冷卷入库的数学模型及算法

讨论某冷轧厂热处理车间冷卷入库堆垛问题,并将其归结为装箱问题进行研究.通过建立数学模型,设计在线算法,达到了优化堆垛、提高生产效率、加快冷卷周转的目的.同时,通过数值实验,比较了多种算法的计算效果,得到了冷卷入库问题合理而有效的算法.     

冷卷热处理生产调度模型的启发式算法

主要讨论某钢铁公司冷轧厂热处理车间冷卷热处理生产调度问题,将其归结为一类不允许等待的混合流水车间排序问题进行研究,建立相应的数学模型,设计求解其模型的启发式算法。     

半在线入库堆垛问题的动态求解算法

堆场垛位优化问题一直是仓储管理的难点和焦点之一,垛位优化可以保证物料装卸和出入库的高效率,同时对保证合同交货期也起着至关重要的作用。针对仓储和生产一体化下的入库堆垛问题,本文通过分析将其归结为一类半在线的A型装箱问题,并依据问题的特点,建立了最小化总倒垛次数的优化模型。根据货场天车在相邻入库过程中存在空闲作业量的特点,设计了一种前序货物允许移动的动态堆垛策略,结合堆垛约束后嵌入到经典装箱启发式算法中,最后通过仿真算例验证了该策略的有效性。     

激光雕刻的数学模型及快速算法研究

建立了一种激光雕刻的数学模型,在此基础上,提出了一种快速激光雕刻方法算法,该算法经过实践检验,具有良好效果。     

基于自适应加权算法的通信网络安全影响数学模型

针对目前通信网络安全影响问题的分析,本文引入传统的信息安全影响数学模型,在此基础上,进一步结合安全防护有效实施的重视程度,提出了一种针对通信网络安全影响分析的改进模型.该模型在对通信网络安全威胁、通信网络作战方式、网络安全属性以及对网络安全对抗属性进行量化分析的基础上,利用模糊数学理论和自适应加权算法,对有效实施安全防...     

CD音轨智能编辑转录的数学模型及递归算法

本文应用整数背包问题有关理论，对CD音轨智能编辑转录剖进行了讨论，提出了一个数学模型及相应的递归算法，该数学模型及算法可以推广，用于解决其他一些优化组合问题。     

CD音轨智能编辑转录的数学模型及递归算法

本文应用整数背包问题有关理论，对CD音轨智能编辑转录问题进行了讨论，提出了一个数学模型及相应的递归算法。该数学模型及算法可以推广，用于解决其他一些优化组合问题。     

模拟地下水运动的一种新的数学模型及其算法

本文就海水入侵地下水层建立了一种新的反应扩散模型,并给出了此模型的差分算法,通过数值计算实例表明数值结果是有效的。     

一种求解QoS路由算法的数学模型研究

QoS路由算法的基本问题是在满足多个约束条件的基础上对某个或多个网络参数进行优化。在文献犤9犦提出的适应QoS路由机制的网络模型基础上,利用数学规划,提出了一种QoS路由算法的新的数学模型,并采用改进的拉格朗日松弛算法求解模型。此模型既可用于寻找满足约束条件的QoS路由,又便于扩充新的网络QoS要求。     

面向算法的SIMD计算机数学模型及其应用研究

针对数据并行计算在图像处理中的应用研究,提出了数据并行计算机的面向算法的数学模型,以及利用该模型得到的一种新颖的、数据并行算法的数学描述方法.采用该数学描述方法 对数据并行图像处理中的灰度直方图运算、区域增长法图像分割以及图像卷积运算等3类图 像处理方法进行了描述.结果表明,该数学描述方法不仅简单可行和精确,而且,可以从数 学公式中直接得到算法的通信复杂性和计算复杂性.该方法可以应用到数据并行计算的应用 研究中作为数学描述的工具.     

一种Web关联挖掘数学模型的建立和算法实现

本文首先分析了Web用法挖掘的数据源－Web日志文件的内容和格式，建立了一种适用于Web用法挖掘的关联挖掘数学模型DPR，并利用深度优先搜索算法进行了仿真实验。     

基于三次样条插值的自动入库泊车免疫粒子群改进算法

传统自动入库泊车轨迹优化算法不易寻到光滑、精确且优化的泊车轨迹。结合智能自动入库泊车原理,本文提出一种基于三次样条插值的自动入库泊车方法,从而获得理想优化的泊车参考轨迹。为了有效地提升自动入库泊车轨迹寻优算法的性能,以泊车轨迹最短作为优化目标来选定一组合适的泊车位置参考点,在三次样条插值的基础上,又提出一种免疫粒子群改进算法。首先,为提升算法全局搜索性能和收敛速度,引入自适应变异策略;然后,引入免疫机制来有效提升其全局优化能力。测试函数及自动入库泊车实际算例的仿真结果表明,所提出的自动入库泊车免疫粒子群改进算法具有更高的寻优精度和较快的收敛速度。     

混合流水车间调度的遗传下降算法

针对混合流水车间调度问题(Hybrid Flow Shop Scheduling,HFSS)建立了混合整数规划模型,提出了遗传下降算法(Genetic Descent Algorithm,GDA).GDA与HFSS工件在机器上最优分配规则相结合,不但能够产生初始可行解,而且保证交叉和变异后解仍然可行;同时在遗传算法中嵌入邻域下降策略.为了验证GDA算法的有效性,随机产生了230组数据进行实验.实验结果表明:对于HFSS问题,在小规模情况下,GDA算法与最优解之间的平均偏差为0.1%;对于较大规模的情况,GDA比NEH算法平均改进10.45%.     

机构精度通用新算法的推导及应用举例

本文应用无限小线性变换原理，导出了一种简单而通用的机构精度计算法，该方法只需对机构作简单的几何分析，建立起坐标系，求得运动变换矩阵及误差矩阵后即可上机计算，避开了求输入输出位移关系的困难。     

基于反向差分算法的航空发动机装配车间优化调度

航空发动机装配车间的各个生产线的优化调度问题是一个典型的具有可重入特性的生产调度问题,从调度优化难易的角度来看,属于NP难题。针对这个问题,在分析航空发动机的工艺流程与特点以及航空发动机的数学模型之后,以最小化最大完工时间为调度优化问题的目标函数,提出了基于反向差分进化算法的优化调度方案。最后,仿真实验表明,该方案对于解决优化调度问题是行之有效的。     

求解柔性作业车间调度问题的新型改进Jaya算法

为有效解决复杂的柔性作业车间调度问题,以最小化最大完成时间为目标,提出了一种结合了变邻域搜索算法的新型改进Jaya算法来求解。为不断挖掘和优化探索最优解,提高算法求解的结果质量,通过Jaya算法的原理重新提出一种解的更新机制,此外在Jaya算法原理的基础上嵌入一种变邻域搜索策略,并在传统邻域结构的基础上重新设计了两种新型邻域结构,扩大了邻域搜索范围,增强了Jaya算法的局部搜索能力,避免算法因失去解的多样性从而陷入局部最优。运用基准算例对该算法的求解性能进行了验证,并与其他算法的仿真结果进行对比,结果表明该改进算法的求解效率更高。     

基于蚁群算法的高炉系统的研究及仿真

介绍蚁群算法原理,结合高炉系统的工艺,对高炉的重要参数进行变异,实现对高炉炉况顺行的指导。