基于平面不封闭图形切割的路径规划

在平面切割环节中，如何确定更短切割路径以减少加工成本、降低设备损耗和提升切割质量是工业应用和学术研究的重点。目前国内外对平面切割路径的研究主要集中于封闭图形，为此，针对在激光刀模行业中不封闭图形的问题，提出一种基于禁忌搜索的贪婪算法和贪婪准则的局部优化。首先使用构建型的贪婪算法和改进型的禁忌搜索算法相结合的方式对加工过程中的图元路径进行优化排序，随后提出贪婪准则的局部优化系数，削弱贪婪算法的“贪心”思想，解决加工路径的规划和优化问题。实验数据表明，禁忌搜索的贪婪算法和局部优化在对切割路径的规划和空行程优化上有显著效果，空行程减少50%以上，并且其优化性能和图元数量成正比，能有效地解决刀模行业以及其他激光雕刻行业中图形不封闭的切割难题。     

考虑实时路况和车辆周转率的成品油配送路径优化研究

针对成品油销售企业主动配送模式的新形势。首先,结合实时路况、夏季高温天气政府禁止12:00到16:00区间配送成品油和配送企业对车辆配送周转率的现实需求,利用GIS地图应用程序获取现实中的路网结构和行驶时间。其次,以"时间最少"的运输总距离最小化作为优化目标,通过建立数学模型和采用禁忌搜索算法解决成品油二次配送过程车辆路径问题,保证配送企业运营效益的最大化。最后,通过实例分析和验证。研究表明:该方法可解决真实路况下成品油配送的路径优化问题,具有很好的应用价值;同时可以降低配送成本,能够大幅提高车辆配送周转率。     

MIMO-GFDM系统中低复杂度动态禁忌搜索检测算法的改进

针对多输入多输出的广义频分复用（MIMO-GFDM）系统的等效信道矩阵维度极大，传统的MIMO检测算法复杂度高且性能不佳的问题，将大规模MIMO系统中的动态禁忌搜索（RTS）检测算法运用到MIMO-GFDM系统中，并解决了RTS算法初始值的求解复杂度高的问题。首先利用最小均方误差（MMSE）检测算法所用到矩阵的正定对称性将矩阵Cholesky分解，并结合Sherman-Morrison公式迭代计算初始值，降低了初始值求逆的高复杂度；然后以改进的MMSE检测结果作为RTS算法的初始值，从初始值逐步全局搜索最优解；最后通过仿真，对不同算法的迭代次数和误码率（BER）性能进行了研究。理论分析与仿真结果表明：在MIMO-GFDM中，所提改进RTS信号检测算法误码率远低于传统信号检测算法。在4QAM时，RTS算法大约有低于MMSE检测6 dB的信噪比性能增益（误码率在10^-3时）；在16QAM时，RTS算法大约有低于MMSE检测4 dB的信噪比性能增益（误码率在10^-2时）。与传统RTS算法性相比，所提改进算法在不影响误码率性能的同时降低了算法复杂度。     

基于第三方物流的家具配送开放式车辆路径问题

为了降低家具配送成本,提高物流效率,基于第三方物流配送模式,构建了以总行驶距离最短和车辆数最少为最优目标的开放式车辆路径问题(open vehicle routing problem,OVRP)数学模型,并设计了一个改进的两阶段禁忌搜索算法进行求解,第1阶段求解包含所有客户的TSP(traveling salesman problem)路径来作为第2阶段划分OVRP路径的基础.设计了一个随机动态禁忌表,并将"邻域算子编号"和"邻域交换点对"同时作为禁忌对象,避免了过度禁忌的情况.另外,对5个邻域算子进行了测试,表明采用由点交换、分序点插入、点逆序和前点前向插入这4个算子组成的多邻域结构体效果最佳.经算例测试和文献对比,验证了设计算法的有效性,采用第三方物流配送比自营物流配送更节省成本.     

机电装配体拆卸序列的自动生成及组合优化探讨

为深入研究机电装配体拆卸序列的自动生成和优化问题，本文首先建立了装配体的自由-干涉矩阵，并将其作为描述机电装配体结构的数学模型，并在此基础上提出了“拆卸楔”概念和具体算法，依照此法计算机电装配体上各个零件的拆卸序列和方向，最后基于遗传计算的早敛问题提出搜索-遗传组合优化算法，将搜索算法中的集中策略适当引入到遗传算法中，可以获得相对健壮的搜索行为。此外，本文还提出了一种关于初始拆卸序列群体的自动生成算法，实践表明，这种自动生成算法能够有效的解决机电装配体拆卸序列的优化组合问题，而且生成的拆卸序列在数据方面均优于单纯遗传算法结果。