工件工序可并行的作业车间调度模型与求解

针对传统作业车间调度模型没有考虑工件工序存在并行性的不足,提出一种以最小化完工时间为目标的工件工序可并行作业车间调度模型,且在模型中考虑了工序加工设备柔性;设计了基于遗传算法的调度算法,其中染色体编码采用分段编码方式,并提出一种适用于工件工序存在并行性的染色体解码方法.实验结果表明,文中算法能够有效地解决工件工序可并行的作业车间调度问题.     

基于ROS的变电站室内巡检机器人的研究与设计

为了解决变电站室内人工巡检方式效率低、人工成本高、巡检精度低等问题,更好的促进数字化、智能化电网的发展,本文设计了一套适用于变电站室内巡检作业的机器人系统,该机器人系统包含巡检机器人终端、巡检专网、数据库、远程管理终端四部分,同时对机器人室内定位算法进行了研究,设计了机器人硬件结构,开发了机器人的控制系统,并对机器人的定位准确性、可靠性、安全性进行了模拟仿真实验和现场运行实验。实验结果显示：本文设计的巡检机器人可以很好的适应变电站室内环境,并且该机器人可以实现精确的定位与导航,对变电站室内设备运行情况进行精确巡检与故障预警,满足变电站室内巡检作业要求。最后对本次研究工作进行了总结,提出了下一步研究计划。     

基于DNA进化算法的车间作业调度问题研究

针对遗传算法解决车间作业调度问题时存在早熟收敛的缺点,采用一种新型进化算法——DNA进化算法解决车间作业调度问题.将算法从连续优化问题拓展用于解决离散优化问题,并将其成功地应用于Job shop生产调度.采用了著名的M u th和T hom pson标准问题FT 10进行了验证.仿真结果表明,与遗传算法相比,该算法简单有效,不仅具有很好的求解性能,而且具有更快的收敛速度和全局搜索能力.     

基于遗传算法的变电站巡检机器人任务路径规划方法研究

近年来,随着变电站巡检机器人在变电站中的广泛使用,巡检机器人路径规划问题越来越成为亟待解决的问题。巡检机器人在已知的拓扑地图中标记了待执行巡检任务的停靠点,不同任务需要从初始点出发经过不同的一系列停靠点再返回初始点,如何规划路径是机器人面临的问题。首先分析了路径规划面临的问题,然后通过分析拓扑地图的特征,对地图进行等价简化,再对问题进行建模使用遗传算法求解巡检任务路径规划的近似最优解。通过仿真实验证明,提出的基于遗传算法的路径规划方法是可行有效的,为变电站巡检机器人任务路径规划提供了一种有效方法。     

面向变电站机器人巡检路径规划中的算法研究

针对目前在变电站中应用广泛的巡检机器人,探讨了其巡检路径的问题,依据离散数学理论中的哈密顿回路方法和路径的常规规划算法,研究了一种变电站的巡检路径为矩形分布时的机器人巡检路径问题。针对不同巡检方式,分别提出：全局巡检方式,采用新提出的哈密顿算法,当巡视起点被设定后,其他被巡视的任何点均可被归类,从而找出其巡检路径的哈密顿回路;重点设备巡检方式,采用Dijkstra算法和遗传算法相结合的方法;固定点巡检方式,采用Dijkstra算法。其中,三种巡检方式分别针对电量充足、低电量返回及充电完毕继续巡视等方面给出仿真结果,并将其在某变电站进行了试用。研究结果表明,三种巡检方式下的算法均有效可行,新提出的哈密顿回路算法巡视的路径比常规方法相对要短,算法的运算速度相对更快。     

混合遗传算法在分布式车间作业调度中的应用

分布式车间作业计划与调度是一个典型的组合优化问题,而组合优化问题是遗传算法求解的领域。该文描述了分布式车间作业调度问题及其调度方法,结合分布式车间生产模式的实际情况,将模拟退火算法引入自适应遗传算法,提出了混合遗传算法(GASA);详细地阐述了分布式车间作业计划与调度问题的解决策略和操作过程,并以甘特图的方式给出了计算结果。与其他方法比较,混合遗传算法是解决分布式车间作业计划与调度问题的更为优良的方法。     

基于STM32的变电站智能巡检小车

为提高变电站工作人员日常巡检设备的效率,文中设计了一种基于STM32的变电站智能巡检小车。所设计的变电站智能巡检小车利用工业级CCD摄像头采集变电站的环境信息,通过STM32核心控制板处理环境信息,并生成变电站巡检地图。根据变电站地图中RFID写入巡检点的位置和当前巡检点需要执行的温度采集、图像采集等任务,完成变电站设备巡检。智能巡检小车接到变电站下发的设备巡检任务后,结合RFID射频技术检索巡检点和执行巡检任务,搜索一条从起始点到终止点的路径,完成变电站的设备巡检。巡检结果由无线模块更新至巡检数据平台,供变电站设备巡检人员实时查看设备状态信息。     

考虑机器人尺度的变电站路径规划

在传统的变电站巡检过程中,存在人工任务繁重且效率低下等问题,为了提高变电站中的巡检效率与安全性,提出了一种基于遗传算法和人工势场法巡检机器人的路径规划方法.算法由三部分组成,首先通过Maklink方法对仿真环境进行建模,通过遗传算法求出不考虑安全性的近似最优解;第二部分,在遗传算法求解的基础上,将路径中间节点作为引力点,障碍物的边界作为斥力点,构建人工势场环境模型;第三部分,用改进的人工势场法进行优化,提高路线的安全性.通过在计算机平台上的仿真测试,最终结果表明该方法可以在一定时间之内得到一条安全性更高的路线,使得巡检机器人可以避开障碍物到达指定地点,从而完成巡检电路的任务.上述算法改进了人工势场路径规划方法一直以来根本性的缺陷,如易陷入极值点、易产生路径点震荡等问题,并且利用人工势场路径平滑的特点提高了Maklink路径规划方法的路线安全性.     

