考虑铁路分割线的物流园区功能区布局规划研究

将园区划分为包括出入口在内的11个功能区，采用改进的SLP法，对影响布局的各类因素定量化分析，并且通过分析各功能区之间的物流与非物流关系，确定其密切程度后建立铁路物流园区布局规划模型。该模型以功能区之间总搬运费用最低和综合关系最大为目标函数，设置最小间距约束、边界约束、出入口约束、铁路约束以及长宽约束的约束条件，设计粒子群算法和模拟退火算法相结合的SAPSO法对该模型进行求解，并通过算例验证该方法的合理性和有效性。     

具有极点约束的线性振动系统的一种主动控制设计:LMI方法

本文讨论具有闭环极点约束的线性振动系统状态反馈主动控制设计问题。极点约束集是左半复平面上一个由圆形和带状区域构成的凸域，以闭环系统的H2指标为优化目标，将该设计问题转化成一个易于计算的线性矩阵不等式（LMI）约束的凸优化问题求解。最后运用本文方法对一个双层隔振系统模型进行状态反馈控制设计，并给出数值仿真结果。     

模糊可靠约束下的普通蜗杆传动多目标设计

 在普通优化设计的基础上，提出一种新的蜗杆传动的设计方法． 应用模糊数学理论和可靠设计方法，建立了模糊可靠约束下普通圆柱蜗杆传动的多目标优化的数学模型，并对实例进行了计算分析．结果表明，模糊可靠约束下蜗杆传动的多目标优化设计是可行和实用的．     

新型多目标遗传算法及其在导弹射击效能优化中的应用

多目标规划是一类重要的优化模型，有着广泛的实际应用，但其求解至今仍是运筹学的一个难点．针对一般约束多目标优化问题，在设计了新的适应度函数和选择算子的基础上，提出一种新型多目标遗传算法．将其应用于导弹对集群目标射击效能优化问题，验证了算法的有效性．     

求解约束线性l1问题的光滑化广义有效集方法（Ⅰ）

对约束线性l1问题．根据目标函数的结构特点将原问题转化为一个与其局部等价的?同规模的可微优化问题．对这一目标函数与约束函数均随选代而变化的问题．通过推广通常的有效集方法，给出了求解它的一个投影广义有效集算法，在较弱条件下证明了算法的有限终止性。     

面向工程的专用产品参数化CAD系统的研究

 针对目前参数化CAD系统的不足，提出了面向工程的参数化思想，引入了功能约束，分析了对功能约束进行处理的3种方法．采用了基于特征的参数化造型方法，用应用层、描述层和图形层三层体系表达基于特征的参数化模型，将该模型作为参数驱动的基础．将设计中的约束分为3类：工程约束、适配约束和几何约束．通过适配约束在工程约束与几何约束间建立映射关系，使得参数化设计系统既可以受几何参数的驱动，又可以受工程参数的驱动，从而扩大了CAD技术对设计过程支持的范围。     

屈曲与应力约束下连续体结构的拓扑优化

基于ICM(独立、连续、映射)方法建立了以结构重量最小为目标,以屈曲临界力、应力同时为约束的连续体拓扑优化模型:采用独立的连续拓扑变量,借助泰勒展式、过滤函数将目标函数作二阶近似展开;借助瑞利商、泰勒展式、过滤函数将屈曲约束化为近似显函数;将应力这种局部性约束采用全局化策略进行处理,即借助第四强度理论、过滤函数将应力局部性约束转化为应变能约束,大大减少了灵敏度分析的计算量;将优化模型转化为对偶规划,减少了设计变量的数目,并利用序列二次规划求解,缩小了模型的求解规模。数值算例表明:该方法可以有效地解决屈曲与应力约束共同作用的连续体拓扑优化问题,能够得到合理的拓扑结构,并有较高的计算效率。     

再制造逆向物流网络的机会约束目标规划模型

应用随机规划方法,将废旧产品回收数量作为机会约束,以生态环境利益、顾客服务水平、固定投资成本及平均变动成本为目标体系,建立了机会约束目标规划模型。通过模型算例,对多种回收不确定性及目标结构下的最优决策进行对比分析,检验了多目标及回收数量不确定性对再制造逆向物流网络结构及成本收益的影响。     

飞机总体设计中的一种多目标鲁棒优化方法

 提出一种基于灵敏度的多目标鲁棒优化方法。针对各维设计变量存在扰动的情况,在原约束多目标优化模型上,附加偏差目标函数,并采用最差估计法对约束条件进行鲁棒可行性调整。采用全局敏度方程方法来计算目标函数和约束函数对设计变量的敏度,进而采用Pareto遗传算法搜索约束多目标优化问题的非劣解集,设计者可以根据不同的设计准则从中选择合适的设计点。将上述方法用于飞机总体参数优化设计,并与采用常规优化方法所得的优化结果进行了分析和比较。     

基于鲁棒优化的多目标共享单车电子围栏选址研究

“双碳”背景下，零排放的共享单车系统可以有效降低公共交通系统的碳排放。将电子围栏作为单车停放点，是应对乱停乱放、保障共享单车行业可持续发展的有效措施。以电子围栏选址总成本最小和用户需求覆盖最大为优化目标，研究了用户需求不确定情形下的多目标电子围栏选址问题。利用预算不确定集来刻画用户需求的不确定性，构建了多目标电子围栏选址的鲁棒优化模型，并利用对偶理论将其转化为鲁棒对等模型，然后采用ε约束法进行求解。现实算例测试结果验证了本文模型和方法的有效性。     

基于Word和XML工艺文件的作业管理集成平台研究

采用Word编制的工艺信息以非结构化的方式存在,造成了生产系统各环节之间的信息壁垒.为了复用工艺信息,研究了作业管理集成平台的体系结构和关键技术,该平台将Word工艺文件转为XML中间格式,通过适配器将XML文档按目标结构导出生成Excel作业文件和工艺数据库,从而快速编制各类生产计划和进行现场作业控制.最后,结合具体的实例阐明了该平台的应用过程.     

