基于遗传退火算法的堆垛机路径优化研究

研究堆垛机优化控制问题,自动化立体仓库作业效率的影响因素有很多,其中很重要的一项就是堆垛机的作业路径.为了达到提高立体仓库整体效率的目的,针对堆垛机的作业路径优化存在次序调整问题,首先分析了堆垛机的几种常见的作业模式,进而对相关的作业模式建立了数学模型,提出了兼具遗传算法和模拟退火算法两者优势的遗传退火算法对模型进行求解.最后基于MABLAB对某立体仓库进行了仿真,仿真结果表明,提出的遗传退火算法可以有效地优化堆垛机的作业路径,为设计提供了参考.     

采掘机器人的规划级控制技术研究

本文以反铲作业为对象,研究了采掘机器人的任务规划、路径规划和轨迹规划.在自行设 计研制的一台试验样机上实现了整个作业循环过程、预设路径和力监控挖掘过程的局部自主 式规划级控制,并开发了一个三维动态仿真软件作为检验规划级控制理论的辅助手段.     

集卡分批到达模式下的进口箱场桥作业调度优化

在进口箱疏港过程中, 服务于相同客户的若干集卡组成集卡组, 具有相同的抵港时间, 因此, 外部集卡抵港提箱呈现分批到达的特点. 集卡组内作业指派的优劣直接影响场桥的作业效率, 存在较大的优化空间. 对此, 基于翻箱作业不能跨贝进行的现实约束, 将场桥作业调度解构为场桥作业路径优化问题和贝内翻箱作业优化问题两部分并分别建立动态优化模型. 针对场桥作业路径优化问题, 提出一种多项式时间的精确算法并给以证明; 针对贝内翻箱作业优化问题, 设计一种基于MSA的双层启发式算法进行求解. 一系列数值实验的结果显示了所提出优化模型及算法的有效性和鲁棒性.

     

物流中心高层货架拣选作业的路径优化

为满足拣选作业调度优化的要求, 针对拣选式高层货架仓库中拣选作业路径优化问题的特点, 利用人工鱼群算法对其数学模型进行求解. 通过对基于时间最短和基于路径最短的两种模型的特点进行分析, 提出可利用路径最短的目标条件对多个的拣选时间最优解来进行再次筛选来达到进一步优化, 并通过算例进行验证. 仿真结果不但验证了人工鱼群算法在优化拣选路径问题上的有效性, 也证明了在拣选时间最优解基础上进行最短路径筛选的可行性.     

基于多目标优化的堆取料机作业控制系统设计及应用

通过对堆取料作业过程进行特性分析,本文以堆取料机运行成本最低和维修成本最低为优化目标,建立改进的堆取料机作业多目标优化模型.然后应用层次分析法将该模型转换成单目标优化模型,最后应用优化算法获得优化作业方案.在此基础上,结合钢铁企业烧结原料场需求对堆取料机作业控制系统进行设计,该系统包括堆取料优化模块、料场图绘制模块、机械控制模块、自动报警模块和集中监控模块.该作业控制系统的应用,缩短了堆取料机的行走路程,提高了设备使用均衡率,同时改善了原料稳定性.     

基于嵌套遗传算法的拣货作业联合优化

针对物流配送中心拣货作业过程中传统订单分批和拣货路径分步优化难以获得整体最优解的问题，为了提高拣货作业效率，提出了一种基于嵌套遗传算法的订单分批和路径优化的联合拣货策略。首先，建立了以拣货总时间最短为目标函数的订单分批与拣货路径联合优化模型；然后，考虑双重优化的复杂性，设计了一种嵌套遗传算法对模型进行求解，外层不断优化订单分批结果，内层根据外层订单分批结果优化拣货路径。算例结果表明，与传统的订单分步优化、分批分步优化策略相比，所提策略的拣货时间分别减少了45.6%、6%，基于嵌套遗传算法的联合优化模型得出的拣货路径更短、拣货时间更少。为验证该算法对不同规模订单均有较优性能，分别对10、20、50张订单规模的算例进行仿真实验，结果表明，随着订单量的增加，整体拣货距离和时间进一步减少，拣货时间的减少从6%增加到7.2%。基于嵌套遗传算法的拣货作业联合优化模型和其求解算法可以有效解决订单分批与拣货路径联合优化问题，为配送中心拣选系统的优化提供依据。     

