法的有向铁路空车调度的仿真研究

采用有向图来表示空车调度问题的行车方向约束,根据提出的方向函数建立了该问题的数学模型,并采用 基于精英选择模型的遗传算法解决该问题,使得空车分配在尽量满足流向约束时达到最优或近优。仿真实例验证 了该方法的有效性。     

基于蚁群算法的FMS工艺路线的优化配置

柔性制造系统在工业发展中的作用越来越大,而如何使柔性制造系统发挥最大的功效则是现阶段面临的一个主要问题。文章基于蚁群思想,提出了一种融合网格法的蚁群算法来求解柔性制造系统工艺路线优化配置的方法。算例结果证明,该算法能使系统设备工作负荷达到均衡,从而提高系统工作效率。     

救援效率视角下灾后动态应急配送网络优化

针对应急救援问题,在受灾点的位置、需求以及受灾人口等信息动态变化的情况下,建立动态有向救援网络,以救援效率最大化为目标构建数学模型。运用数据包络分析模型,对各段救援路线的效率进行评价;建立基于效率的动态路由模型,通过时间片的划分将动态路由转化为多阶段的静态路由;设计了改进的混合贪心蚁群优化算法对模型进行求解,并将该算法与遗传算法、粒子群算法以及基础的蚁群算法进行对比。实验结果表明：改进的混合贪心蚁群优化算法能够有效处理动态路由问题,寻求到更高的救援效率。