基于模拟退火蚁群混合算法的裁床样片切割路径优化

样片切割是影响数控皮革裁床皮革加工效率的重要因素,为了提高加工效率,应优化切割路径。样片切割路径受到样片遍历顺序和刀具加工起始位置的影响。将样片切割路径优化归结为广义旅行商问题,用贪婪算法确定刀具加工起始位置,结合模拟退火和蚁群算法对皮革裁床样片切割路径进行优化。仿真实验验证了算法的有效性。     

3D打印路径规划研究

以机械制造为背景,针对机械中多封闭轮廓部件在3D打印路径扫描过程中产生空行程的问题,提出了一种结合遗传算法和蚁群算法的路径规划优化算法,合理规划各轮廓的扫描顺序及扫描起始点,缩短了3D打印扫描过程中轮廓路径的总长度,减少了轮廓路径的空行程,从而提高成型的速度和质量。该融合算法既解决了蚁群算法初期盲目性大的问题,又解决了遗传算法启发信息利用不足和容易陷入局部最优解的缺点。实验结果表明:所提出的方法能够减少空行程,提高成型速度和质量。     

双链基因的退火算法用于激光切割路径优化

为了缩短激光切割路径中的空行程,提高加工效率,同时避免在切割过程中损坏设备,本文分析了切割图元及其数学描述,将切割路径优化问题归结为广义旅行商问题,并提出了一种基于切割路径双链基因表示的模拟退火算法,MATLAB仿真结果表明该方法可以有效地解决上述问题。最后将优化路径和计算机辅助制造里自带优化软件规划的路径作比较,证明本方法可明显缩短激光头的空行程长度,并有效避免了打刀现象。     

基于TSP的孔群加工路径优化算法

建立以孔群加工最短路径为优化目标的数学模型,采用蚁群算法与2-OPT算法相融合的优化方法,研究了模具顶针板孔群加工刀具路径优化问题.结果表明,该融合算法加快了收敛速度,可有效避免陷入局部最优解,加工优化路径比贪心算法缩短12.34%,比基本蚁群算法缩短14.78%,即有效缩短了加工路径,减少了空走刀时间,提高了数控加工效率.     

随机时间依赖路网中危险品运输路径多准则优化

为实现动态路网中的危险品运输路径优化,以期为运输商的路径选择提供决策支持,分析了运输网络的随机时间依赖(STD)特征,对分段连续时间区间内各路段的行程时间和受影响人数进行曲线拟合.考虑到达时间窗的约束,以行程时间和运输风险的随机属性值为优化准则,建立0-1整数规划模型.结合STD网络的FIFO性质设计了两阶段多维标号修正算法,得到不同出发时刻以给定置信水平满足时间窗约束的非支配路径集合,并提出准则权重和阈值支配方法,实现计算效率和求解质量的均衡.研究结果表明:危险品在STD路网中的行程时间和运输风险与到达时间窗的设置和出发时刻的选取有关;生成的非支配路径取决于出发时刻和运输商的选择偏好,非支配路径的数量取决于支配阈值的大小;不同类型运输商可根据准时到达置信水平来选择出发时刻与运输路径的最优组合.     

成衣排料方案的特征分析与提取

以某企业家居服的排料方案为研究对象,运用实际排料案例进行对比分析,采用数理统计等方法,从样片特征、样板的轮廓线性特征等方面对家居服的不同排料方案进行特征提炼,并分类共性与个性特征,比较分析不同家居服的裁剪难度,为自动裁剪系统的路径优化提供科学依据和技术方法.     

基于改进的文化蚁群算法求解最优路径问题研究

针对传统方法不能够有效的求解GIS最优路径问题,在文化算法的基础上提出了一种基于实际路况求解两地之间最优距离的蚁群优化算法.引入了表示天气、路况、驾驶员个人偏好等诸多不确定因素,并将改进的蚁群算法融入到文化算法当中,使蚁群算法具有群体空间和信仰空间并行进化的机制.群体空间采用改进的最大最小蚁群算法,从而有效的提高算法最优解的搜索能力和速度.通过模拟计算结果表明改进的算法求解实际最优路径在速度和精度上优于传统最优路径算法.     

裁剪优化的Anytime算法

解决路径规划问题时,传统的Anytime算法有时候会遇到花费过多存储空间和计算时间的问题。该文提出的裁剪优化的Anytime算法旨在提高这两方面的性能。该算法在已有的Anytime算法的基础上,通过裁剪非均衡表中的节点来降低存储空间,然后通过分析裁剪后的节点信息来判断是否进入下次循环,以此减少计算时间。最后通过仿真试验,验证了算法的可行性和有效性。     

F-D算法求解最短路径

分析Floyd算法与Dijkstra算法的基本思想,将二者结合起来,给出一种新的求最短路径的优化算法——F-D算法,用F-D算法求解基于GIS的电力通信线路最短路径,并在约束条件下对所求最短路径进行修正,验证了F-D算法的先进性和高效性,优化了通信线路的拓扑,实际应用意义重大。     

