基于机器学习的成品卷烟销售订单配送调度优化算法研究与应用

为解决卷烟工业企业成品卷烟销售订单配送调度过程中存在的工作效率低、管理不科学、人工作业量大等问题,基于机器学习设计了一种智能配送调度算法。首先将待调度的成品卷烟销售订单进行凝聚聚类,然后利用专家策略函数和机器策略函数构建搜索树,再通过构造调度优化评价函数进行配送调度决策。以红云红河烟草(集团)有限责任公司2020年4月部分成品卷烟销售订单为例,对精确算法、遗传算法以及机器学习算法进行对比测试。结果表明:与精确算法和遗传算法相比较,机器学习算法具有更好决策性能及全局收敛性,在相同待调度订单数据前提下,使用车辆数分别减少13.28%和10.14%,运输里程减少5%和7.2%,时间成本减少68%和45%,多点组合车次数分别增加11.75和8.07百分点。该方法可为提高成品卷烟销售订单配送调度效率提供支持。     

基于非线性整数规划的卷纸分切排产方案优化算法研究

为了减少造纸厂卷纸分切时因排产方案不合理而产生的人力、能源、时间等资源的浪费,以降低企业生产成本,提出了一种基于非线性整数规划的卷纸分切排产方案优化算法。该算法思想包括:首先根据客户订单需求建立数学模型,其次对模型进行优化,有效地提高求解效率,最后用非线性整数规划的方法求解出最优排刀方案。实验结果表明,该算法可以有效地获得卷纸分切的最优排产方案,并可用于实际卷纸生产过程中。     

纬编织造车间生产调度方法研究

为解决纬编织造车间生产订单品种繁多、工艺复杂等问题,构建综合考虑织造车间因素的生产调度模型。研究了“订单拆分-设备选择-任务排序”的织造车间调度方法设计订单拆分规则,对重要客户交货期紧急的订单进行拆分处理;基于产品工艺相似性设计启发式规则,对产品加工设备进行选择;设计结合变邻域搜索策略的遗传算法,对设备加工任务进行优化排序。结果表明:通过提出的调度方法,保证了产品交货期内的加工时间富裕度,减少了设备改机时间,实现了产品完工时间与总拖期时间最小化目标。以生产实例进行算法仿真分析,验证本文方法及算法的有效性,并对不同规模案例与其他算法的求解结果进行比较,验证了改进遗传算法的优越性。     

基于改进蝙蝠算法的机械臂时间最优轨迹规划

为了对SCARA 6自由度机械臂的运动过程实现时间最优轨迹规划,课题组提出一种基于改进蝙蝠算法的时间最优3-5-5-3分段多项式插值轨迹规划算法。首先对机械臂构造3-5-5-3分段多项式;然后在角度、角速度和角加速度的约束条件下,以时间最短作为优化的目标函数,采用改进的蝙蝠算法对分段多项式的结果进行优化;最后在MATLAB软件中进行模拟运算。仿真结果表明：改进的蝙蝠算法在收敛性以及优化性方面均优于传统的蝙蝠算法,而且在局部收敛方面也有明显的改善;各关节的角位移、角速度和角加速度曲线相对平滑,不存在突变等情况的发生,充分证实改进算法具有可行性。     

非光滑优化算法的研究

探讨一种求解非光滑优化特殊问题-分片光滑问题的算法.在分析了非光滑优化两类基本算法以及最速下降法要素的基础上,提出了一种求解非光滑优化问题的思路,形成了算法.给出了算法的步骤及几种实现方式,对算法与次梯度法和光滑最速下降法的关系做了说明;最后,通过应用举例对所提出来的算法进行验证,将算法与其他几种经典算法进行了比较.     

一种自适应的模拟细菌觅食算法

针对细菌觅食算法收敛速度慢,存储量大,不能解决高维问题的等缺点,给出了一种自适应的模拟细菌觅食算法.该算法.通过自适应调整细菌的搜索步长,加强了算法在优化初期的全局搜索能力.最后,用5个典型测试函数的实验结果,并与原始细菌觅食算法（BFA）及同样采用了参数调整策略自适应差分进化算法（ADE）和带压缩因子的粒子群算法（YSPSO）进行比较,说明了本文算法的有效性,且其优化能力优于BFA,ADE和YSPSO算法.     