基于嵌套遗传算法的拣货作业联合优化

针对物流配送中心拣货作业过程中传统订单分批和拣货路径分步优化难以获得整体最优解的问题，为了提高拣货作业效率，提出了一种基于嵌套遗传算法的订单分批和路径优化的联合拣货策略。首先，建立了以拣货总时间最短为目标函数的订单分批与拣货路径联合优化模型；然后，考虑双重优化的复杂性，设计了一种嵌套遗传算法对模型进行求解，外层不断优化订单分批结果，内层根据外层订单分批结果优化拣货路径。算例结果表明，与传统的订单分步优化、分批分步优化策略相比，所提策略的拣货时间分别减少了45.6%、6%，基于嵌套遗传算法的联合优化模型得出的拣货路径更短、拣货时间更少。为验证该算法对不同规模订单均有较优性能，分别对10、20、50张订单规模的算例进行仿真实验，结果表明，随着订单量的增加，整体拣货距离和时间进一步减少，拣货时间的减少从6%增加到7.2%。基于嵌套遗传算法的拣货作业联合优化模型和其求解算法可以有效解决订单分批与拣货路径联合优化问题，为配送中心拣选系统的优化提供依据。     

农机监控调度系统的设计与实现

针对目前农机作业中信息发布滞后、农机资源调度不合理、效率低下等问题,提出一种基于地理信息系统(GIS)、通用分组无线业务(GPRS)及全球定位系统(GPS)技术的农机监控调度系统,运用GPRS数据传输技术和GIS组件MapObjects,实现农机作业信息的即时采集与监控调度。为满足实时计算的需要,采用A-Star寻路算法规划农机的调度路径。应用结果表明,该系统能有效管理和调度农机,提高作业效率。     

基于GAAA算法的深海集矿车的最优路径规划

针对提高深海集矿车的集矿效率,实现最优路径规划的目标,建立了从起始点到达目的点时,集矿机所需时间最短、耗能最少的多目标优化问题的模型,并通过对子目标加权将多目标优化问题转换成单目标优化;在蚁群算法的基础上,采用了将遗传算法与蚁群算法相融合的算法,即GAAA算法;对集矿车作业路径进行寻优控制,在实现高集矿覆盖率和集矿效率的同时,提高了集矿车整机作业效率;仿真实验表明,GAAA算法用于集矿车路径寻优是可行的和有效的。     

车间作业调度问题的仿真研究

研究车间作业调度优化问题,使资源、车辆调试、交通分配等达到优化配置,因此车间作业调度问题是一个多约束条件的目标优化问题,采用多项式求解方法不能获得最优解,导致车间作业调度效率低.为了提高车间作业调度效率,提出了一种蚁群算法的车间作业调度优化算法.首先以最小加工时间作为优化目标,蚂蚁爬行路径为作业调度方案,通过蚁群中个体间互相协作和信息交流获得最优车间作业调度方案.通过车间作业调度测试案例对算法进行验证性实验,实验结果表明,蚁群算法提高了车间作业调度效率,能在最短时间找到最优调度方案,为车间作业调度优化提供了依据.     

应用于立体车库的人体检测算法

针对立体车库的安全监控需求,提出了一种基于机器视觉的人体检测算法,用于在立体车库内检测非法侵入的人员。首先,采用自适应双线性滤波方法滤除视频帧中的噪声。接着,差分视频帧与背景图像,并采用多尺度小波分析法二值化差分图像。然后,将二值图像进行形态学滤波以检测出人体。最后,利用高斯混合模型(Gaussian Mixed Model, GMM)更新背景图像。实验结果表明,提出算法可以在立体车库内实时准确地检测出人体,为立体车库的安全监控提供了可靠的保障。     

基于AGV的智能停车库调度系统设计

利用AGV全方位移动特性,即可在前后、左右和原地零半径旋转三个方向上独立移动,基于智能停车库的应用场景,将AGV作为控制对象,对调度系统核心模块——路径规划算法、电子地图建模、行车避障以及数据库设计等方面进行了详细研究,给出了调度系统各个分系统的设计实现以及整体的软件组织框架图,同时针对单车道和双车道两种不同的道路设计模式进行了比较。基于经典的A_^*算法,引入转弯因子,提出了一种路径规划算法,使得在起始点和目标点确定的情况下,规划的路径转弯次数最少,AGV行走更平滑,系统效率更高。经实际测试,完成了调度系统基本功能验证。     

Monitoring for Deadlock and Blocking in Ada Tasking

We present a deadlock monitoring algodrithm for Ada tasking programs which is based on transforming the source program. The transformations introduce a new task called the monitor, which receives information from all other tasks about their tasking activities. The monitor detects deadlocks consisting of circular entry calls as well as some noncircular blocking situations. The correctness of the program transformations is formulated and proved using an operational state graph model of tasking. The main issue in the correctness proof is to show that the deadlock monitor algorithm works correctly without having simultaneous information about the state of the program. In the course of this work, we have developed some useful techniques for programming tasking applications, such as a method for uniformly introducing task identifiers. We argue that the ease of finding and justifying program transformations is a good test of the generality and uniformity of a programming language. The complexity of the full Ada language makes it difficult to safely apply transformational methods to arbitrary programs. We discuss several problems with the current semantics of Ada's tasks.     

