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矩形件排样是典型的组合优化问题,在很大程度上影响着企业生产效率。将遗传算法与启发式规则相结合,同时在排样过程中考虑待排样式的公差,求解"一刀切"矩形件排样问题。首先,采用实数基因编码方式,由实数基因值与启发式信息结合确定待排样式的优先权。其次,基于待排样式的最小极限尺寸,采用两步解码方法。第一步为初始填充,将待排样式组合成满足"一刀切"的可行条料,并求解板材利用率最高的条料填充方式;第二步为对第一步剩余空白区的填充,求解不同启发式信息下,空白区利用率最高的待排样式填充方式。再者,基于待排样式的最大极限尺寸和板材尺寸,对最优排样方案进行调整。最后,以VB6.0为开发工具将算法实现,并通过实例对比分析证明了算法的有效性。 相似文献
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港口散货物流中,在考虑铲车能力约束条件下合理的铲车调度将提高整体的运作效率,并增强顾客满意度。通过分析货位上待服务的货车与有能力约束的铲车之间的关系,提出了利用主—从级遗传算法解决该类有能力约束的铲车调度问题。首先,建立了以缩短顾客停留时间为目标的数学模型。其次,设计了主、从递阶型式的两级遗传算法。算法中,主级求解铲车到货位的分配问题,从级求解主级所分配铲车能力约束下的货车服务次序及服务时间。另外,为避免非可行解产生,在主从级遗传算法的解码中均设计了启发式规则和惩罚函数。最后,通过一个应用实例的对比实验分析验证了此算法的有效性,并将最优解通过甘特图的形式展现出来。 相似文献
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在关系化模型框架的基础上,对用于定量计算的数学模型进行关系化的分析与表示,使其便于用关系数据库系统存储与管理．依据关系化模型的特点,重点对其推理机制进行设计与讨论．该推理机制除以模型的输入／输出为纽带实现模型的自动连接外,还可以交互式的提示系统信息及完成数据输入,并可依据用户设定的模型特征对模型组合序列进行优选,实现了模型、数据和对话的有机结合．最后应用一数学模型对关系化模型的组合推理过程作实证性的分析． 相似文献
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加权多模型自适应控制的稳定性 总被引：1，自引：0，他引：1
加权多模型自适应控制的稳定性证明是一个未解决的问题.本文采用基于模型输出误差的递推加权算法,在模型输出误差可分的情况下,可以保证其收敛性;然后在加权收敛的前提下,借助虚拟等价系统的概念和方法证明了加权多模型自适应控制系统的稳定性和收敛性.本文的分析方法和结论不依赖于具体的局部控制策略和具体的权值算法,而只取决于它们的某些属性. 相似文献
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针对原有SLAM系统非线性优化存在迭代次数多、计算时间长、实时性差的问题,设计一种基于阻尼因子更新来计算信赖区域半径的方法;针对YOBY机器人平台,设计并实现基于增强实时性的Dog-Leg算法的多模块SLAM系统;通过EuRoc MAV MH 05数据集的实验分析和真实场景的实际测试,验证了算法的有效性以及SLAM系统... 相似文献
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通过分析多模式项目调度问题的特点,提出一种主、从递阶结构的蚁群粒子群求解算法。算法中,主级为蚁群算法,完成任务模式选择;从级为粒子群算法,完成主级约束下的任务调度。然后,以工期最小和资源均衡分配为目标设计蚂蚁转移概率、模式优选概率和任务优选概率。最后,针对PSPLIB中的测试集对算法主要参数进行优化,并通过与其他算法比较验证了算法的有效性。 相似文献
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作为对经典自适应控制改进的控制方法,多模型自适应控制是解决复杂的大范围参数不确定系统的一种有效途径,并在理论和实践中取得了丰富成果。依据控制器集的不同综合策略,其被分为多种类型,本文旨在对加权型的多模型自适应控制进行综述。加权多模型自适应控制的基本思路是采用“分而治之”的办法,离线建立多个局部模型和对应的多个局部控制器,在线加权融合各个局部控制器的控制输出,从而形成全局控制,是实现鲁棒自适应控制的一类重要方法。首先比较详细地介绍了加权多模型自适应控制研究的历史及现状,然后给出相关研究的新进展和一些观点,包括新的加权算法和相应的加权多模型自适应控制系统的稳定性结果等,最后指出未来的几个研究方向。 相似文献
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