求解自动化药房储位优化问题的GA-PSO混合粒子群算法

通过对自动化药房快速发药系统的储位优化所受约束条件和目标函数的分析,基于静态存储理论,建立了该问题的数学模型,提出了利用GA-PSO混合粒子群算法来解决此问题.该算法引入了遗传算法的搜索机制形成初始粒子群,并引入"交叉"和"变异"的概念形成离散粒子群算法.在优化的过程中,采用精英策略和进化逆转操作提高了搜索能力和寻优速度.对陷入局部最优的粒子群进行变异,使粒子群在新的引导下改变方向,继续寻找问题最优解,从而避免了粒子重复收敛于一点的现象.仿真试验结果表明,该策略是有效的,在求解速度和求解质量上得到了很大提高.     

药物配送控制系统的出药控制

针对药物配送过程中时滞性、随机性、主观性等缺点，提出了一种智能药物配送算法。该系统参考了直流电机的转矩方程，结合对应药物的EAN-13编写规则，构成控制系统，可实现药房配送的自动化，解决药房出药慢、患者排队时间长等问题。最后以实物模型验证了算法的可行性与有效性。     

模块化自动发药机药槽及其关键部件设计分析

针对我国现有的自动化药房技术在医院患者高峰期存在的发药效率较低,患者需要排队较长时间才能够取到药品而导致的取药人员滞留问题,设计开发了一种直立药槽式模块化自动化药房。运用重力落料原理以及模块化控制的方法对药盒进行快速分拣,通过对发药机药槽的优化设计以及药槽排布的规划,基于Ansys软件对关键部件进行分析,确定了发药模块药槽的工作稳定性。这种新型的发药方式,不但可以大大缩短处方的处理时间和发药时间,而且避免了药盒与药槽之间的粘连,从而提高了发药准确率。     

一种基于预测信息的时间依赖网络路径规划算法

对时间依赖路网最短路径规划算法的研究是车辆动态导航技术领域研究的热点之一。针对最小时间规划算法存在的不足,在研究SPFA（ShortestPathFasterAlgorithm）静态规划算法的基础上,结合两种算法的优点,提出了一种改进的基于路况预测信息的最小时间路径规划算法,并通过实例进行了验证。结果表明,新算法能够提供实时、高效、预测性强的规划路径,在城市交通中能较好满足用户需求。     

配送中心物流系统规划综述

本文针对国内外配送中心物流系统规划文献进行归纳整理,对包括设施规划、配货流程规划以及货物储位分配问题规划三个方面进行了文献综述,并就目前配送中心物流系统规划中存在的问题和未来的研究方向进行了阐述。     

多目标出卷系统及其核心算法的研究与设计

主要研究了多目标出卷系统及其核心-选题算法和赋分算法的设计和实现.采用多目标规划理论对组卷算法建立数学模型,依据多目标规划求解思想,并结合出卷系统的商业化需求,设计可以平衡组卷质量和组卷速度的组卷算法.对选题算法进行了选题策略和模块功能的设计.通过建模设计了试题的动态赋分算法,根据公平分配原则对试题分数作合理分配,使试题分数组合与考试目标一致.通过综合分析,建立了"难度-时间"的对应关系,生成出卷模型.最后,通过测试验证了算法在不同要求下都能得到较为满意的效果,使得整个系统在出卷难度、分值分配、时间分配和题型数量上都能合理分布.     

多供应商的动态批量问题研究

为了研究零售商面向多个供应商订购一种产品时,如何根据各供应商给出的不同供应价格做出最优订购决策,根据成本优化理论,以订购成本和存储成本构成的总成本为目标函数,以订购时间和订购量为决策变量,构建了整数规划数学模型.分析了问题最优订购策略满足的性质,给出了动态规划递推公式.在递推公式的基础上设计了求解算法.根据计算复杂性理论,分析了算法的计算复杂性,证明了算法是多项式时间的.通过数值试验,进一步证明了算法可以在有效时间内帮助零售商优化成本、制定最优采购决策.     

基于改进Prim算法的变电站巡检机器人路径规划

变电站巡检机器人主要代替人进行变电站设备巡检,全面实现变电站无人值守。通过GPS定位技术获取机器人及设备位置信息,并将其抽象成网状存储结构,利用改进Prim算法生成最小生成树,同时,设计遍历算法遍历最小生成树,使路径回溯花费最小,完成机器人巡检路径规划。仿真实验结果表明,算法具有数据结构简单、执行效率高的特点。     

基于Apriori关联算法的医药零售配送中心分拣储位设计

现有的医药零售配送中心(DC)分拣位的设置,通常按照药品的存储类型和存储条件进行分区,同一分区内的分拣储位调整周期较长,影响了分拣的效率。本文提出了一种基于Apriori关联算法的分拣储位动态设置方法,结合出库周转率的ABC分类原则,可以大大改善分拣动线,减少分拣移动距离,提高分拣效率。     

基于改进遗传算法的移动机械臂拣选路径优化

传统移动机械臂路径规划算法没有根据抓取点分布情况对工位点坐标进行优化,效率低,对此,提出了一种基于改进遗传算法的移动机械臂拣选路径优化方法.通过对拣选物品位置的分析,建立单个工位点上移动机械臂分拣路径模型和多工位点的旅行商（TSP）问题模型,运用改进的遗传算法,在工作空间内对各个工位点的位置坐标寻优,规划出移动机械臂抓取的最短路径和多工位点间移动的最短路径.实验结果表明,与传统遗传算法可能,运用改进的等级进化选择算子和最优近邻交叉算子,遗传算法的收敛速度提高了46.15%,路径缩短了45.99%,系统运行时间减少了25.80%,提高了系统效率.     