基于客户端javascript技术下推箱子游戏算法剖析

推箱子游戏就是设计一个人物想尽办法把箱子从设满了障碍的环境中推至目标位置。环境越复杂,越是具有挑战性。本人从各个方面对推箱子的过程进行了算法描述。     

基于蚁群算法优化的黄酒发酵温度模糊控制系统

黄酒发酵过程中温度对象具有大滞后、非线性和突变性等特点,且生化反应机理不明,难以建立明确的机理模型,采用常规的控制方案难以获得理想的控制效果。针对这一难题,笔者提出了基于蚁群算法优化的模糊控制策略,用蚁群算法对模糊算法的量化因子和比例因子进行优化,提高了模糊控制器的精度和自适应能力。仿真运行结果显示,该算法收敛速度更快,超调量小,能较好地跟踪目标工艺曲线。     

环保纸箱实现快递包装再回收

<正>北京视窗2016-07-21报道:近期,网友们都被打开的菜鸟仓库刷了屏。其实除了让人目瞪口呆的高科技,菜鸟仓内还有其他的神奇。比如接下来出场的这只箱子。拉链式开关从此不用胶带。收到快递包裹后,最痛苦的事情莫过于撕胶带。手边如果没有利器,就只能各种手撕。但是这只箱子,居然是自带拉链的。     

基于网络图法的卷烟分拣排程的算法与应用

目前卷烟自动分拣线的控制策略普遍采用传统的实时控制分拣排程算法,存在编程复杂、缺乏统一标准、无法取得理想效果等问题,为此,提出了基于网络图法的卷烟分拣排程算法.通过多个项目的仿真结果显示:①采用该算法建立的模型分拣控制误差小,由大于1.5 s/订单减少为平均0.1 s/订单;②可实现快速建模,平均建模周期由3个工作日减少到1个工作日.与传统的实时控制分拣排程算法相比,基于网络图法算法准确可靠,能够有效缩短开发周期,可广泛应用于实施项目控制、系统仿真试验等场合.     

基于改进Apriori算法的纺纱生产质量预测研究

随着工业大数据时代的到来,纺织企业正加速向智能制造进行产业转型升级。以提高纺织品质量预测准确度为研究目标,在基于关联规则Apriori算法及引入兴趣度的I_Apriori算法的纺纱生产质量预测模型基础上,针对Apriori算法效率低、时间复杂度大、不精确的缺点,提出了一种基于遗传算法的全局优化策略,对Apriori算法进行了改进和优化。通过对纺纱厂现场数据的试验和分析,对Apriori算法、I_Apriori算法和优化算法效果进行了对比,结果显示优化算法的处理效率更高、规则挖掘更准确,对预测效果有显著提升。     

基于完成难度系数的订单插单问题

引入订单完成难度系数的概念,提出基于订单完成难易程度的两阶段多属性决策方法．采用灰色关联度方法求解订单完成难度系数,以订单综合权重与其各影响因素权重偏差最小为目标建立优化模型,求得各待插订单的综合权重向量获得最优插单序列．同时通过算例验证了算法的有效性．     

基于自适应模拟退火算法的整经准备车间排产模型

为解决织造企业整经准备车间在多约束条件下的生产效率低下及经轴利用率低的问题,在考虑经纱总根数、订单米数、经轴绕卷纱线长度、经轴绕卷纱线根数等约束条件的情况下,以开轴数和加工时间为目标函数,建立满足拼缸条件的整经准备车间生产关系主从优化关联模型。提出了基于自适应模拟退火算法的整经准备车间生产调度方案,通过引入自适应退火因子有效解决传统模拟退火算法计算效率低及容易陷入局部最优解的缺点,并根据企业实际生产案例进行仿真实验。结果表明：该自适应模拟退火算法能够有效地提升纺织企业整经生产调度效率,提升经轴利用率;且该方法提升整经准备车间运行效率和经轴利用率的能力要优于其它算法。     

一种改进的混合遗传算法

为了去除图像噪声,实现滤波器的参数优化,对混合遗传算法进行改进,通过启发式搜索策略,实现了一种改进的自适应混合遗传算法,混合遗传算法在训练过程中采用小生境技术维持种群的多样性避免早熟收敛,采用单纯形算法提高对局部区域的搜索能力,加速搜索到全局最优点.采用该算法对滤波器的参数进行优化,较为有效、快速地获得了优化参数,优化后的滤波器可以较好地实现图像噪声去除.     

