贵阳地铁2号线大小交路开行方案研究

以贵阳地铁2号线客流为对象,重点分析客流量大小、客流空间分布特征及列车运能利用率。数据表明,2号线贵钢站—中兴路站区段的列车运能利用率较低且断面客流分布不均衡。该文从大小交路开行区段选择、行车参数设定和优化前后效果对比3个方面开展研究分析,结果表明,2号线采用大小交路套跑的运行方式,既保证贵阳市主城区的地铁运营服务水平,又减少郊区区段的运能浪费,具有较高的可行性和经济性。     

深圳地铁1号线一期22列车PIS系统大小交路改造方案

深圳地铁1号线东起罗湖,西至机场东,共有30个站点。1号线(罗宝线)配备52列车,随着网络化运营,每日客流量达到150万人次,为提高运营用车效率,缩短行车间隔,1号线决定实行大小交路混跑方案。根据以上方案,大交路在罗湖-机场东区间运行,小交路在罗湖-西乡区间运行。     

基于遗传算法的人工智能优化研究

随着人工智能技术的不断发展,遗传算法作为人工智能优化的重要方法,对推动人工智能技术领域的发展起到了重要作用,同时人工智能技术的广泛应用对人们的生活方式产生了重要的影响。就遗传算法应用于人工智能优化进行具体探讨。     

基于神经网络和遗传算法的冲压成形多目标优化技术分析

对冲压成形整体质量进行控制,极易遇到目标质量冲突的问题,影响控制效果。文章以此为背景,首先介绍了遗传算法、神经网络的特征,其次对多目标优化所适用算法进行了分析,指出合理运用过滤器、群体排序等技术,可赋予该算法更加良好的可行性,最后围绕多目标优化展开了讨论,内容主要涉及建模、系统设计两方面,并结合仿真实验结果,对该技术的实际意义进行了说明,供相关人员参考。     

基于遗传算法的纺织企业设备检修计划的优化

科学、合理、实用的设备检修计划对提高企业的技术经济效益有重要影响。本文把检修作为一个优化的问题来处理,基于经济性目标建立了检修计划优化的数学模型,并采用遗传算法求解,实例验证遗传算法用于纺织企业设备检修计划问题是可行的和有效的。     

基于神经网络和遗传算法的锭子弹性管性能优化

为得到减振弹性管对下锭胆的支承弹性和锭子高速运动下的稳定性等性能的最优匹配效率,依据减振弹性管的等效抗弯刚度及底部等效刚度系数公式,利用MatLab数值分析软件构建弹性管抗弯刚度和底部挠度数学模型。首先,结合Isight优化软件基于径向基神经网络构建其近似模型,且使精度达到可接受水平,并以模型的关键结构参数弹性模量、螺距、槽宽、壁厚为设计变量,结合遗传算法对弹性管抗弯刚度和底部挠度进行多目标优化设计,得到Pareto最优解集和Pareto前沿图,确定出减振弹性管结构工艺参数的优化方案。通过对优化数据进行分析发现,该方案在保证减振弹性管弹性的同时,其底部振幅明显减弱。     

基于非支配排序遗传算法的细纱工艺参数优化

为了实现细纱生产工艺参数优化,解决细纱生产过程中高能耗问题,提出了一种基于非支配排序遗传算法的细纱工艺参数多目标优化方法.通过分析细纱生产工艺流程,确定了影响细纱成纱质量与能耗的工艺参数,提取了评价成纱质量的关键质量评价指标,结合灰色关联理论将质量评价指标转化为综合质量指标,利用二阶响应曲面法拟合工艺参数与综合质量指标...     

基于遗传算法的打浆优化控制

根据打浆过程控制方式,以打浆能耗和湿重作为优化目标,提出优化方案,并利用遗传算法实现优化,在保证纸张质量的前提下,节省能耗,简化操作.     

应用改进遗传算法的自动配棉模型优化与应用

针对配棉工艺具有多约束条件的特点和现有自动配棉的不足,提出将改进的遗传算法应用到线性规划优化求解问题中,通过改进遗传算法的初始种群生成策略、遗传算子和进化收敛条件,将配棉约束条件动态融合到种群进化过程中,在保证配棉约束条件的前提下,兼顾了求解的效率和有效性,以达到对自动配棉进行优化的目的。应用结果显示:用改进遗传算法对配棉模型的求解优于基本遗传算法,且配棉的各项指标值符合生产技术要求,在满足混棉质量的前提下,该方法能指导技术人员对候选棉和库存棉做出更合理的选择,有效降低了配棉成本。     