考虑DESS接入的配电网变电站规划方法

随着分布式电源（distribution generation, DG）渗透率的提高,变电站规划需要考虑分布式储能系统（distributed energy storage system, DESS）的容量价值。DESS的接入能优化电网潮流的稳态分布,有利于配电网工作的灵活调度,同时提高了配电网运行的经济价值。建立了DESS和变电站的双层规划模型,其中上层为选址定容层,考虑系统经济性,以配电网年综合运行成本最小为目标;下层为运行优化层,以配电网网损费用、电压偏差之和最小为优化目标。采用改进的量子粒子群优化(quantum-behaved particle swarm optimization, QPSO)算法对上下两层规划模型进行迭代求解。最后通过2个算例进行规划结果分析,并与传统算法对比,结果表明DESS和变电站的联合规划能有效改善配电网的末端电压并且经济成本最低。     

自动化药房相关技术探讨

自动化药房技术是现代化医院和药店建设中的关键。本文主要分析了医院药房的药品管理、门诊药房和住院药房的处方发药流程及药房布局;研究了各种药品的包装形态与分拣特性,对国内外目前在用的各种药品分拣技术和设备的适用性进行了分析。     

随机型联合补充问题的混合遗传算法的研究

随机型联合补充问题是一种需求为随机的多种物品联合补充,目标是得到最小的总成本.针对这一问题使用了定周期检查策略进行分析,并建立了期望值模型,求出使整个库存系统的单位时间总期望费用最小的基本订购周期、各物品订购周期和最大库存量,并要满足一定的服务水平.对此模型采用了随机模拟算法和遗传算法的混合来进行解决,该算法可以得出问题的近似最优解,并用实例对算法进行了验证.     

基于改进A~*算法的药房机器人路径规划

针对传统药房人工取药慢、发错率高等问题,提出改进A~*算法用于移动机器人在自动化药房中的路径规划。首先,在搭建好的栅格地图上利用有向图法对机器人之间的碰撞进行预防;其次,针对自动化药房中的障碍物对其进行膨胀处理;最后,在改进A~*算法的评价函数基础之上,结合几何法来剔除冗余点,得到光滑路径。仿真实验表明,改进A~*算法可显著提高路径搜索效率与安全性,优化路径的平滑度。     

矢量量化动态规划的说话人证实

讨论了以单一矢量量化和基于矢量量化动态规划两种算法为基础的说话人证实方案,简明介绍了语音特征提取,叙述了矢量量化动态规划基本算法,计算机仿真结果表明,通过对每个人的个人性语音信息的分析,矢量量化动态规划算法不但能相当准确地证实一个人的身份,而且能识别出冒名顶替者;此算法在ＤＳＰ（数字信号处理）上所实现的实时说话人证实系统的证实错误率已达到实际应用水准。     

基于AutoCAD 2000的规划管理系统的数据存储方案研究

分析了AutoCAD 2 0 0 0作为规划管理系统开发平台的优点 ,针对AutoCAD 2 0 0 0作为开发平台所存在的属性数据和空间数据的存储问题 ,提出了数据存储的总体方案 ,并以规划管理的实例来说明存储方案的实施     

配电网自动化系统的通信网络相关问题探讨

通信系统是主站系统与配电网终端设备联接的纽带,主站与终端设备间的信息交互都是通过通信系统完成,因此必须有稳定可靠的通信系统.本文结合实际情况,对于配电网自动化系统的通信网络的规划进行讨论,另外还分析了配网自动化系统的配置与接口规划问题,对于今后配电网自动化系统设计发展具有一定帮助.     

移动机器人路径规划蚁群算法及其收敛性分析

移动机器人的路径规划是按照某一性能指标搜索一条从起点到目标点的最优或次最优的无碰撞路径.将蚁群算法用于移动机器人的路径规划,阐述了移动机器人路径规划蚁群算法的基本原理,指出蚁群算法的迭代过程是马尔科夫过程,分析了蚁群算法的收敛性,提出了改善蚁群算法收敛性的途径.仿真结果表明:该算法能够在较短的时间内规划出较优的路径,且该算法有效可行.     

克隆规划-交叉验证参数优化的LSSVM及惯性器件预测

为改善最小二乘支持向量机的泛化性能,将克隆规划、交叉验证相结合的优化算法用于最小二乘支持向量机的参数优化．克隆规划算法是具有局部、全局搜索能力的优化算法,能有效避免陷入局部极值;交叉验证算法的无偏估计性抑制了训练过程中“过拟合”和“欠拟合”．在该优化算法中,用交叉验证误差构造抗体抗原亲合度,用克隆规划算法寻找最小二乘支持向量机的最优参数．用优化的最小二乘支持向量机回归模型建立了惯性器件时间序列预测模型．实验结果验证了算法的有效性及预测模型的泛化性能．预测模型为动态补偿、故障预测提供了依据．     

最值吸收算法解决矩阵连乘次序问题

通过分析矩阵序列乘法的特点,找到了一种新的算法一最小维数边界吸收算法,并将此算法分别与穷举搜索算法、动态规划算法的时间复杂度及空间复杂度进行分析比较．可以看出,动态规划算法的时间复杂度为O（n^3）,空间复杂度为O（n^2）,而本算法的时间复杂度和空间复杂度均为O（n）,并且不需要额外的空间开销．