基于PSO算法的大时滞过程双自由度内模控制器设计

借助双控制器设计技术和粒子群优化（PSO）算法,提出了一种基于PSO算法的双自由度内模控制方法,即PSO-TDF-IMC,并用于对大时滞工业过程的控制。该方法的基本思想是：以时间乘误差绝对值积分（ITAE）为目标函数,运用PSO算法,优化整定IMC滤波器时间常数。MATLAB仿真结果表明, PSO-TDF-IMC具有算法简单、搜索速度快、效率高等优点,可明显提高双自由度内模控制系统的设定值跟踪性能和鲁棒性能。     

基于蜂群算法的作业车间调度优化

基于蜂群的自组织自适应特征,构造了作业车间调度算法:摇尾舞算法和觅食算法.该算法利用蜂群与环境的交互模型来实现作业车间的动态调度,利用群体智能技术解决作业车间生产调度问题.仿真结果表明:该算法性能与蚁群算法相当,但离禁忌算法还有差距;该方法还能够起到优化调度的作用.     

打包

许多年以前，在我刚到北京打工时，常在酒楼里见到一些衣着体面光鲜的人，无论是吃完火锅还是中餐，都会将盘中剩余的菜肴分门别类地集中起来，然后叫来服务员，指着盘中的剩菜喊道：打包。而北京各家餐馆翟的服务员也像是做顺了这类活似的，用餐盒或塑料袋敏捷地装上剩菜，然后交客人拎走。开始，我和同去打工的师友还在背后嘲笑这些开着大奔、宝马的京城大款。说起来，     

塑料绳打包

纺织行业长期以来,棉纱及棉布的打包,都用麻绳捆扎,操作起来,很不方便。现我厂用塑料绳代替麻绳打包,经过一年多的实践,深受打包工的欢迎。塑料绳轻便、坚牢、又好用。而且原用麻绳每公斤2.10元,分成8根,每根价值0.25元;塑料     

基于粒子群优化算法的碳纤维纱线用编织锭子结构参数的优化

碳纤维纱线编织过程中会因纱线张力波动大,导致其在变应力作用下发生局部断裂起毛问题。为了降低纱线张力波动,使碳纤维纱线在合适的编织张力下完成编织,需要优化碳纤维纱线用编织锭子结构参数。根据编织工艺和锭子结构,分阶段建立纱线张力模型;根据粒子群优化算法原理和优化目标,选择结构参数和优化目标函数,并确定结构参数优化范围。通过MatLab软件完成碳纤维纱线用编织锭子结构参数的优化,仿真结果表明:通过调节碳纤维纱线用编织锭子各阶段起始角度、线坠长度、弹簧刚度和预压缩长度,碳纤维纱线张力可以满足加工要求,且优化后放纱阶段纱线张力波动率相比于单补偿编织锭子下降了18.13%。     

基于稀疏优化的织物疵点检测算法

为提高稀疏表示方法对织物疵点的检测精度,提出了基于稀疏优化的织物疵点检测算法。首先,利用L1范数最小化从待检织物图像中学习出自适应字典库,用该库对织物图像稀疏表示,进而计算出稀疏表示系数矩阵;然后,对系数矩阵进行优化处理,采用字典库及优化系数矩阵对织物图像稀疏重构;最后,将重构图像与待检织物图像相减生成残差图像,用最大熵阈值方法对残差图像分割,定位出疵点区域。实验结果表明,本文算法所重构图像准确表示了正常织物纹理,相比已有检测方法具有较高的疵点检测精度。