基于多目标根系生长算法的高精铜锭熔炼作业调度

本文提出一种基于植物根系生长行为的自适应多目标算法(multi-objective root growth algorithm,MORGA),用于求解高精度铜铸锭熔炼过程中的作业调度优化问题.首先,根据铜铸锭熔炼生产线现有的生产能力和熔炼工艺,以达到对客户承诺的交货期、降低生产成本的目的,建立以最小化生产总时间和订单未编入计划而受到的总惩罚值为目标的作业调度优化模型.然后,以植物根系分化式生长行为的数学仿真模型为基础,融入多目标优化策略,提出自适应多目标优化算法,设计编码规则,使其能够有效求解高精度铜铸锭熔炼作业调度模型.最后,利用实际生产数据对MORGA进行验证,并与经典多目标优化算法NSGAⅡ和MOPSO比较,MORGA获得了更优的结果.     

面向柔性作业车间调度的多策略鲸鱼优化算法

以某大型家具企业的柔性生产制造过程中调度问题为研究对象,提出了一种主要用于求解柔性作业车间调度问题的多策略鲸鱼优化算法(multi-strategy whale optimization algorithm, MWOA),首先,为了提高初始种群的多样性,引入混沌理论来初始化种群;同时设计了非线性收敛因子和自适应惯性权重系数来平衡全局探索和局部开发能力;然后结合差分进化(differential evolution, DE)算子提高了WOA的利用和搜索能力,最后采取最优个体混沌搜索策略,减少WOA算法出现早熟收敛现象的概率.以最小化最大完工时间为求解目标,对基准测试问题与某家具企业的生产制造过程的调度优化问题进行了求解,结果表明提出来的多策略鲸鱼优化算法克服了基本鲸鱼优化算法寻优精度低、收敛速度慢及容易陷入局部最优等缺陷,与对比算法比较,取得了更好的寻优效果.     

多目标根系生长算法在高精铜锭熔炼作业调度中的应用

本文提出一种基于植物根系生长行为的自适应多目标算法(MORGA), 用于求解高精度铜铸锭熔炼过程中的作业调度优化问题。首先,根据铜铸锭熔炼生产线现有的生产能力和熔炼工艺,以达到对客户承诺的交货期、降低生产成本的目的,建立以最小化生产总时间和订单未编入计划而受到的总惩罚值为目标的作业调度优化模型。然后,以植物根系分化式生长行为的数学仿真模型为基础,融入多目标优化策略,提出自适应多目标优化算法,设计编码规则,使其能够有效求解高精度铜铸锭熔炼作业调度模型。最后,利用实际生产数据对MORGA进行验证,并与经典多目标优化算法NSGAⅡ和MOPSO比较,MORGA获得了更优的结果。     

基于交叉选择的变邻域蜂群算法求解置换流水车间调度问题

针对置换流水车间调度问题的特性,设计了一种基于交叉选择的变邻域蜂群算法。首先,算法在初始化种群阶段加入了NEH启发式算法,进而提高初始解的质量。在算法迭代的初期引入了差分进化算子进行交叉与选择,从而提高解的多样性。在算法的局部搜索阶段对50%最优个体加入了交换与逆序两种变邻域操作,增强了算法的搜索能力。通过正交实验选择合适的参数,在Car、Rec以及Taillard标准测试集上进行仿真实验,结果表明所提算法优于与之对比的其他群智能算法。最后,以最小化最大完工时间为寻优目标对某公司轮胎产品生产线上的作业排产问题进行求解,求解结果优于对比的算法,进一步验证所提算法在求解PFSP上的有效性。     

面向铝挤压的作业排产优化

在深入研究铝挤压生产特点的基础上,以最小化加工总流经时间（total flow time,TFT）为目标建立了两类铝挤压作业排产优化模型,采用改进的人工蜜蜂群算法对其求解．该算法根据铝挤压排产问题的特点重新设计了解的表达与新解的产生方式．仿真实验结果表明,提出的方法能够有效减少产品加工的总流经时间．     

多目标根系生长算法在高精铜锭熔炼作业调度中的应用

本文提出一种基于植物根系生长行为的自适应多目标算法(MORGA), 用于求解高精度铜铸锭熔炼过程中的作业调度优化问题。首先,根据铜铸锭熔炼生产线现有的生产能力和熔炼工艺,以达到对客户承诺的交货期、降低生产成本的目的,建立以最小化生产总时间和订单未编入计划而受到的总惩罚值为目标的作业调度优化模型。然后,以植物根系分化式生长行为的数学仿真模型为基础,融入多目标优化策略,提出自适应多目标优化算法,设计编码规则,使其能够有效求解高精度铜铸锭熔炼作业调度模型。最后,利用实际生产数据对MORGA进行验证,并与经典多目标优化算法NSGAⅡ和MOPSO比较,MORGA获得了更优的结果。     

基于量子计算和威布尔分布的混合CHIO算法求解JSP问题

针对冠状病毒群免疫优化算法（coronavirus herd immunity optimizer, CHIO）在解决优化问题时存在易陷入局部最优解、收敛速度慢和收敛精度差等问题,文章提出一种量子混合CHIO算法（quantum hybrid coronavirus herd immunity optimizer,QCHIO）。首先,引入量子计算的思想,通过量子相关性实现全局搜索和快速收敛的目标,能够有效避免算法陷入局部最优解的问题。其次,采用威布尔分布算子的大步长和小步长来增加算法的多样性,使算法能够更好地探索搜索空间,增强了算法的全局开发能力。此外,还引入β-登山算子通过搜索当前最优解的邻域,尝试找到更优的解,从而增加了算法的搜索宽度,改善了解的质量。多邻域搜索则通过搜索全局最优解的多个邻域来增加了算法的收敛精度。为验证其性能,将QCHIO应用到10种标准算例中与其他几种改进算法进行了对比分析,并通过显著性检验证明了QCHIO的优越性。最后将QCHIO应用到某发动机生产调度实例上,进一步证明了QCHIO的可行性和优越性。     

基于域控制的权限系统模型设计与实现

基于角色的访问控制模型因其管理灵活、使用简便等优点得到广泛的研究与使用。但是在解决权限系统中相同角色对于相同业务对象访问不同数据的问题方面,也有不足之处。在基于角色的访问控制模型基础上,引入域和域控制、受限对象,提出了基于域访问控制模型。该模型减少了角色和权限的授予复杂程度,确保了软件系统中数据资源的安全访问控制。新模型在某建材集团的营销管理系统得到成功应用,为解决企业信息化系统中权限控制提供了一种新模型。     

基于元数据和XML的信息抽取与集成技术研究

为了得到统一的数据形式以利于数据操作和处理,提出了采用基于元数据的模板定制技术以实现信息抽取的方法．该方法有效地实现对非结构化文本的信息提取,将抽取信息转换为统一的XML格式,然后将XML格式的信息集成到关系数据库中．本方法在某造船厂的企业信息化中得到成功应用,为解决企业的信息集成问题提供了一种面向Word文档的新方案．