资源强度可变的生产调度计划资源均衡分析

在现代化加工制造过程中,通过制定合理的生产调度计划可以实现对资源的均衡利用。文章针对这类资源均衡问题,提出了一种新型的工序资源强度可变的资源均衡模型。该模型允许适当延长工序的工期来降低工序的资源强度,并引入工期延长率这一无量纲变量来表示工序工期所延长的程度。该变量使得模型中各工序间的时间约束在求解过程中能自动满足,从而避免非可行解的出现。该模型还兼容了工序资源强度不变的均衡模型的功能,并可以处理特殊工序资源强度不可变的要求。通过采用遗传算法对该模型进行求解,验证了其有效性。本文的模型可以广泛应用于生产调度管理、建设项目计划等领域,具有良好的应用价值。     

基于遗传算法的多旅行商问题研究

针对所有旅行商路径总和最小为优化标准的多旅行商一类问题,用遗传算法优化,并提出了矩阵解码方法。对距离非对称的多旅行商问题的实例进行了仿真,并对不同交叉算子性能进行了比较。结果表明,该算法是有效的,适用于距离对称和非对称的多旅行商问题求解。     

工期索赔分析中网络计算的叠加和发散效应

根据网络计划技术在工程进度控制中的应用,结合监理工程师处理工期索赔考虑的要求内容,提出了基于网络计划技术的工期索赔综合分析方法以及分析中的“叠加效应”和“发散效应”处理,以利于监理工程师公平、公正地处理工期索赔,提高其监理工作质量和效能,维护业主和承包商的合法权益,并通过对某分部工程的工期索赔处理的实例分析说明网络计划技术在处理工期索赔中的应用。     

基于混沌神经网络车辆选径问题优化算法

在混沌神经网络中引入一时变参数控制混沌行为,构造一个具有暂态混沌特性的神经网络.利用解组合优化问题时具有的随机性和确定性并存的优点,提出了混沌神经网络解法,并与HNN算法和SA算法进行比较针,对随机需求的车辆选径问题进行求解.结果表明:寻优性能和收敛效率很强,适用求解车辆选径问题.     

LS-SVM的参数优选及铁路客运市场预测

提出通过建立验证性能指标用遗传算法优化最小二乘支持向量机的有关参数并进行时间序列预测。将最小二乘支持向量机以铁路客运市场数据进行训练和测试,并与传统的BP网络预测模型相比较,结果证明,该模型的预测精确度是令人满意的,提出的方法是可行的。     

单代号网络图的计算机辅助生成研究

研究了在绘制单代号网络图时,工序在深度上和宽度上的布置以及工序间折角形箭线在纵向上和横向上的布置问题,给出了它们的具体计算公式,并基于此提出了单代号网络计划图的布图模型．通过开发接口程序,实现了用Access管理网络数据和用AutoCAD打印出图;通过采用方框型来表达事项节点的形式,拓展了单代号网络图的表达信息．     

基于MAS的敏捷供应链谈判模型

通过分析敏捷供应链的业务流程,建立了一个多Agent的敏捷供应链的谈判模型,并将敏捷供应链双边谈判中买卖双方表示成两个谈判Agent.任选其中买方谈判Agent的状态转换过程抽象为动作规划,并把它形式化为一个模糊自动机.在分析了Agent谈判的过程之后给出了谈判Agent的体系结构,并给出了该谈判模型的应用案例,为建立实用的Agent谈判系统奠定了理论依据.     

小型污水处理厂的设计

本文研究了小型污水处理厂,即日处理规模在3000-20000m^3之间的污水处理厂在设计中应注意的有关问题,首先确定了传统SBR和CAST为小型污水处理厂的首选工艺。然后依次从各处理单元。总图布置,环保措施及变配变等方面详细评述了适合小型污水处理厂的设计原则和要点,最后作者提供了两个工程实例。     

工序可间断的资源均衡分析

针对网络计划资源均衡问题,提出了一种新型的工序可间断的资源均衡模型,并在模型中引入一些工序间断率、间断延期率等无量纲变量来处理工序可间断的情况。这些变量使得模型中各工序间的时间约束关系在求解过程中能自动得到满足,从而避免不可行解的出现。该模型还兼容了不可间断资源均衡模型的功能,并可以处理特殊工序不可间断的要求。通过采用遗传算法对本文的模型进行求解,验证了模型的有效性。     

蚁群遗传算法求解能力约束的柔性作业车间调度问题

提出一种主、从递阶结构的蚁群遗传求解算法。算法中,主级为蚁群算法,完成工件组合和加工路径选择;从级为遗传算法,完成主级约束下的设备排产。分别以工件延迟时间和设备可用能力为启发式信息,设计蚂蚁工件间和设备间的转移概率;以设备空闲时间最小为目标,设计从级染色体选择、多点交叉和多点变异3类遗传操作。从级染色体适应值取其代表调度方案中工件流通时间的倒数,从蚂蚁游历值取其对应从级染色体种群的最优适应值。最后,通过仿真和比较实验,验证了该算法的有效性