基于实际约束的三维装箱问题优化算法

针对考虑了8种实际约束的多箱异构装箱优化问题,构建了一个三维装箱问题的多目标混合整数规划模型,给出了求解该模型的一种启发式搜索算法。该算法的核心是在满足实际约束条件下,通过空间切割法确定目标空间,在目标空间内通过生成"垂直条","水平带"搜索最佳"货物块",实现装箱体积利用率尽可能大,进而达到装箱数最小优化目标。通过随机算例和实际算例的计算分析及3D结果显示,说明该算法能有效满足所有现实约束,且稳定性及空间利用率较高,验证了算法有效性和实用性。     

面向多点卸货的箱柜类货物的装箱策略研究

目的为解决箱柜类大件货物装箱过程中存在的效率低下、物流成本高的问题,对箱柜类货物的装箱问题展开研究。方法以功能沙发为例,分析箱柜类货物装箱的常见约束条件,搭建含有体积、重量、摆放方向、装箱顺序的约束的货物码放数学模型,提出一种改进遗传学算法用于数学模型的求解。结果以45件功能沙发的实际数据进行装箱实验,结果表明算法得出的装载方案合理,在满足箱柜类货物装箱约束的条件下,对货箱的空间利用率达到75%以上。结论算法对箱柜类大件货物的装箱能够快速得出合理的装箱方案,为复杂情况下货物的装箱提供了一条解决思路。     

散套装货物混合装载问题优化算法及其可视化

针对具有七种现实约束的散货和套装货物混合三维装箱优化问题,采用树搜索策略,以空间切割、货物组块及装载套数迭代法为基础,在考虑装载的套装、摆放方式、放置稳定性、承重级别、优先级、载重、重心等约束条件下,构建了一种启发式搜索迭代算法。通过实际算例,分别计算了套装约束下和无套装约束下的装箱优化结果,并利用所开发的软件给出了3D装箱效果图,发现该算法可保证套装货物成套装载,且空间利用率可达90%以上,验证了算法的有效性和实用性。     

基于混合蚁群算法的箱装农产品单车装载研究

目的提出一种求解考虑包装特点的箱装农产品单车装载优化问题的有效算法。方法针对箱装农产品单车装载中的弱异类货物问题,以容积利用率最优为目标构建装载数学模型;分析农产品成箱包装的特点,并重新描述了货物承重约束和方向约束;针对模型求解提出了一种混合蚁群算法,包括基于砌墙式的启发装载策略,以及改进后的期望函数;最后选取了5组标准数据,构造了1组农产品数据,设置了3套实验方案对算法进行验证。结果实验1中算法较2种比对算法目标值分别高出3%和2.5%;实验2,算法平均体积利用率达到81.59%;实验3,改变初始参数后算法最大目标值为93.9%。结论提出的算法求解单车弱异类货物装载问题有效且性能良好;算法用于求解考虑包装特点的箱装农产品单车装载问题,具有一定的可行性。     

货物空腔背景下基于遗传算法的集装箱装载设计优化研究

集装箱装载问题以假设货物为规则实体进行研究,方便了相关求解算法的改进,但是忽略货物本身空腔的存在,已经开始阻碍集装箱装载率的进一步提高。对于现有文献很少研究的货物空腔背景下的集装箱装载问题,设计一种基于遗传算法的空间优化模型。模型通过空间预处理,将货物按照一定规则嵌套填充,使不可用或小型货物空腔叠加成较大的可用空间;定义一种四叉树空间结构来表达空间的分解;提出并运用四空间分割法来设计装载策略;引入自适应遗传算法,进行模型寻优。最后案例分析表明,该模型可以大大减弱空腔对整体装载率的降低作用,在实际应用时具有一定的参考价值。     

强异构货物垛型稳定性分析及评估方法

目的 针对强异构货物垛型稳定性判定问题,提出一种稳定性计算方法。方法 首先运用静力学和动力学分析,建立物理模型,量化5个稳定性参数,定义定量评估垛型稳定性的指标——垂直稳定度和水平稳定度,然后分别采用中心骨架算法、分支定界算法、Extreme Point算法建立仿真垛型,对比货物的空间布局位置及布局效果,通过计算公式得到垂直稳定度和水平稳定度数值,对垛型的稳定性进行机理分析,最后,采用小规模纸箱实验,进一步验证公式的合理性。结果 提出的稳定度计算公式能有效用于强异构性垛型的稳定性评估与分析。结论 该方法对提高码垛算法的工程应用性,增强配平均衡性,防止货物在地面运输过程中倒垛,具有一定的参考价值。     