求解最短路径问题的DNA动态规划算法

最短路径问题是一个组合优化问题,许多交通运输、工程、管理等实际问题可转化为最短路径问题进行求解。文中利用DNA计算的并行计算模式,给出一个求解最短路径问题的DNA动态规划算法,该算法最多需要7n-11个生物操作。     

带软时间窗的公共自行车调度路径问题

为了提高公共自行车调度的效率,研究了一种带软时间窗的自行车调度路径问题.首先根据公共自行车调度工作内容,建立多目标调度路径模型,然后设计一种改进的蚁群算法对模型进行了求解.实验结果显示,本文方法求解的调度路径比模拟退火算法、蚁群算法和遗传算法分别缩短了18.4%、24.3%和13.0%,而且还能有效节约调度车辆.     

车载能力有限的双区型仓库拣货路径优化

为了求解车载能力有限的双区型仓库拣货路径优化问题,根据双区型仓库拣货作业的特点,以拣货路径距离最短为目标,建立了双区型仓库拣货路径模型,并根据双区型仓库构造,求解任意2个货位间最短距离,同时提出了贪心算法和遗传算法相结合的贪心遗传算法求解方法,并以双区型仓库为对象进行仿真验证和分析。仿真结果表明,本文提出的算法能有效地提高优化路径的全局最优性和稳定性,而且对不同规模大小的拣货点均可以取得很好的优化效果;利用本文算法求解双区型仓库中的最优拣货路径能极大的缩短拣货车辆行走距离,提高拣货作业工作效率。该研究对双区型仓库拣货路径的优化具有十分重要的意义。     

Improved ant colony algorithm for the optimal-quality-path routing problem with multi-constraints

As the traffic congestion becomes more and more serious, the public evaluation standard for the road quality during driving changes greatly. How to avoid congestion to find the best way to travel has become an important scientific issue and social issue urgent to address in the context of building a smart city. Thus this paper first defines the novel concept of optimal path with multi-constraints and models it. Then, in order to solve the proposed model more efficiently, we improve the state transition rules of the heuristic function and pheromone update operator based on the classical ant colony algorithm by increasing the path optimization algorithm's awareness of real-time path quality information, such as traffic conditions, resulting in the strong dynamic adjustment ability of our proposed path optimization algorithm to path information. Simulation results show that our proposed ant colony algorithm can find the optimal path with multi-constraints more accurately and more quickly than other ant colony algorithms.     

基于灰狼算法的干式双离合器摩擦片优化设计

根据干式双离合器的工作条件及其结构特点确定约束条件和设计变量,建立了干式双离合器摩擦片优化模型.在离合器摩擦片工作状态下,以表面热流密度最小为目标函数,通过灰狼优化算法对模型进行优化设计.优化结果表明:优化后的离合器摩擦片的热流密度比优化前减少了14.03%,该结果可对摩擦片结构参数优化提供理论参考.     

电气设备红外测温运动路径寻优控制的研究

为了优化电气设备红外测温系统的运动路径,缩减巡检时间,分析了红外测温系统的运动过程,并采用遗传算法对其进行控制,通过对样本进行仿真测试可知,按编号进行巡检所用的脉冲数是路径优化后脉冲数的3倍多,可见优化后的路径大大缩短了系统的巡检时间.     

停车诱导信息配置优化组合模型与算法

针对宏观调控城市全局的静态交通分布的目标,提出了停车诱导信息配置优化组合模型与算法.模型的研究从车辆到达率高和日常泊位饱和度大的热点停车场入手,考虑车辆停放者的选择行为,以总行程时间最小建立了目标函数.通过采用"组合寻优法"的VMS信息显示组合方式来发挥停车选择诱导作用,并对它设计了GA(遗传算法)进行了计算,从而获得目标函数的优化值.通过浙江德清中心城区实例验证,设置诱导后最小总行程时间减少了49.4%,结果显示该模型能通过引导停车者不选择"过热"的停车场而选择其他次选的的停车场可减少总行程时间.     

数控铣削参数优化方法的研究

为了优化数控铣削参数,以切削比能低、表面质量优为优化目标,对45号钢进行了单工步干式铣削沟槽正交实验.采用多目标遗传算法求解出了不同铣削参数的优化解,并通过对比经验参数与优化参数的实验结果得出了最优铣削参数组合.在最优铣削参数组合下对工件进行加工(粗/半精加工)时,其加工切削比能和工件表面粗糙度比优化前分别降低了46.2%和41.6%,因此本文优化方法可为提高数控铣削加工质量和降低能耗提供参考.     

Optimization strategy in end milling process for high speed machining of hardened die/mold steel

1. Introduction The introduction of advanced cutting tools like AlTiN-coated micro-grain carbide end mill since the 1990s has changed the trend in die/mold manufacturing towards hard machining both in roughing and finishing [1]. Nowadays, high speed machi…