单车场多送货点车辆调度优化的一种改进禁忌算法

为解决单车场容量约束车辆调度问题提出了一种改进禁忌算法.在传统的禁忌算法思想中,它的解受算法的唯一初始解的状态影响很大,因此优化结果的稳定性得不到保证.此改进算法使用多初始解和全局禁忌表,它能够减小解的不稳定性和扩大搜索范围.与标准禁忌算法比较,它的全局搜索能力和稳定性都大大增强.通过算例试验,取得了良好的结果.     

基于改进禁忌搜索算法的整车混装配载优化方法

根据商品车、轿运车主要几何特征,分别对商品车结构和轿运车结构建模。考虑多目的地不同订单需求、商品车配载三维尺寸约束和轿运车运输能力约束为限制条件,以混合配载利润最大化为目标函数,建立轿运车配载优化模型。针对禁忌搜索算法易局部收敛的缺点,引入贪心算法,并在禁忌搜索算法中采用两种置换操作生成领域,进而设计了一种改进的禁忌搜索算法进行求解,应用Matlab软件进行仿真计算,仿真实验结果证明了算法的有效性。     

改进的人工免疫算法在图像配准参数优化中的应用

借鉴禁忌搜索的思想改进了人工免疫网络算法(aiNet),提出一种禁忌人工免疫网络算法(TS-aiNet).在算法中引入禁忌表,禁忌在网络迭代中亲和力不再增加的细胞,通过特赦准则赦免一些被禁忌的优良状态;增加记忆表,保存成熟的记忆细胞;重新定义高斯变异方式,保证多样化的搜索.利用Markov链分析了该算法的全局收敛性,通过对典型系统的仿真实验分析了该算法的性能,并与克隆选择算法和opt-aiNet算法进行了比较,最终将改进的算法运用到红外与可见光图像配准中,像素级配准精度可以达到0.5像素.实验结果表明,该算法在多模态搜索空间中具有更好的全局收敛性、稳定性和发现极值点能力,能够克服早熟现象,提高图像配准的速度和精度,是一种有效的全局优化方法.     

优化人员管理实现变电运维一体化的可行性研究

从原理上和技术上对优化人员管理实现变电运维一体化的可行性进行研究,对其安全性,可靠性,经济性进行了分析,认为在确保不影响电网安全生产的前提下选择基础条件好、人员配置高的变电站或检修班组进行试点,在总结经验和完善规章制度的基础上逐步推广实施运维一体化。     

基于改进蚁群算法的物流配送车辆路径优化方法的研究

带时间窗的车辆路径问题（Vehicle Routing Problem with Time Windows,VRPTW）是物流配送研究的重点。本文提出一种改进的蚁群算法,通过对初始解的启发、信息素更新策略的改进来解决VRPTW,并通过56个Solomon问题中R101作为实例数据进行验证。计算结果表明改进的蚁群算堂皇其宴文献中的算法具有竞争性,同时也表明该算法优于原算法。     

电力计量资产管理的现状以及改进方法

电力行业是我国重要的支柱产业,与国计民生息息相关。近些年来,随着市场经济的发展,企业的竞争压力不断增加,为了能够在激烈的市场竞争中脱颖而出,越来越多的电力企业都在推行体制的改革,不断提高电力企业发展的核心竞争力。本文以电力企业电力计量资产管理为研究重点,详细地分析了电力计量资产管理的含义、现状以及改进方法,以期为我国电力企业的发展提供参考依据。     

面向持续质量改进的过程管理方法研究

提出了过程管理方法在企业实施持续质量改进中的应用模式,解决了过程管理的建模与分析以及制造企业产品实现过程信息层次模型的实现等问题,为制造企业系统地分析和解决过程质量问题提供了一个基本框架。     

基于改进粒子群算法的月地转移轨道优化

月地转移轨道优化是月球返回任务的技术难题之一,其搜索空间大、约束条件多。该文通过罚函数法将多约束优化问题转化为无约束优化问题,提出了一种改进粒子群算法,利用适应度函数来更新惯性权重,对粒子的速度加以约束,还对粒子的位置参数引入随机反馈控制,分析了算法的收敛性。在月地返回窗口内获得了逃逸速度增量最小的月地转移轨道优化结果,并利用目标函数的等高线图分析,对优化结果进行了验证。     

基于改进NSGA-Ⅱ算法的电-气-热综合能源系统多目标优化

随着电力、天然气和热力网络耦合紧密程度不断加深,综合能源系统协同优化成为了新的研究热点。提出一种适用于含非凸约束条件的综合能源系统多目标优化问题的改进NSGA-Ⅱ算法,通过维护全局的帕累托最优解集提升解的搜索效率,同时采用动态调整法,提高在高维等式约束下找到可行解的概率。算例分析验证了该方法的有效性。     

改进的响应面方法在二维连续体形状优化中的应用

在二维连续体结构形状优化中,采用响应面方法近似求解约束的敏度来建立模型:根据结构分析的响应值,可以拟合出复杂响应对设计变量的显函数。为克服各试验点的拟合值与结构真实响应值之间的误差,发展了一种在中心试验点精确拟合的方法,提高了模型的精度,收到了良好的效果。     

