基于量子遗传算法的染缸排产问题研究

根据染缸排产过程中产品种类多、加工设备多、批量小、调度复杂等特性,建立染缸排产调度模型,提出一种新的并单、拆单方法,用于问题预处理,并采用量子遗传算法加以求解。仿真实验结果表明,该方法对于求解染缸排产问题简单有效,且采用量子遗传算法的求解结果优于传统遗传算法,能够有效减少企业生产成本。     

APS系统中基于改进的遗传算法的分布式排产研究

探讨了在分布式生产模式下,解决生产排程问题的新技术——APS（Advanced Planning and Scheduling）系统。系统利用PowerBuilder作为开发工具。实践证明,在APS的计划模型下,改进的遗传算法在解决分布式生产排程问题上具有良好的算法性能,并在某大型制药厂的实施中取得成功。     

车辆路径问题的一种遗传算法求解方法

对车辆路径问题(VRP)进行了描述,通过构造其染色体表达,并对染色体进行可行化影射,建立了此问题的遗传算法.实验结果表明,此算法可以有效求得车辆路径问题的优化解或近似优化解,是求解车辆路径问题的一个较好的方案.     

基于模拟退火算法的整经排产系统

对于织造企业来说,单一品种且大规模生产模式已无法匹配日益丰富的需求。在一个生产多种不同型号产品的整经车间中,需要投入大量人力频繁地更换经轴,从而增加了生产开销以及生产成本,同时也导致设备利用率的下降。目前整经车间仍采用人工排产,由于人工经验的不确定性、人工排产的主观性以及问题的复杂性,实现最优调度计划十分困难。因而,织造企业需要更有效的方法来搭建更优秀的排产计划,减少开轴数和加工时间,降低设备经轴的切换频率以提高生产效率。本文基于模拟退火算法搭建织造企业的整经生产排产系统,以期能解决多品种小批量生产模式最优化排产问题。     

基于遗传算法的飞机大修总装工作流程优化

将遗传算法应用于飞机大修总装工作流程优化中。以完成时间最短为目标,建立总装工作流程优化模型;综合“工序重置法”和罚函数法,满足总装工作中的工序和人员约束条件;采用改进的最优保存策略对基本遗传算法作进一步改进。仿真结果表明,改进的遗传算法的最优解搜索能力较基本遗传算法有明显提高,验证了GA在解决定检离位工作流程优化问题上的适用性。     

基于遗传算法聚类的车辆跟踪

运动车辆的跟踪技术已成为目前计算机视觉研究的一个焦点问题。均值聚类和滤波预测跟踪方法常用于基于区域分割的运动车辆跟踪,但c均值聚类对初始聚类中心非常敏感,用遗传算法克服均值聚类对初始聚类中心的依赖性,遗传算法聚类数目由α-β-γ滤波的预测值确定。序列图像中帧间信息融合实现当前帧图像运动区域与信息链中的车辆关联,从而正确区分新车驶入和虚警现象。实验中有效、鲁棒地获得车辆在当前帧图像的位移等运动参数。     

基于改进遗传算法的车辆调度模型

随着运输网络复杂程度的不断增加,运输车辆会遇到车祸、拥堵等干扰,传统的车辆调度模型缺少对这种干扰风险的分析,无法建立较为准确的调度模型,造成调度车辆遇到干扰时,调度效率大幅降低。为了避免上述缺陷,提出了一种基于改进遗传算法的车辆路径调度算法,引入扬长避短的思想,对所有的车辆运输路径进行编码,并对所有的路径进行选择、交叉和变异运算,运用模拟退火算法提高算法的寻优性能,形成车辆的高效调度。实验结果表明,利用改进算法进行车辆调度,能够提高运输的效率,从而满足实际运输需求。     

