自动分拣系统并行分区拣选优化策略

分析自动拣选系统的拣货区数量、缓冲区容量和品项分配与并行分区拣选策略下系统效率的关系,研究各拣货区挡板动作时序对订单拣选总时间的影响,提出一个对并行分区拣选策略的综合优化方法.该方法以总拣选时间最小为目标,确定最佳拣货区数量和缓冲区容量,引入并改进相似系数,建立基于相似系数的品项分配聚类模型,提出一种启发式聚类算法.经对某自动分拣系统进行实例仿真分析,结果表明,该综合优化方法有效.     

无线网络中混合信道的分配策略

研究了无线网络中混合信道分配策略的容量问题。通过分析动态信道和固定信道得到各自的独立容量,并将其联立做为信道分配比例的制约方程。通过实验进一步验证了制约方程受系统负载的影响,即确定的负载可以对应最佳的分配比例,按照该比例分配信道能够得到最大的系统容量。     

基于小生境遗传算法的风光互补发电系统配置优化

针对风光互补发电系统的配置问题,采用小生境遗传算法进行了系统配置优化,结果表明在满足负荷用电要求的前提下,互补发电系统的经济性能优于单一的风力发电系统和单一的太阳能发电系统。     

基于改进MMAS算法的堆垛机货物拣选路径优化

提出了一种基于改进最大最小蚁群算法(MMAS)的货物拣选路径优化算法.首先建立堆垛机货物拣选路径最短化的数学模型,然后利用改进的MMAS对其求解获得临时优化路径,最后融合2-opt策略进行局部调整获得最优拣选路径.实验结果表明,本算法可有效克服蚁群算法易陷入局部最优的不足,且较之遗传、粒子群等算法缩短了货物的拣选路径,提高了仓库作业的效率.     

基于小生境遗传算法的混合动力汽车参数优化

作为典型的多目标优化问题,混合动力汽车参数优化必须处理燃油经济性和排放之间的非线性和相互冲突关系.以一辆实例样车的动力系统和逻辑门限值控制策略为例,采用小生境遗传算法,将其做离线参数优化.仿真结果表明,该方法可以找到多组Pareto最优解,在满足车辆特定性能的前提下,显著地改善车辆燃油经济性和排放.     

基于混合自适应遗传算法HEV系统参数的优化

选择优化算法是混合动力电动汽车系统参数优化的一个重要内容.针对基本遗传算法存在着易早熟、收敛速度慢的缺陷,提出了一种混合自适应遗传算法.测试结果表明,该算法既具有良好的全局收敛性,又具有较快的收敛速度.将该算法应用到混合动力电动汽车系统参数优化问题中,取得了较为满意的优化结果和收敛效果.根据优化结果,对一辆串联式混合动力中巴的发动机/发电机组进行了优化设计.     

基于网络并行计算的分布式并行遗传算法的结构优化

网络并行计算是当今并行计算发展的新方向．在网络并行环境下探讨了并行遗传算法进行结构优化设计及其算法的实现方法．并在四台PC机组成的网络平台上,进行了桁架结构优化设计的数值测试．计算结果表明,设计的并行算法在网络并行计算环境中具有较高的加速比和效率,同时验证了并行遗传算法用于结构优化是可行的和有效的．     

基于遗传算法的自动组卷策略与实现

结合遗传算法的原理和思想,对考试自动组卷的问题进行了研究,建立了实现抽题的数学模型,通过实例分析,获得了与考试试题控制属性指标符合的试题模型的解决方法。     

基于混合并行遗传算法和阈值限定法的基因调控网络构建

为了解决传统基因调控网络构建算法准确度不高的问题,提出了一种基于混合并行遗传算法和阈值限定法的新型基因调控网络构建算法。该算法分缩小解空间和参数拟合两部分,缩小解空间阶段先用奇异值分解法限定数学上可行的基因调控网络,减少不必要计算,然后用阈值限定法将每个基因的控制基因限定到一定规模,提高计算效率的同时更合乎生物信息学规则。参数拟合部分先用并行遗传算法在整个解空间快速寻优,而后采用爬山法进行小范围细致求解,提高计算精度。实验部分将本文算法应用于人类复杂疾病的皮肤黑色素瘤和2型糖尿病基因调控网络的构建上。本文计算结果与真实网络作对比,验证了本文算法的有效性。同时将本文计算结果与传统遗传算法,粒子群算法进行比较,证明本文算法具有更高的执行效率。     

穿越策略下考虑相关性的货位优化方法

为研究品项相关性对拣货效率的影响规律,通过分析穿越策略下分区分批拣货时品项间相关性关系的特点,以批次拣货时间最短为目标建立了货位指派优化的数学模型,提出基于品项相关性的货位指派优化算法(SASC_C),该算法以COI法解为初始解,通过货位逐次变换策略将相关性强的品项尽可能的指派到尽可能少的巷道中来提高拣货效率.算法测试结果表明:SASC_C算法的收敛速度明显快于不考虑相关性的随机型算法（SASR）;求解质量平均改进约1.06%~10.6%,比COI法的解平均改进0.73 %~14.6%;相关性强度越高,改进效果越明显;在穿越策略下,改进效果随访问巷道数的增多而减弱.充分利用品项间的相关性关系进行货位优化,有利于提高穿越策略下的拣货效率.     

