装填布局问题的三元组编码方法求解

装填布局问题的求解已经被证明是NPC问题,最终求解的结果是符合约束条件的最优解。布局设计问题在求解中一般会采用启发式算法和智能算法对布局问题进行建模求解。针对机械产品布局问题,描述了该问题的求解思路和三元组模拟退火编码方法,并通过实例对三元组分解编码方法在机械产品布局问题上的有效性进行验证。     

一类装填布局问题的半自动求解方案

将知识推理、人机交互和优化技术应用于装填布局问题,提出了一种半自动布局方案.该方案首先通过知识推理来确定待布组件的装填顺序和初步位置,在此基础上利用人机交互手段进行初步的空间规划,最后利用遗传算法对布局方案进行性能优化.     

模拟退火算法在布局求解中的应用

布局问题是一个组合最优化问题,通过对布局问题及模拟退火自救的分析,将模拟退火算法应用于布局求解中,算是到的解优于一般构造算法所得到的解;此外还通过算例对算法中各参数的所起作用及取值进行了研究。     

求解单行布局问题的一种变邻域搜索算法

设施布局问题对于企业内部的物流合理化起着重要作用, 单行布局问题作为设施布局问题的一个典型特例,属NP-hard问题,常规方法难以精确求解。针对单行布局问题的 复杂性,提出了一种改进的变邻域搜索算法进行求解。首先构建单行布局问题的数学模型,然后分析模型并构造一种有效的初始解;针对问题特征,设计了4种邻域结构,该邻域结构采用了从简单到复杂的推进搜索机制;改进了局部搜索算法并对邻域结构进行搜索;最后进行了实例验证,并与多种经典算法进行了对比,结果表明,所提变邻域搜索算法 可在短时间内得到单行布局问题高质量的近优解。     

关于装填布局的界及空间损失的分析

重点研究了长方形和长方体装填布局输出最大化问题的界和空间损失,并进行实例分析.提出了一种较严格的上界;将空间损失分为3种:尺寸选择误差、装填结构误差、理论误差.理论误差是不可避免的;尺寸选择误差与尺寸选择有关,当尺寸选定后也是不可避免的;而对于选定尺寸后的装填布局,装填结构误差与装填方法有关,是应主要研究的方面,装填方法优化的结果接近文中较严格的上界时应是较好的装填方法.     

双行布局问题的分解策略及启发式求解方法

为克服现有方法在求解大规模双行布局问题时存在的计算时间长、性能不稳定等问题,提出了结合问题特征的分解策略,将大规模双行布局问题分解为较易求解的组合优化问题与线性规划问题两个子问题,并分别建立了相应的数学模型。提出了3种基于不同优先规则的启发式求解方法,该方法的特征是机器成对分配,且结合了线性规划法。对大量不同规模(6~36台机器)的测试问题进行了验算与对比。试验结果表明,所提启发式方法尤其是其中的heuristic3启发式方法,能快速有效地求解双行布局问题,与现有方法相比,在运行效率和求解偏差上具有优势。     

蚁群算法求解人机布局优化问题

针对目前人机布局优化问题人机约束多、无算法,提出了一种符合人机特性的蚁群算法。为了将人机约束考虑在布局优化设计中,本文以载人潜水器主控制台的布局优化为例,采用层次分析法对主控制台人机特性定量分析,在此基础上结合蚁群算法进行主控台布局优化设计,并使用JACK软件模拟比较。结果证明:文中提出的符合人机特性的蚁群算法能够将人机约束和算法结合,从而得出符合人机约束的布局设计,提高操作员的工作舒适度。这种算法也能够广泛地用于其它人机环境的布局优化设计中。     

基于虚拟现实的人机结合方法及其在布局中的应用

布局问题是NP-hard问题。单独采用机器计算难以获得最优化的结果。采用人机智能结合的方法求解复杂布局问题,将成为复杂系统布局自动化的发展方向。在虚拟现实环境下建立了布局模型及其人机交互接口,实现了一类三维布局问题求解过程的人机结合。采用P-admissible的序列三元组编码方法在VR(虚拟现实)下建立问题的有限且完整解空间,并给出数据的人工视图向机器模型的代码反解算法,以支持机器算法和人工中间干预的耦合,为复杂布局问题的求解提供了一个新的方法和途径。     

模拟退火算法在诊断问题求解中的应用

首先对模拟退火算法作了改进——设置了比较器,然后将其引入概率因果诊断模型,从非线性组合优化的角度解决了该诊断模型中具有组合爆炸数的多故障同时性诊断问题,并对模拟退火算法的求解过程进行了研究。     