全自动立体书架式车库系统的设计

为解决停车难,以及现有立体车库管理混乱、结构复杂等问题,设计了一种基于丝杆传动的全自动立体书架式车库系统。系统采用丝杆滑台配合传输平台运作以实现车辆的存取,大幅简化结构,提高运行效率且方便改造搬运。本系统利用LabVIEW软件开发上位机管理界面,可对车库进行存取操作并实时显示车库状态;由Arduino单片机通过模型预测控制算法控制丝杆滑台实现存/取车传输平台在二维平面内的准确定位;由STC89C52R单片机结合光电传感器检测,控制传送带以实现车辆的自动存/取。该车库系统结构简单,停取方便,充分利用了车库的有限空间,使停车管理更加智能化,具有良好的应用前景。     

立体车库自动控制系统的软件设计

以自动寻位立体车库作为研究对象,利用单片机实现控制总体设计方案,设计了自动存取车系统的组成和功能,并对存取车策略进行优化,根据车库控制系统的控制原理,完成了控制系统的软件设计。系统在功能上实现了车位的自动检测、空车位的自动给定、空车位数量的告知和车辆的自动存取,具备了自动化立体车库的基本功能。     

软件产品质量保证过程度量的实用准则

文章首先指出定量软件工程是科学管理软件开发过程可见性的重要因素,接着介绍有关软件产品缺陷的几个基本概念以及有关软件产品质量测量和监控的主要机制。然后针对软件产品缺陷的注入、发现和修订等控制过程,基于应用SPC技术控制软件质量的实践,提出了六条关于软件产品质量保证过程控制的实用准则。     

无人机自主航路规划平台设计

基于人机交互的需求,设计了一款无人机自主航路规划平台。该平台主要应用于无人机飞行前的航路规划工作,能够在已知任务环境信息的基础上,根据任务需求,规划出一条有效航路,同时具备控制无人机飞行、飞行状态监控等功能。首先,在国内外无人机系统适航标准规范的基础上,针对突发或紧急任务下无人机地面操作员工作负荷增大等问题,对无人机航路规划系统设计的安全性要求和人机交互需求进行了归纳梳理;然后,基于航路规划系统功能需求,从航路规划、通信、控制、状态监控等方面,构建了航路规划平台,并采用MATLAB APP Designer完成了软件平台的开发;最终试验测试表明该平台符合设计需求。     

一种改进ZigBee算法及在温室监控无线网络中的应用

针对传统ZigBee路由算法中由于RREQ分组洪泛而导致的能量过度损耗和节点失效的问题,提出了一种适用于无线网络的ZigBee路由优化算法。算法通过控制ZigBee节点路由发现过程中RREQ分组的广播方向和广播范围、选择节点剩余能量值和链路质量值较优的节点的方式对ZigBee路由算法进行优化。仿真结果表明优化后的ZigBee路由算法显著的降低了ZigBee网络的能耗,降低了网络中节点失效概率,提高了网络的生存时间。所提出的算法应用于温室监控无线网络中,得到了满意的效果。     

一种垂直升降立体车库组态监控系统的设计

智能化立体车库是解决城市停车难问题的有效途径,是未来车库发展的必然趋势.论文分析了立体车库上位机控制系统的要求,结合立体车库用户的工作方式和使用特点,采用组态王软件进行人机界面设计.详细介绍了组态王的性能以及在立体车库设计中的具体应用,主要包含数据库、图形界面、PLC与组态软件的通信验证、系统网络发布以及安全设置.论文...     

改进混合粒子群算法的立体车库存取调度

为了进一步提高立体车库存取效率，提出一种改进混合粒子群算法，应用于立体车库存取策略时间模型，寻找存取车最优时间和最优排序。该算法主要在粒子群算法前期引入遗传算法，改善全局搜索能力，后期引入模拟退火算法弥补其局部搜索能力弱的特点。与目前应用于立体车库存取车调度的遗传算法相比，改进混合粒子群算法存取效率提高了24.5%~36.07%，并优于其他车库调度算法，提高了车库运营效率。