求解一般车辆优化调度问题的一种改进遗传算法

文章在对一般车辆优化调度问题(VRP)进行分析的基础上,为之建立了数学模型;提出了一种求解该问题的改进遗传算法,并通过实例验证了该算法具有优良性能。     

混流生产线的排产方法

1　引言混流固定比例流水线 (简称为混流生产线 )是一种广泛应用于冰箱、电热水器等家用电器生产的流水线生产方式 ,其排产问题是指确定在一定时间段上 (通常在冰箱行业中为一周或两周 )各条生产线上各种产品的生产数量 .混流生产线的主要特点是多种产品在多条流水线上同时生产     

基于遗传算法的战时备件配送车辆调度

战时备件配送的车辆调度是提高装备保障效率的关键因素.本文以装备战斗效能损失最小化为车辆调度的目标,建立了问题的数学模型,并应用遗传算法对问题进行了求解.算法中,设计了两种交叉算子,并应用了局部搜索模块作为变异算子.对算例的计算实验表明,所设计的启发式交叉算子在精度和速度两方面均优于顺序交叉算子.     

一种基于视频技术的车辆检测和计数算法

介绍了一种基于视频的车辆检测和计数算法,分析了该算法程序的实现过程,并针对系统进行了实验。实验结果证明,该车辆检测和计数系统可以检测交通路口的车辆,并且可以对通过的车辆进行计数。     

一种新型地铁车辆凸轮驱动装置的研制

采用步进电机驱动和单片机控制,实现凸轮调阻装置的智能电驱动。介绍了实现智能化所采用的关键技术及研究成果的应用情况。     

基于Petri网的地铁车辆远程故障诊断

针对当前地铁车辆故障,特别是电气故障判断的自动化需求,结合Petri网故障树判断方法,对某型号的地铁车辆故障进行判断。先对Petri网进行简单的概述,然后构建电气系统的Petri网模型,并定义相关的规则,最后搭建Petri网模型验证平台,对上述的地铁车辆传动系统故障进行判断,结果通过地面服务器展示出来。     

一种物流配送车辆路径智能优化算法研究

针对遗传算法局部搜索能力不足,运行效率较低的缺点,论文提出将最速下降法与遗传算法相结合构成混合遗传算法.通过对物流配送车辆路径的特点分析,建立了物流配送车辆路径优化问题数学模型,利用改进的混合遗传算法对模型进行求解.仿真实验结果表明,混合遗传算法求解物流配送路径优化问题,可以较好地克服遗传算法局部搜索能力方面的不足和最速下降法在全局搜索能力方面的不足,得到质量较高的解.     

基于改进遗传算法的车辆路径问题求解

一直以来，车辆路径优化问题是物流系统中普遍受到关注的热点问题，也是一类算法比较复杂的问题。结合使用遗传算法和爬山法可以有效地提高解决这类复杂问题的效率，并可优化解的质量。     

基于遗传算法的商用车辆调度策略研究

抽象出运输车辆调度问题的一类特征和需求,以传统遗传算法为基础并加以改进,提出了一种适用于商用车辆的调度策略。该策略与GIS、GPS和GSM技术相结合,成功解决了某市公交燃料配送车辆的优化调度问题,提高了燃料配送效率。文中还对适应值函数、编码方式等关键点进行了详细阐述。     

一种基于遗传算法的图像分割算法

图像分割是图像分析和目标识别中的关键技术,结合传统的图像分割方法,提出一种将遗传算法与合并分裂法相结合的图像分割算法,通过设计选择、交叉、变异等遗传操作算子及适应度评价函数来降低图像分割产生的误差.计算机仿真结果证明,该算法能够取得较好的图像分割效果.     

一种基于遗传算法的知识挖掘算法

数据挖掘是近年来数据库领域中出现的一个新兴研究热点。传统的数据挖掘是从大量数据中获取知识。该文基于遗传算法提出了一种新的知识获取方法－ＧＡＫＤＫ,通过对知识树的交叉交异操作,从现有规则中获取未发现的知识。     

一种基于遗传算法的属性约简算法

在基于Rough集理论的知识发现过程中,减小属性约简复杂度问题是重要研究内容之一。该文分析了基于遗传算法的约简算法,提出了一种在优化初始群体基础上提高算法性能的遗传约简算法。