考虑预分配策略的航空货物多箱装载优化

目的为了解决当前多数装箱算法未考虑装载顺序约束,不能有效解决航空货物装载的实际应用问题,开展多箱装载优化算法研究。方法首先采用K-means算法对货物进行预分配,将聚类簇特性相同的货物分配到同一个集装箱;然后利用极点法得到极点序列,结合遗传算法进行寻优产生各集装箱的布局方案。结果对某机场物流公司的160件货物数据进行实验,并与连续性策略进行比较,证明了含预分配策略的极点装载法能够有效避免个别集装箱利用率偏低的情况,并将集装箱利用率的总体方差降到0.51。结论算法在考虑货物装载顺序约束的情况下,在多箱装载优化中能实现货物的合理分配,具有较好的工程应用性。     

基于K-means与关键点的组合行李码放算法

目的为了解决当前航空行李码放流程中存在的劳动密集、效率低下的问题,开展行李码放算法研究。方法搭建含有重量、体积和货舱空间约束的航空行李码放数学模型,采用聚类、排序、关键点构建策略,设计一种K-means聚类与"关键点"思想相结合的组合式算法。结果采用100件真实旅客行李数据进行了实验,结果表明算法给出的布局方案规划合理,垛型左右两侧质量之差低于1%,满足了货舱的空间约束与载重平衡约束。结论算法具备在复杂环境下得到优良布局方案的能力,K-means聚类的引入也将机器学习领域的聚类算法引入装箱问题,架起了机器学习算法与传统装箱算法的桥梁,为今后装箱问题算法的设计提供了一条新思路。     

基于最小转换能原理的一种逐步积分法

基于Benthien_Gurtin 给出的拉普拉斯空间上相应的最小转换能原理,将拉普拉斯空间上的泛函恢复到原空间后给出一个只含单重卷积形式的泛函。对此泛函相继进行空间和时间域离散分别给出了新的泛函。采用含非时间步参数的三次Hermite 插值函数逼近节点位移,给出了一种用于动力响应分析的无条件稳定逐步积分算法。通过对算法的稳定性研究,选取了参数的合适值。精度分析和数值算例表明提出的方法是一种可以应用于工程实际并具有较高精度的方法。     

二维凸包Graham算法的设计与实现

本文设计了一种极角排序和方向判断方法，给出了Ｇｒａｈａｍ算法一种简单的实现。     

基于曲率尺度空间的轮廓角点检测

在曲率尺度空间和多尺度曲率积的基础上,提出了一种基于多尺度曲率多项式的角点检测算法.首先基于曲率尺度空间检测不同尺度下的角点,然后利用多尺度曲率积或曲率和对检测到的角点进行增强处理,该方法可有效抑制噪声影响,防止高尺度下对一些角点平滑;另外,根据多尺度曲率多项式结果的符号还可有效的判别所检测角点的凹凸性.采用不同的评价准则及实例图像进行测试,实验结果证明该角点检测器是非常有效的,优于文中其它两种检测算法.     

山东出口危险货物包装检验监管分析与建议

目的提升山东地区出口危险货物包装检验监管水平,帮扶企业规避贸易风险、提高产品质量、扩大出口。方法根据山东地区2016年出口危险货物包装业务基本情况(包装检验46 424批,8799万件),总结业务变化(同比分别增长28.9%,27.1%)和检验的不合格信息。结果 2016年危险货物包装性能检验批次、数量分别同比增长了17.4%,13.8%;包装使用鉴定批次、数量分别同比增长了32.2%,64.5%。危险货物包装性能检验与使用鉴定之间成正比关系,性能检验逐年增长,相应的危险货物包装使用鉴定也随之出现了井喷式增长态势。结论归纳了天津"8.12"事件后山东地区业务激增原因和性能检验与使用鉴定不合格情况,从信息化、技术性贸易措施、安全特性检验管理3个方面提出了有针对性的对策建议。     

角位置测量误差补偿方法研究

为提高精密转台测角精度,提出了两种测角误差补偿算法.在分析了多面棱体校准原理基础上提出了基于误差平均的线性补偿方法,并给出了补偿计算表达式.另一种方法通过分析测角误差具有周期特性,利用傅里叶级数对误差值进行计算求解到谐波幅值较大的阶次进行反向补偿.通过实验案例对两种算法的补偿效果进行了验证.结果表明:两种补偿算法均可大幅提高转台位置精度,可满足项目技术协议中对角位置精度的要求,最后针对两种方法的优缺点一并进行了论述.     

