基于MTO-MTS的钢厂合同计划方法

建立了基于MTO-MTS的钢厂合同计划的整数规划模型,模型同时考虑库存余材匹配和生产计划,以提前/拖期惩罚、交货时间窗内拖后惩罚、生产费用、库存匹配费用、合同违约惩罚总额最小为目标.根据模型特点,构造了对非可行解进行启发式修复的改进粒子群算法求解策略.仿真实验首先对参数设置进行分析,然后对多组数据进行了结果分析,并在相同条件下,对比了本文模型与分阶段考虑库存匹配/合同计划方法的实验结果,验证了本文模型和算法的有效性.     

求解二层线性规划问题的混合粒子群算法

结合粒子群优化方法和单纯形法为二层线性规划构造了一个混合粒子群优化算法.算法具有两层结构,其中粒子群算法用以求解上层规划问题,单纯形法用以求解下层规划问题.设计的粒子群在上层决策变量的可行城内搜索最优解,同时通过单纯形法求解下层规划问题得到每个粒子相应的下层规划问题的解.算法通过初始种群可行化,以及步长控制、不可行粒子淘汰等技巧避免了使用罚函数处理约束带来的困难,提高了粒子群优化算法的计算性能.最后,我们给出算法的数值例子并对该算法的计算性能加以分析.     

基于粒子群算法的资源均衡

提出了将粒子群算法运用到型号研制项目资源均衡优化问题中的构想,建立了适用于资源均衡优化问题的粒子群算法模型,设计了基于非关键活动动态时差的资源均衡优化粒子群,构建了基于资源强度和活动实际开始时间的评价函数,给出了算法流程,并通过算例的计算分析,应用该算法得到的资源强度比初始方案的降低了88.38%,比P3软件及Project2002的结果分别降低了58.42%、74.48%,验证了该算法的可行性与有效性,同时还获得了若干个次优方案.     

基于改进粒子群优化算法的虚拟企业伙伴选择

在分析基本粒子群优化算法和建立虚拟企业伙伴选择多目标决策模型的基础上,提出了一种求解供应链联盟伙伴选择的优化问题的改进粒子群算法.在优化过程中,该算法以优良适应值粒子取代部分不良适应值粒子,使算法具有过滤能力,加快了搜索速度,并保证了收敛于全局最优解.实验结果用基本粒子群算法进行了验证和比较,表明该改进粒子群算法具有较好的性能和简单快速准确等特点.     

PNBA 分子在银纳米粒子表面的吸附取向

通过表面增强Ｒａｍａｎ散射,紫外可见吸收光谱等手段研究了极难溶于水的对硝基苯甲酸分子在银纳米粒子表面以及银镜表面的吸附取向。研究表明,在银胶／乙醇的混合体系中,由于银纳米粒子表面活性位和水分子的协同作用导致ＰＮＢＡ分子在银纳米粒子表面的吸附取向发生明显变化。     

宏观孔对泡沫工业纯铝阻尼行为的影响

文章运用多功能内耗仪研究了宏观孔对空气加压渗流法制备的泡沫工业纯铝阻尼行为的影响。在室温低频率条件下测量了泡沫工业纯铝的内耗,实验结果表明泡沫工业纯铝的阻尼能力比致密工业纯铝的阻尼能力提高较大,前者内耗随着测量频率的增加而增加,同时也随应变振幅的增加而增大。运用TEM观察材料的微观结构,发现在晶界附近存在大量的位错亚结构。根据内耗测量和微观观察,讨论了泡沫工业纯铝中可能的阻尼机制,基于多孔弹性材料的平面波方程,理论计算得到了泡沫工业纯铝中内耗的表达式。     

基于退化检测和优化粒子滤波的轴承寿命预测方法

轴承广泛应用于各种机械设备中,为避免轴承突然损坏而导致设备故障,应有效预测其剩余使用寿命,因此提出一种基于自适应退化检测和粒子群优化粒子滤波(particle swarm optimization-particle filter,PSO-PF)算法的轴承寿命预测方法.首先,从轴承振动信号中提取候选特征,并对候选特征进行...     

装配式建筑生产-运输-施工调度研究

装配式建筑是建筑工业化的重要标志,但由于施工、生产及运输等多个作业空间不能有效协同导致的建筑成本高、工期优势不明显成为其推广应用的瓶颈问题.在对装配式建筑生产施工调度过程分析的基础上,以缩短施工进度及协同各作业空间为目标,基于建造过程研究作业空间的协同管理机制,建立装配式建筑项目全过程协同调度模型,采用粒子群算法对该模...     

钆基无机纳米粒子磁共振造影剂设计的研究进展

磁共振成像(MRI)技术是常见的临床医学影像学的检测手段之一.在临床诊断中使用最多的是纵向弛豫(T₁)造影剂：马根维显(Gd-DTPA).自其正式商用化后,人们对钆基造影剂进行了大量研究.文章介绍了钆基无机纳米粒子(Gd IONPs)造影剂的作用原理,阐述了无机纳米粒子的形貌、尺寸、表面修饰、氧空位等因素的影响,并对Gd IONPs造影剂的设计做了展望.     

基于精英反向学习粒子群算法的光伏电池参数辨识

快速准确辨识光伏电池参数对于电池输出功率预测及电池故障诊断模型的研究具有重要意义.针对传统智能算法应用于光伏电池参数辨识时存在准确性低、易陷入早熟的问题,提出一种精英反向粒子群算法(EOPSO),在算法进化过程中,对当前种群中的优秀个体根据概率进行精英反向学习,生成精英反向种群,并将精英反向种群与当前种群进行竞争,当算...