求解约束优化问题的改进布谷鸟搜索算法

为了提高约束优化问题的求解精度和收敛速度,提出求解约束优化问题的改进布谷鸟搜索算法。首先分析了基本布谷鸟搜索算法全局搜索和局部搜索过程中的不足,对其中全局搜索和局部搜索迭代公式进行重新定义,然后以一定概率在最优解附近进行搜索。对12个标准约束优化问题和4个工程约束优化问题进行测试并与多种算法进行对比,实验结果和统计分析表明所提算法在求解约束优化问题上具有较强的优越性。     

An Improved BPNN Prediction Method Based on Multi-Strategy Sparrow Search Algorithm

Data prediction can improve the science of decision-making by making predictions about what happens in daily life based on natural law trends. Back propagation (BP) neural network is a widely used prediction method. To reduce its probability of falling into local optimum and improve the prediction accuracy, we propose an improved BP neural network prediction method based on a multi-strategy sparrow search algorithm (MSSA). The weights and thresholds of the BP neural network are optimized using the sparrow search algorithm (SSA). Three strategies are designed to improve the SSA to enhance its optimization-seeking ability, leading to the MSSA-BP prediction model. The MSSA algorithm was tested with nine different types of benchmark functions to verify the optimization performance of the algorithm. Two different datasets were selected for comparison experiments on three groups of models. Under the same conditions, the mean absolute error (MAE), root mean square error (RMSE), and mean absolute percentage error (MAPE) of the prediction results of MSSA-BP were significantly reduced, and the convergence speed was significantly improved. MSSA-BP can effectively improve the prediction accuracy and has certain application value.     

基于改进遗传算法的导向辊生产调度方法研究

目的 研究导向辊生产车间中的调度优化问题,有利于缩短工件的完工时间,提高产线生产效率。方法 以某导向辊生产车间为研究对象,以最小化最大完工时间为目标建立数学模型。针对该导向辊生产车间的实际工况,提出一种改进的遗传算法进行求解。通过对10种不同尺寸的导向辊进行生产调度,分别采用改进的遗传算法和传统遗传算法进行试验分析。结果 改进的遗传算法相比传统遗传算法寻优能力更高,工件的完工时间从139 min缩短为113 min,缩短了18.7%左右,生成了完工时间为113 min的生产调度甘特图。结论 与传统遗传算法相比,改进的遗传算法在导向辊生产调度优化中具有更高的全局优化能力和寻优精度。     

基于改进峰值搜索法的旋转机械瞬时频率估计

提出了一种用于提取转子瞬时频率的改进峰值搜索法,并将该方法应用于旋转机械阶比跟踪。改进的峰值搜索法将瞬时频率中相邻两点一阶导数的差值作为搜索峰值是否合理的判别条件,避免了传统峰值搜索法在干扰信号作用下提取到的虚假峰值,提高了瞬时频率的估计精度。仿真实验表明,改进的峰值搜索法能够降低干扰信号对瞬时频率提取的影响,效果优于传统的峰值搜索法。用该方法对实测转子升速振动信号进行阶比分析,取得了良好的效果。     

改进粒子群算法的啤酒灌装机液位控制PID参数整定

目的 整定最优的PID控制参数,对啤酒灌装机中贮液罐液位进行控制,以保证PID控制器能满足啤酒生产中的控制要求。方法 结合Rosenbrock搜索法和个体扰动策略来改进粒子群算法,并利用改进算法整定PID参数,最后将整定好参数的PID控制器用于控制液位对象;基于Matlab进行仿真实验,利用粒子群算法与文中方法做比较。结果 通过Matlab仿真验证,改进了粒子群算法整定的PID参数,其跟踪特性的调节时间为16.18 s,超调量为10.20%,IAE性能指标约为6.09;粒子群算法整定结果表明,跟踪特性的调节时间为27.72 s,超调量为26.90%,IAE性能指标约为7.23。结论 与原始粒子群算法相比,文中算法整定的3个PID参数在控制液位对象时综合性能评价指标更好,且能使系统平稳过渡,超调较小,响应速度快,调节时间快,其控制器性能能满足啤酒灌装机的生产要求。     

基于改进遗传算法的直发包装SKU归并优化方法

目的 采用直发包装SKU归并优化方法,通过减少最小存货单位(Stock Keeping Unit,SKU)的种类,来达到节省物料成本的目的。方法 综合运用k-means聚类分析和组合优化理论,建立直发包装SKU归并模型,并设计基于非均匀变异算子的遗传算法求解方法。以随机生成SKU尺寸信息及其对应的直发包装订购数量的测试数据集为例,通过对比归并前后的SKU种类数和物料成本来验证优化方法的有效性和可行性。结果 优化后,直发包装SKU归并方案中SKU种类的平均降低率为33.13%,归并可使物料成本平均下降2.84%。结论 研究成果可丰富直发包装领域的相关研究,对优化供应链结构,促进包装系列化、智能化发展具有指导意义。     

基于遗传算法的老年人APP用户体验优化设计方法

为了提高老年人智能手机APP的用户体验,提出基于遗传算法的老年人APP用户体验优化设计方法。首先采用文献研究法和焦点小组法确定老年人APP的设计模式,并基于正交设计原则设计APP的试验样本,接着建立用户体验评价体系,运用层次分析法确定评价指标的权重,再由数量化理论Ⅰ建立APP设计模式与用户体验之间的量化关系,最后运用遗传算法得到最优设计方案。本文以老年人移动支付APP为例进行研究,结果表明所提出的方法能够有效地对老年人APP的用户体验进行优化设计。