求解多Hoist循环调度问题的帝国主义竞争算法

自动化的电镀生产线通常设计有多台受计算机控制的Hoist(物料搬运设备),以便生产大批具有柔性制造特征的产品。基于搬运作业的最小时间间隔法,构建了多Hoist循环调度问题的混合整数线性规划模型,并首次使用基于群智能的元启发式算法(帝国主义竞争算法)求解该问题。借鉴遗传算法的进化机制,分别对搬运作业的优先关系序列、Hoist的分配序列进行不同的交叉、变异操作以实现帝国主义竞争算法的同化过程。针对种群进化过程中产生的大量不可行解,提出基于Hoist分配的不可行解修复策略以修复搬运作业优先关系。最后,基于标杆案例和随机案例,分别与专业优化软件CPLEX以及遗传算法进行对比,测试结果验证了所提出的方法的有效性。     

装配序列规划问题求解的一种混合算法

基于蚂蚁算法和的遗传算法特点,给出了一种解决装配序列规划问题的遗传和蚂蚁混合算法.混合算法中利用蚂蚁的每一次周游,快速生成问题的一组可行解,用遗传算法对得到的可行解进行快速优化,并根据优化解的质量,生成路径上的信息素分布,以加速蚂蚁最优路径上信息素的积累,从而引导蚂蚁更快地搜索到问题的最优解.实验结果表明,混合算法在装配序列规划问题求解上具有更好的性能.     

基于混合差分进化的混排Flow-shop分批优化调度

考虑到实际环境中的订单批量性,研究Flow-shop制造过程分批优化调度.针对制造过程中不同产品所含批量之间允许交叉生产的情况,考虑传输批量大小约束,建立了问题模型.基于分批生产策略设计了一种混合差分进化算法来优化确定批量划分和排序优化.该算法采用两级染色体编码,对划分染色体和排序染色体分别采用前面所设计的进化过程.为了进一步缩短完工时间,在算法解码过程中基于分批传输策略进行二次划分,得到小传输子批.通过实验仿真对所提方法进行比较分析,验证了所设计划分方法的有效性以及算法的优化性能.     

动态需求低碳开放式选址—路径问题

针对需求动态变化对选址及配送路径碳排放的影响,提出了预优化和实时优化的两阶段选址—路径问题,建立了相应的低碳动态需求开放式选址—路径模型,设计了四阶段混合量子差分进化算法进行求解。通过构造最优差分变异策略,并将其与动态量子旋转门及贪婪量子选择方式相结合进行解的更新及改善。仿真实验结果表明碳排放量与需求正相关,采用实时响应策略使目标成本降低15.05%;与其他3种算法相比,所提算法具有较好的搜索能力,能满足实时调度的要求。     

基于单染色体量子进化算法的轨迹生成机构优化设计

单染色体量子进化算法(SQIEA)较传统量子进化算法(CQEA),具备更快的收敛速度和全局寻优能力,并有效地克服了早熟的现象.将单染色体量子进化算法应用于四杆机构轨迹综合优化设计,实现了机构运动轨迹最佳逼近某一给定运动轨迹,解决了四杆机构的复杂非线性优化问题,并验证该方法的可行性和有效性.     

基于强度Pareto进化的注塑机注射性能多目标优化

为实现大型注塑机注射性能的优化设计,构建了注射压力、注射速率和注射功率优化模型,应用多目标进化算法,系统分析了影响注射性能的各方面因素.改进强度Pareto进化算法,引入模糊C均值聚类,加快外部种群的聚类过程.采用约束Pareto支配和浮点数、二进制混合染色体编码策略,一次运行就能求得分布均匀的Pareto最优解集,并使用基于集合理论的方法选择一个最优解.试验分析表明:结合了强度Pareto进化算法与模糊C均值聚类方法的混合算法在提高注射综合性能的同时,能够获得比线性加权法分布性更好的Pareto前沿;且与强度Pareto进化算法相比,显著缩短了运算时间,具有较高的效率与鲁棒性.     

多车型动态需求车辆路径问题建模及优化

针对现代物流配送系统中客户需求动态变化、配送中心车型多样化以及车辆行驶路线开放式的特点,建立了多车型开放式动态需求车辆路径问题的两阶段数学规划模型。制定了相应的预优化路线调度和实时动态调度的两阶段求解策略,提出了混合2-OPT量子进化算法的求解方法,设计了一种将常用的整数编码转换为量子比特的编码方法,每一个染色体都代表一种行车路线方案,对于量子进化算法求得的行车路线方案,引入2-OPT优化方法,对线路内的子路径进行局部调整,进一步提高了算法的收敛速度。最后通过实例测试及与其他算法的比较,验证了该方法的有效性。     

一种求解Flow-Shop调度问题的混合量子进化算法

针对Flow—Shop调度问题,在量子进化算法的基础上,提出了一种求解置换流水车间调度问题的混合量子进化算法（HQEA）,融合了量子进化算法和经典遗传算法的优点,并提出了一种新的针对置换流水车间调度问题的解码方法和一种新的量子门更新旋转角策略,最后针对一系列典型置换流水车间调度问题进行了对比仿真。研究结果表明,所提出的混合量子进化算法HQEA具有良好的全局搜索能力和较快的收敛速度。     

一种求解集成生产计划的混合协同进化算法

讨论了一类带有序列相关的机器调整时间和有限缓冲空间的流水车间批量计划与调度的集成优化问题,给出了该问题的非线性混合整数规划模型,提出了一种求解混合协同进化问题的算法.模型的目标函数是使库存费用、缺货费用和加班费用之和最小,约束函数考虑了库存平衡约束和需求平衡约束.算法采用协同进化算法与遗传算法的并行混合搜索结构,通过迁移算子把协同进化的子种群和独立进化的公共种群有机联系起来,同时算法采用基于邻域的进化策略,以提高算法性能.最后,对三种不同规模的问题进行了数值仿真实验,结果验证了算法的有效性.     