基于梯形区间软约束的多目标优化预测控制算法研究

针对多变量控制系统在受到干扰时,自由度低、鲁棒性差的缺点,在三角区间软约束控制算法的基础上,提出一种基于梯形区间软约束的多目标预测控制算法。首先在容忍区间外设置梯形区间,使控制过程分为两个部分,以减小控制初期瞬态偏差对系统造成的影响;为了缓解工业过程中各控制目标相互耦合的问题,构建两个目标函数,并用迭代算法对ε-约束法进行改进,优化目标函数,以减小目标函数的求解误差,实现对多入多出系统的协调控制。通过对壳牌公司的重油分馏塔模型仿真实验,将三角区间软约束控制算法与该算法进行对比,结果表明该算法具有较好的鲁棒性和快速性。     

产品全寿命周期工程设计的实现技术

由于人类可持续发展的需要，现代制造系统必须是有利于资源节省和环境保护的绿色制造系统。在分析产品全寿命周期工程设计（LCED）功能目标的基础上，构造了产品全寿命周期工程设计的基本体系，引用质量功能配置（QFD）方法，探讨了其实现技术，从而有效地产品研究与开发中的环境资源约束，市场需求约束及企业开发能力约束之间的冲突。     

时空联合的红外运动目标提取算法

针对红外图像对比度差、边缘模糊的特点,提出了一种基于时空联合的红外序列图像目标提取的新方法.算法充分利用了红外目标的亮度特征、背景信息以及运动信息.时域分割中通过建立帧差图像背景的高斯分布模型,采用变化检测模板来确定红外目标约束区域.然后,构造图像像素与区域之间的空间关系隶属度矩阵并约束到传统的模糊聚类算法中,空域分割则利用该模糊聚类来对目标约束区域进行有效分割.最后将时空分割结果融合便能实现最终的红外目标提取.实验结果表明,该方法简单有效,能准确提取动态场景中的红外目标.     

基于FRG的约束模型管理

为实现设计环境的自然化和智能化，本文将特征模型分为模型描述和模型数据两个层次，模型描述是基于约束的，故称为约束模型，并定义为满足一定约束关系集的特征集合。     

一种基于模型修正的结构损伤识别方法

基于模型修正技术提出一种结构损伤识别方法。首先通过建立带约束边界非线性最小二乘目标函数，极小化结构实测模态与分析模态之间误差，将损伤识别问题转化为优化问题。其次采用信赖域方法求解该优化问题使优化过程具有更强的鲁棒性和可靠性。然后提出一种目标函数向量扩充方法并进行了参数优化研究。最后通过一栓接框架损伤试验研究，验证了该识别方法应用于结构损伤识别的可行性和有效性。     

指定频带简谐激励下约束阻尼结构拓扑优化

针对指定频带简谐激励下约束阻尼结构拓扑优化问题,建立以共振峰值平方最小为优化目标,约束阻尼材料用量为约束条件的约束阻尼板拓扑优化模型。优化过程中考虑约束阻尼结构改变对结构阻尼影响较大,将模态阻尼比灵敏度引入优化目标的灵敏度计算中,使优化目标灵敏度计算更准确合理。用渐进优化算法求解拓扑优化模型。给出数值算例,并实验验证优化模型及灵敏度分析方法的有效性。     

时间—资源权衡协调问题的多目标优化决策模型

时间—资源权衡协调是以追求资源消耗费用极小和项目完工时间最短为目标，在满足项目工期要求下，根据项目活动时间的先后次序与可更新资源约束有效确定项目时间表。提出了一个具有资源约束问题的时间—资源权衡协调问题的多目标优化决策数学模型。在模型中，对相互冲突的项目工期与整个被消耗的资源费用是可权衡调节的。通过权衡协调和调节项目工期与整个资源消耗费用，得到了满足权衡协调关系的满意可行解，并给出了一个数值算例。此外，在对应于资源约束的Lagrangian松弛表示式中，给出了该二人对策问题的有关特性。     

基于约束和邻域的炼钢连铸重调度算法

针对机器故障扰动,研究了炼钢连铸重调度问题及其求解算法。通过将机器故障映射为资源约束,建立了基于动态约束满足的炼钢连铸重调度模型,模型以最大化连浇量与调度方案相似度为目标。针对问题的模型及其特点,采用约束满足和邻域搜索相结合的混合算法对其进行了求解。仿真实验表明本文提出的模型和算法是有效的。     

无重叠视域中多目标最优路径集合的数据关联

针对无重叠视域中难以将运动目标与时空因素发生关联或关联后难以求解问题,提出了采用最优路径的数据关联算法并用离散蚁群算法进行了求解。算法首先利用贝叶斯网络,将目标外观匹配相似度、空间约束和时间约束三者融合,把数据关联问题转换为网络中最优路径的选择问题;其次,把路径间样本对的平均相似度设为评价函数,评价函数取最大值时的路径就是最优路径;最后,根据目标的出现在时间和空间存在离散性的特点,用离散粒子群算法求解最优路径,并用粒子编码记录目标运动路径。本算法在由五个摄像机构成的网络中对运动目标进行跟踪仿真,结果表明能有效地求解多目标的最优路径集合,获取了目标在网络中的运动轨迹,实现了接力跟踪,具有良好的鲁棒性。