变电站智能巡检机器人监控系统设计与实现

变电站巡检机器人可以帮助巡检人员完成大量的重复性工作,不仅仅节省人力成本,还可以避免由于人员懈怠所可能导致的安全隐患。而一套完整的巡检机器人监控与操作系统是变电站巡检机器人能否正常工作的关键。正是介绍如何系统地设计与实现变电站巡检机器人操控系统。包括协助巡检工作人员完成巡检任务的人机交互软件,以及为了实现无人巡检所采用的仪表设备图像处理算法。着重介绍了监控软件的设计,通过运用设计模式的方法,模块化、层次化的实现各个控制功能,处理室外无人作业的巡检机器人可能遇到的各种突发异常,让整个巡检系统可以安全平稳的运行。     

基于GA-PSO的天基预警系统资源调度方法

为解决天基预警系统中的卫星资源调度问题,从预警任务特点出发,在对预警任务进行分解的基础上,建立了资源调度模型．结合传统遗传算法（GA）和粒子群算法（PSO）的优点,采用一种混合遗传粒子群（GA-PSO）算法来求解资源调度问题．该算法在解决粒子编解码问题的前提下,将遗传算法的遗传算子应用于粒子群算法,改善了粒子群算法的寻优能力．实验结果表明,提出的算法能有效解决多目标探测时天基预警系统的资源调度问题,调度结果优于传统粒子群算法和遗传算法．     

卫星自主运行任务调度问题的优化算法

针对卫星自主运行任务调度问题的特点,设计了一种基于遗传的新的调度算法。以卫星对地拍照任务作为仿真实例,对算法的编码方式和解码规则、初始群体的产生方法、适值函数、遗传算子进行了详细的描述。计算结果表明,同精确算法相比,该调度算法能很好地解决卫星自主运行任务调度问题。     

基于遗传算法的动态资源调度问题研究

建立了无人作战飞机任务规划问题的数学模型，提出了分层递阶的任务规划系统结构．针对任务规划的核心资源调度问题，设计了基于遗传算法的动态资源调度算法，有效地解决了多无人作战飞机的资源调度问题，计算结果表明了算法的有效性．     

面向多星任务规划问题的改进遗传算法

卫星数量的快速增加为管控卫星的工作增加了很大的难度,如何有效地进行任务规划,有效管理卫星资源,成为了卫星领域的一个重要问题.针对此问题,本文构建了多星任务规划的数学模型,将最大化任务收益作为优化目标.本文分析了问题的难点并提出了一种包含两种优化策略的改进遗传算法,包括全局优化和局部优化两部分.全局优化和局部优化根据种群改进情况进行自适应切换.通过两种优化方法的结合可以提升任务规划的效果.本文还提出了一种任务规划算法,用于为改进遗传算法得到的任务序列选择合适的任务执行时间.仿真实验证明本文提出的改进遗传算法可以很好地解决多星任务规划问题,与对比算法相比可以得到更优的规划结果.改进遗传算法有很好的工程应用前景.     

电力网络机巡智能调度编排系统设计

目前,大多数国家电网公司仍采用“人巡+机巡”协调定期检查的方式对输电线路进行维护;定期检验计划由人工安排,耗费大量人力物力;为了解决上述问题,提出电力网络机巡智能调度编排系统设计,考虑到各城市年检的个性化需求,将年检计划的调度问题转化为NP问题,采用禁忌搜索算法结合遗传算法实现年检计划的智能调度;通过仿真实验验证了算法的可行性,证明了禁忌搜索算法与遗传算法的结合可以有效提高机器巡更网格的效率。     

求解装备保障任务调度问题的改进粒子群算法

装备保障任务调度是否合理、高效是取得现代信息化战争胜负的决定性因素之一,提出了两种改进的粒子群算法对该问题进行优化。针对问题的特点,两种算法均采用基于任务编码的粒子结构,且都采用子群划分的方法以保持种群多样性,①改进算法采用了基于维度分解的分群策略,使算法避免进入高维优化领域,②改进算法采用了杂交操作,有效避免了算法陷入局部最优。仿真结果表明,改进算法相比标准粒子群算法具有更好的性能。     

施工项目调度问题的一种智能优化算法

研究了施工项目进度调度问题,提出了一种基于启发式规则和遗传算法的综合智能优化算法,并在施工项目调度问题的描述、带资源约束的施工项目调度问题的分解方法、遗传算法的编码、交叉、变异方法和解码方法等方面进行了研究。不同规模的数值计算结果表明,该算法在解决复杂工程施工项目调度问题上具有良好的性能,并能较好地适用于带时序、资源约束的施工项目调度问题。     

基于改进的基因表达式编程算法在作业车间调度问题中的应用

文章提出一种新颖的方法一改进的基因表达式编程算法来求解作业车间调度问题。作业车间调度问题是许多实际生产调度问题的简化模型,基因表达式编程算法结合了遗传算法和遗传编程的优点,具有更强的解决问题能力,对基因表达式编程算法进行改进使其在作业车间调度问题的应用上更加有效;最后应用一个实例来验证提出方法的有效性。     

基于贪心算法和遗传算法的仓储车辆调度算法

针对仓储车辆调度问题提出一种基于贪心算法与遗传算法的调度算法。它主要利用遗传算法为框架筛选、进化出高效的调度方案,算法又融合了贪心算法对调度中的任务排序进行了快速优化。此融合使得遗传算法的编码简便,排除了不可行解的可能,从而使得算法性能大大提高。算法已经C++语言编程实现,实验分析证明:算法有效地提升了调度方案的效率。