基于顺序拣选策略的压缩动态虚拟视窗算法

为缩短虚拟容器长度、减少订单拣选总时间,改进了拣选设备,提出了压缩动态虚拟视窗算法。该方法为每台拣选机设置一个重力缓存区及挡板,拣选时先将货物弹射至到重力缓存区,在缓存区内压缩货物间距;再把货物从重力缓存区合并至皮带输送机,实现货物的密集排列和虚拟容器长度的缩短。基于货物的顺序拣选策略,建立了压缩动态虚拟视窗算法的数学模型。以某地市卷烟配送中心的3批订单数据为例进行了仿真,结果表明该方法将拣选时间缩短了87.45％～87.77％,并且拣选时间随着拣选机弹射速度和重力缓存区货物合并速度的增加而减少。     

基于系统效率最优的新型混合动力汽车控制策略

为了充分发挥混合动力汽车节省燃油和降低排放的控制效果,研究了一种基于行星齿轮机构的新型混合动力汽车动力传动系统方案.在对其驱动系统关键零部件性能实验与数值建模的基础上,综合考虑发动机、ISG电机和动力电池组以及传动系统效率,分析了系统相关典型工作模式下的纵向动力学方程,推导出系统效率模型,提出了基于系统效率最优的全工况整车控制策略,制定了整车的工作模式切换规则与换档控制策略.在MATLAB/Simulink环境下,建立了整车性能仿真模型,结果表明,采用该控制策略能使整车动力性与燃油经济性较传统车明显提高,最后通过台架试验对该方案进行了验证.     

静液传动混合动力车辆控制策略优化

为了提高静液传动混合动力车辆的燃油经济性,在Matlab/Simulink平台上建立了整车动态性能仿真分析模型,建立逻辑门限控制策略参数优化的有约束非线性规划模型,以燃油消耗率为优化目标,以发动机主动充压转矩差值和主动充压压力限值为优化对象,运用多目标遗传优化算法,在不同的循环工况下对静液传动混合动力系统工作模式的选择...     

基于最优保存并行混合遗传算法的直接盲信号检测

针对现有的盲均衡遗传算法适应度函数构造复杂,辨识信道结构简单,只能在连续空间搜索的问题,本文借助接收数据阵补投影算子对待测发送序列向量的零化作用,把信号盲检测问题转化为整数约束下的二次规划问题,提出了基于最优保存并行混合遗传算法的直接盲信号检测的方法。本文所用遗传算法的特点是:适应度函数是针对被检测序列直接构造的,编码空间与遗传空间一致,搜索是离散、有限的,最优保存策略保证算法每一步搜索能够保存最佳基因。仿真结果表明,该算法收敛速度快,性能稳定。     

基于混合优化模型的平面交叉口控制方法

基于交叉口固有特性,建立了兼顾相位控制延误和排队长度两项优化目标的混合优化模型。在不改变交叉口固有相位相序的情况下,通过对周期时长和相位内有效绿灯时长的实时动态优化和配置,提高了交叉口的时空间资源利用率和运行效率。然后,应用遗传算法对混合优化模型进行了数值仿真。仿真结果表明:混合优化模型在约束条件下均可对处于不同交通需求、不同状态下交叉口的信号配时进行实时动态优化,并且优化后的周期时长和排队车辆数处于一种相对稳定状态,证明了模型的合理性和控制的有效性及稳定性。最后分别研究了不同交通需求下模型的控制特点,为今后模型的进一步改进提供了有效的依据。     

A hybrid genetic algorithm based on mutative scale chaos optimization strategy

In order to avoid such problems as low convergent speed and local optimal solution in simple genetic algorithms,a new hybrid gentic algorithm is proposed.In this algorithm,a mutative scale chaos optimization strategy is operated on the population after a genetic operation.And according to the searching process.The searching space of the optimal variables is gradually diminished and the regulating coefficient of the secondary searching process is gradually changed which will lead to the quick evolution of the population.The algorithm has such advantages as fast search,precise results and convenient using etc.The simulation results show that the performance of the method is better than that of simple genetic algorithms.     

基于不完备信息系统相容关系的分配约简遗传算法

属性约简是粗糙集理论的核心问题之一,也是粗糙集有效算法研究的焦点.本文研究在不完备信息系统下的属性约简算法,在相容关系基础上,提出了一种应用遗传算法来求解分配约简的方法,并通过实例分析说明了该算法的有效性.     

基于混杂系统理论的救生艇自动对接过程协调控制

救生艇与失事艇的对接是一个复杂的控制过程.在对接过程中救生艇与失事艇的相对位置及姿态是不断变化的,文中基于混杂系统理论通过监控救生艇与失事艇的相对位姿自动控制对接过程.从离散事件角度分析了救生艇与失事艇相对位姿的各种可能性,建立了救生艇自动对接过程的自动机模型.研究表明,该方法能很好地实现自动对接任务.水池实验也证明了该方法的有效性.     

液压挖掘机混合动力系统建模及控制策略研究

为了使液压挖掘机达到节能的目的，提出了一种应用于并联式混合动力液压挖掘机系统的控制策略.分析了该并联式混合动力液压挖掘机系统的结构，建立了其仿真模型，归纳了其工况的特点，从而确立了以发动机燃油经济性和电池荷电状态（SOC）为优化变量的控制策略.该控制策略设立了多个发动机工作点和SOC工作上、下限，在工作中通过比较SOC当前值与其限值来自动切换发动机的工作点或工作段.仿真结果表明，该控制策略在挖掘及平地两种工况下均能使发动机保持较好的燃油经济性，同时电池SOC也能稳定在设定的72.5%～88%范围内，有利于系统的高效稳定工作.