基于I-Greedy求解CVaR模型的传感器网络布局优化

无线传感器网络在机械设备状态监测领域有着重要的作用,为了解决传统随机优化方法不适合某些复杂场传感器网络布局景的问题,提出了一种基于I-Greedy求解CVaR模型。采用惰性赋值的方法完成算法的简化过程,为τ设置了相应的搜索间隔Δ和搜索区间（0,Γ）,防止算法出现局部最优解的情况,通过惰性赋值的方式实现快速搜索的功能。研究结果表明：τ搜索上界Γ设定成50和置信水平α=0.9时,能够确保各置信水平都搜索获得全局最优解。逐渐增加传感器节点数量后,布局效益获得了持续提升。计算得到互信息相对随机部署方法增加69%,与传统贪婪算法相比增加14.1%。CVaR布局模型相对传统布局模型可以达到更低损失程度,能够获得更优布局结果,提升了模型鲁棒性。算法能够显著降低时间复杂度,特别是进行大规模传感器布局时表现出了更强的优越性。     

同尺寸长方体物品装箱问题的一种求解算法

研究同尺寸长方体物品的装箱问题,即在一个给定的箱子中装入尽可能多的同尺寸长方体物品。采用分层装载方案简化装载操作,首先运用递归算法确定层中长方体物品的布局方式;然后求解整数规划模型确定箱中层的最优组合,得到最优装载方案。采用随机测题,将文中算法与文献中装箱算法进行对比。实验结果表明文中算法生成的装载方案箱体空间利用率由文献中装箱算法的99.35%提高到了99.77%。文中算法可以在合理的时间内得到装载操作简单,箱体空间利用率较高的装载方案。     

单机成组调度问题的约束满足建模与求解方法

为适应多品种小批量生产需求,企业普遍采用基于成组技术的混流生产,由此产生的成组调度需要平衡安装时间减少与满足交期之间的冲突关系。在分析安装时间是否依赖工件组排序、工件组能否分割加工等成组特征的基础上,以最小化加权流程时间与加权拖期为目标,构建了单机成组调度问题的约束满足模型,提出了以变量排序启发式搜索和前向约束传播相结合的求解方法。典型生产数据的实证分析表明,所提出的方法建模能力强,解的适应性好。     

运用系统工程方法处理复杂布局问题

复杂布局问题属布局方案设计问题是复杂工程系统 ,应用领域广泛。虽然经典优化方法一直是求解此类问题的重要方法 ,但是求解很困难。因此 ,需要研究求解复杂布局问题的新途径和新方法 ,系统科学的发展给我们提供了这个可能。本文讨论了应用系统工程方法求解复杂布局问题的思路和方法     

焊接接头的多层模型研究

基于线性界面断裂力学,提出了焊接接头的新模型－多层模型。考虑接头处材质的变化,对焊接接头进行了断裂力学分析。     

对求解约束优化问题中的变量轮换法的改进

在利用约束变量轮换法优点的基础上,建立了一组新的搜索方法,迭代过程类似于约束变量轮换法,并使约束变量轮换法的效能得到加强。通过实例分析显示,它具有比约束变量轮换法更高的计算精度和稳定性。     

ICA不确定性问题在圆度误差分离中的解决措施

独立分量分析方法(Independentcomponentanalysis,简称ICA)在国内尚属一门新型的方法。文章介绍了ICA的无噪声模型、原理、预处理、非高斯性量度以及快速定点算法,重点讨论了ICA的不确定性在圆度误差分离中的处理方法。仿真结果表明,基于独立分量分析的圆度误差分离技术比传统的频域法和时域法更简单、实用、高效,同时由ICA分离出的信号不确定性问题得到了很好的解决。     

焊接接头的多层模型研究

基于线性界面断裂力学,提出了焊接接头的新模型—多层模型。考虑接头处材质的变化,对焊接接头进行了断裂力学分析。     

对求解约束优化问题中的变量轮换法的改进

在利用约束变量轮换法优点的基础上,建立了一组新的搜索方向,迭代过程类似于约束变量轮换法,并使约束变量轮换法的效能得到加强。通过实例分析显示,它具有比约束变量轮换法更高的计算精度和稳定性。     

Quasioptimal Method for Solving the Triangulation Problem in Prior Uncertainty

This paper describes a method for estimating the location of an radiating target for the case of substantial prior uncertainty with respect to operating conditions of a triangulation measurement system. The results of comparative analysis and practical recommendations on using the method are given.     

箔片轴承气弹耦合求解方法

气弹耦合求解是计算箔片动压气体轴承承载性能的有效方法。提出一种简单的箔片动压气体轴承气弹耦合求解方法。该方法以简单弹性基础模型为基础,将气膜厚度控制方程代入Reynolds是方程,获得箔片动压气体轴承气弹耦合控制方程,运用有限差分法结合Newton-Raphson迭代法对气弹耦合控制方程进行求解。计算方法获得的轴承内部压力分布与文献结果吻合很好。该方法的优势在于,省略了除最底层的牛顿迭代之外的其他所有迭代过程,使迭代次数大大减少,从而使计算效率获得提高。