考虑装载顺序约束的航空货物装箱问题研究

目的 以航空货运背景下流水线上货物的装箱问题为研究对象,旨在最大化地利用集装箱装载空间.方法 在考虑货物装载顺序、质量、体积、不重叠、稳定性等一系列现实约束的条件下,建立集装箱堆码模型,设计一种拟人启发式与遗传相结合的组合启发式算法.首先通过设定规则并赋予权重,得到有序可放置点集合,采用拟人启发式算法构建货物装载策略,得到初始装箱方案;然后通过遗传算法中的交叉、变异操作对方案进行寻优,在可行方案中选出集装箱空间利用率最大的装箱方案;最后采用某机场物流公司的实际货物数据进行实验,并实现装载方案的可视化.结果 相较于混合模拟退火算法,组合启发式算法收敛性好,搜索速度快,能够在较短的时间内得到空间利用率较高的装载方案,货物垛形规划更为紧凑,稳定性更高.结论 所提算法对于不同种类的货物有着更好的适应性,能够实现强异构货物的合理布局,保证了货物装载过程中垛形的稳定性,可为航空货物装箱问题的工程应用提供参考.     

越库物流调度问题及其近似与精确算法

在提出问题基础上,建立了基于在制品优化目标的调度模型;根据模型的不同调度特征,给出问题求解的启发式近似算法,并对算法的计算复杂性进行分析,提出问题精确求解的分枝定界算法;通过数值实验验证所给出算法的有效性.表明:分枝定界算法可以有效求解多达40个货物品种的准时制配送问题;启发式算法也具有较高的计算精度,为实际越库物流管理奠定算法基础.     

三维空间最优装载模式的算法研究与实现

在货物的包装、存储及装载过程中，如何提高三维空间的利用率，同时又兼顾货物的重心平稳等约束，这属于复杂装箱问题。基于微积分的思想，作者提出一种虚拟装载模式的装载时分片算法，即在装载的同时不断对三维体虚拟切割分片，然后利用改进的剩余空间法对片空间进行分析和虚拟装填，通过非完全树的结构和递归搜索过程来实现最优装载模式的求解，并通过若干片的重新组合实现货物的重心平稳最优化。最后运用VC调用OPENGL完成仿真模拟系统，以应用实例证明了算法的正确性与可行性。     

一种基于小波变换的角点提取方法

提出一种新的基于小波变换的角点提取方法。它利用在几个尺度上小波变换模极大值和曲率理论提取角点。理论和试验结果表明 ,本算法对于角点的提取和定位都是有效的     

波形扭曲声波的二维方向角估计

利用位于反射界面附近或远离反射界面的单个矢量传感器,提出了一种波形扭曲声波二维方向角的估计算法.首先给出了单个矢量传感器的测量模型;基于波形扭曲声波到达单个矢量传感器时仍能保持空间一致性这个特性,构建矢量传感器的波达方向矩阵;利用此矩阵的信号子空间,求出了波形扭曲声波二维方向角的估计值;并推导了估计的CRB.数值仿真验证了算法的有效性.     

Mohr-Coulomb准则角点问题的主应力空间互补算法

Mohr-Coulomb准则由于角点问题的存在导致其在数值计算时收敛困难,首先阐述了其角点问题的实质是主应力随罗德角的变化而不光滑导致的,然后给出了主应力空间法的理论基础,最后基于Koiter法则在主应力空间将Mohr-Coulomb准则的多屈服面表达为其等价的互补模型,并进一步用Fischer-Burmeister互补函数进行描述,从而使得牛顿算法可以顺利地进行求解。所提出的算法解决了Mohr-Coulomb准则中的角点问题,避免了常规方法的试算过程,提高了Mohr-Coulomb准则的精度。算例验证了该方法的有效性和可靠性。     

基于混合粒子群优化算法辨识Hammerstein模型

非线性系统辨识是现代辨识领域中的一个主要问题。在非线性系统辨识中,系统常被表示为一系列块连接。针对非线性系统中的Hammerstein模型,本文提出了利用混合粒子群优化算法对非线性系统模型进行辨识。该方法的基本思想是将非线性系统的辨识问题转化为参数空间上的优化问题,然后采用粒子群优化算法(PSO)获得该优化问题的解。为了进一步增强粒子群优化算法的辨识性能,提出利用一种混合粒子群优化算法。最后,给出仿真实验,其结果验证了本文给出的辨识方法是有效的。