基于遗传算法的注射参数优化

传统的注塑模CAE分析可以事先发现注塑成型中的潜在问题,如翘曲等,但是不能实现注塑工艺参数优化。本文提出了基于遗传算法的自动化参数优化方法,并设计了旨在减少塑料制品翘曲问题的参数优化算法,以证明其可行性。     

基于遗传算法的打浆过程加权优化控制

以打浆过程作为研究对象,在打浆工段的DCS系统中,采用遗传算法来实现对打浆过程各参数的最优化,并以优化结果作为DCS系统现场级各闭环回路的给定值.实践证明这种优化控制方法使打浆能耗大幅度降低,纤维切断减少,帚化程度增加,浆纸物理性质普遍提高.     

基于遗传算法的纺纱车间计划调度优化策略研究

近年来,由于外围贸易摩擦以及疫情的影响,纺织行业市场竞争日益激烈,企业对市场的快速响应能力逐渐提高。好的调度方案能够降低企业的生产成本,对提高生产效率具有较为重要的作用。因此,发展高效的调度技术与方法,对现代纺织企业至关重要。文章重点针对定台供应生产方式的企业,以订单准时交付、车间总纺纱时间最短并且翻改品种次数最少为目标,建立调度优化模型,并利用遗传算法进行求解,输出车间各订单的生产计划甘特图,辅助优化车间生产任务计划。     

基于遗传算法的连铸电磁搅拌系统工艺优化研究

电磁搅拌是随着连铸技术的发展而发展起来的一项用于提高铸坯内在质量的工艺技术措施。在分析连铸电磁搅拌系统工艺优化问题的基础上，构造了求解该问题的遗传算法，并进行了实验计算。计算结果表明，用遗传算法进行连铸电磁搅拌系统工艺优化，可以方便有效地求得问题的最优解或近似最优解。     

基于遗传算法的多冷水机组负荷优化分配研究

文章以某大型公用建筑的多冷水机组系统为研究对象,使用现场采集的机组各参数数据,建立各机组的能效比（COP）与部分负荷率（PLRCL）的数学模型。设置机组总能耗为目标函数,建筑所需冷负荷与机组运行限制为约束条件,使用遗传算法对该有约束的问题寻优,并得到机组负荷分配的优化控制策略。在相同运行时间内将优化的控制策略与机组原有的控制策略相比较,优化策略的总能耗降低约13.9%,具有良好的节能效果。     

基于遗传算法的打浆优化控制

根据打浆过程控制方式,以打浆能耗和湿重作为优化目标,提出优化方案,并利用遗传算法实现优化,在保证纸张质量的前提下,节省能耗,简化操作.     

服装企业包装订单分配排序优化模型及其快速非支配遗传算法求解

为解决纺织服装生产企业包装出货过程中在包装订单分配与排序时存在的分配方案不合理、拖期时间长等问题,在考虑包装线机器分配及机器调整时间约束的情况下,建立以最小化最大完成时间和拖期时间为目标函数的包装订单分配排序两目标优化数学模型,并采用基于参考点的快速非支配遗传算法对模型进行求解,然后对优化解进行解码输出优化方案。通过该模型与算法求解相关企业的具体算例,结果表明:该模型输出结果缩短了最大完成时间,有效地控制了拖期,几种优化方案的平均最大完成时间相较于按交货期优先规则的方案缩短了4.7%,且所有方案的总拖期均小于4 h。研究成果在提升纺织服装生产企业的包装出货效率方面具有良好的应用与推广价值。     

采用主目标进化遗传算法的织造排程研究

针对目前织造企业在订单多、批量小、品种杂、交期严格的情况下,织造排程效果差的问题,提出一种采用主目标进化遗传算法的织造排程方法。通过建立一个由织机类型约束的并行织造排程模型,以满足订单交期为主目标,最小化品种翻改、完工时间等为副目标,改进了普通快速非支配遗传算法,并以某织造车间的生产实例进行仿真实验。结果表明,此主目标进化算法排程效果优于企业人工排程方法,能够指导实际生产。为提高算法的鲁棒性,利用自适应调整遗传参数对算法优化,进一步提高质量,且在一定程度上避免了早熟,增强全局搜索能力。     

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。     

基于遗传算法的造纸企业优化排产方法研究

针对造纸企业排产的特点,提出了一种基于小生境技术的遗传算法求解排产问题.该算法在基本遗传算法随机搜索能力基础上加入小生境技术,使用了倒位算子,实现简单,求解快速.经多次仿真证明,运用该法求解造纸企业的排产问题效果良好,实用价值很高.