基于混合差分进化算法的作业车间动态调度

针对动态多变环境下的作业车间调度问题,在基于周期和事件驱动的滚动窗口再调度策略基础上,采用冻结时段思想,同时又允许再调度在冻结时段内的资源上的闲置时段安排任务,并由此建立了机器存在不可用时段约束的动态调度模型。借鉴量子进化算法中量子旋转门更新量子位的方法,设计了三段式交叉操作,并在算法框架中嵌入了局部搜索操作,提出了混合差分进化算法作为再调度的优化方法。通过算法性能与作业车间动态调度实验,验证了所提动态调度方法的有效性。     

面向Job Shop调度的算法融合方法研究

提出一种算法融合方法,解决单一算法求解Job Shop调度问题存在的不足,提高这类问题的求解质量。在融合方法中,采用遗传算法和蚁群算法进行并行搜索;根据Job Shop调度问题解的特征,提出基于关键工序的邻域选择方法,并将基于这种邻域选择方法的禁忌搜索算法作为局部搜索算法,加强了遗传算法和蚁群算法的局部搜索能力。采用算法融合方法构造的优化算法对13个难解的benchmarks问题实例进行求解,在较短的时间内,得到的十次实验结果的makespan最优值和平均值优于并行遗传算法(PGA)和TS算法。采用算法融合方法构造的优化算法具有较强的搜索能力,说明提出的算法融合方法是有效的。     

一种新的优化算法一遗传算法的设计

本文说明了遗传算法的含义,操作方法,设计方法及及它的改进途径。     

锥束XCT重建算法的实现

计算机断层成像（CT）是一门用来获取观测目标断层图像的技术，它广泛地应用于医疗诊断和工业无损检测等领域。与CT系统其他部分比，重建算法是其核心，本文实现了锥束CT重建的三种算法：FDK算法、Katsevich算法和EM算法，并对这三种算法进行了比较研究。     

遗传算法及其在机械工程中的应用

介绍了遗传算法的基本原理、基本特点及对简单遗传算法的一些改进，简介了其在机械工程中的应用成果，并对其研究前景进行了展望     

RESEARCH OF PROBLEMS ON REALIZING DIRECT ALGORITHM OF WAVELET TRANSFORM

Direct algorithm of wavelet transform (WT) is the numerical algorithm obtained from the integral formula of WT by directly digitization. Some problems on realizing the algorithm are studied. Some conclusions on the direct algorithm of discrete wavelet transform (DWT), such as discrete convolution operation formula of wavelet coefficients and wavelet components, sampling principle and technology to wavelets, deciding method for scale range of wavelets, measures to solve edge effect problem, etc, are obtained. The realization of direct algorithm of continuous wavelet transform (CWT) is also studied. The computing cost of direct algorithm and Mallat algorithm of DWT are still studied, and the computing formulae are obtained. These works are beneficial to deeply understand WT and Mallat algorithm. Examples in the end show that direct algorithm can also be applied widely.     

相位恢复算法在仿真与实验上的研究

相位恢复算法一直存在着精确度不高,收敛速度慢甚至停滞不前等问题。将基于光强传输方程(TIE)法与G-S迭代算法混合提高了相位恢复的精确度,梯度算法的提出加大了迭代步长,使得收敛速度加快。采用GS-TIE算法和振幅加成梯度算法分别从仿真和实验的角度去比较分析恢复的效果。通过对二维图像仿真得出,振幅加成梯度算法在收敛速度上是GSTIE迭代算法的3倍,精确度是GS-TIE迭代算法的10倍。从实验结果得知,GS-TIE恢复的相位清晰可见,轮廓明显,在边缘处过度均匀,而振幅加成梯度算法相对比较模糊,在轮廓边缘处过度不均匀,悬差较大。     

基于混合遗传算法的Job-Shop调度问题的研究

Job-Shop调度问题是最困难的组合优化问题之一,由于其固有的计算复杂性,一般无法利用经典解析算法求出最优解。结合实际生产情况,建立了Job-Shop调度问题的模型,并基于遗传算法与局部搜索启发式算法相结合的混合遗传算法的思想给出了求解此模型的算法过程。     

优化算法在汽车动态称重信号处理中的改进和简化

本文讨论了几种动态称重信号去噪的算法,分析了各种算法的优缺点,对其中的优化算法进行了改进,摒弃了繁杂的模型参数估计并结合平均算法,从而简化了处理过程.在实际测试中,取得了很好的效果.     

求解Job-shop调度问题的混合遗传算法

分析了单件生产车间调度问题,提出了适合Job-shop调度的算法-混合遗传算法.通过分析几种求解该问题的典型混合遗传算法,说明了混合遗传算法是求解该问题的可行且有效的方法,并且在具体的环境下有一定的优越性。