基于深度强化学习的多配送中心车辆路径规划

多配送中心车辆路径规划(multi-depot vehicle routing problem, MDVRP)是现阶段供应链应用较为广泛的问题模型,现有算法多采用启发式方法,其求解速度慢且无法保证解的质量,因此研究快速且有效的求解算法具有重要的学术意义和应用价值.以最小化总车辆路径距离为目标,提出一种基于多智能体深度强化学习的求解模型.首先,定义多配送中心车辆路径问题的多智能体强化学习形式,包括状态、动作、回报以及状态转移函数,使模型能够利用多智能体强化学习训练;然后通过对MDVRP的节点邻居及遮掩机制的定义,基于注意力机制设计由多个智能体网络构成的策略网络模型,并利用策略梯度算法进行训练以获得能够快速求解的模型;接着,利用2-opt局部搜索策略和采样搜索策略改进解的质量;最后,通过对不同规模问题仿真实验以及与其他算法进行对比,验证所提出的多智能体深度强化学习模型及其与搜索策略的结合能够快速获得高质量的解.     

考虑碳排放的选址-路径问题研究

针对物流配送中的选址-路径问题,在车辆路径安排时加入了碳排放的考虑,建立了包含碳排放、配送成本和客户满意度的多目标优化模型,提出了一种基于禁忌搜索的超启发式算法.在超启发式算法的框架中,构建了一系列基于问题特征的底层启发式算子,设计了禁忌搜索作为高层启发式策略.以某地区物流配送实例进行仿真实验,通过超启发式算法和NSGA-II算法比较证明,所提算法可以更好地解决选址路径的多目标问题,能较快地找到更优解,达到较高的搜索效率和算法稳定性.与传统的启发式算法相比,该算法具有很好的通用性,可以很容易推广到其他选址-路径变种问题上.     

电脑充绒机的实时预测与控制

提出了基于切比雪夫正文逼近的预测算法以及智能控制规则。这算法成功地应用于新研制的电脑充绒机的实时预测与控制。文中给出控制系统的硬件和软件设计。     

多车型同时取送货问题的低碳路径研究

针对现代物流配送系统中提倡节能减排、配送中心多车型、车辆数量有限以及客户存在取送 货需求的特点,建立了多车型同时取送货的低碳路径问题的模型,同时建立了考虑车辆装载量、车 型和距离的碳排放量的计算方法．基于问题的性质,采用了量子进化算法对其进行求解,量子进化 算法是一种通过将常用的整数编码转换成量子比特位的编码方式,每一个染色体都代表某种车型 的行车路线方案,通过基准测试实例验证了算法的有效性和可行性,实验分析表明,针对多车型同 时取送货问题,以总碳排放最小为目标函数,采用随机选取车辆路径安排比传统的车辆路径安排更 加经济和环保．     

精密机床传动变结构控制

本文针对精密机床的传动要求,提出变结构非线性控制方案。仿真结果表明,该方案既具有较强的抗干扰能力和快速跟踪给定速度的性能,又有效地抑制了调速过程中的超调量,对改进数控机床的控制系统具有一定的应用价值。     

正交数值逼近在机械CAD中的应用

本文将正交函数最小二乘数值逼近方法应用于机械CAD中的图表等数据的公式化,从而简化了逼近函数,提高了逼近精度。由于采用递推算法,既简化了计算过程又提高了计算精度,它是机械CAD中一种最实用的数据公式化算法。     

基于模糊机会约束规划的可靠性优化设计

针对系统可靠性设计模型参数的不确定性,运用模糊机会约束规划理论,对具有N个子系统,每个子系统有多种设计可选的可靠性优化问题建立模糊机会约束规划模型,并以模糊模拟的遗传算法为基础,对模糊模拟检验系统约束进行改进。给出基于模糊模拟的遗传算法求解步骤,通过实例验证了对模糊模拟检验系统约束改进的可行性,使解的搜索空间从可行和不可行域逼近最优解,在一定程度上提高了搜索速度和效率。     

电脑充绒机设计与研究

1 电脑充绒机及其工作原理 目前,我国三千多家羽绒制品厂除少数采用进口充绒设备外,绝大多数沿用人工称绒与充填,不仅计量准确度和生产效率低,而且影响操作者身体健康。我们应用机电一体化技术研制开发了电脑充绒机,实现了充绒过程的自动化与智能化。     

可拓设计理论方法综述与展望

为了针对产品创新设计中的矛盾问题寻求最佳设计方案,提出一种可拓设计理论方法,该方法集理论、实践、科学、哲学和方法论为一体,具有设计目标清晰、冲突消解过程有序、方案输出结果满意等特点。通过分析比较发明问题解决理论、基于规则/实例推理、约束松弛、协商、回溯、可拓设计等常用于产品创新设计过程中的冲突问题消解方法,论述了可拓设计方法最大的特色在于模型化、形式化、定性与定量相结合,是一种智能化处理设计对象、设计系统的现代设计方法;系统介绍了可拓学和可拓设计的形成及相互关系、可拓设计的研究方法和设计原理,对可拓设计各步骤环节的研究现状进行了综述,论述了目前存在的不足及今后的发展方向与思路;阐述了可拓设计方法及其计算机实现的策略生成系统,对几种典型的可拓设计软件系统做了简要介绍;最后对全文进行总结,展望了今后的研究目标及需要解决的研究难点。     

基于可拓逻辑的产品族可配置规划研究

为更好地处理产品族可配置规划大量带有矛盾前提的知识,通过顾客需求获取、可拓变换和可拓聚类等方法来解决配置需求动态增加、配置阈值确定和冲突消解等三个问题,提出了基于可拓逻辑的产品族可配置规划模型.首先通过共轭分析法得到需求基元,建立需求与产品族结构特征之间的映射关系,利用町拓规则推理,从定性角度得到能够满足顾客需求的一系列产品.然后在需求基元图中,应用变换矩阵对需求基元加以变换,由顾客根据变换结果再次输出需求基元,与最初需求基元计算相容度,利用改进的遗传算法动态取得配置阈值来判断变换的可行性.最后,利用可拓聚类和聚类图理论实现产品族内部的稳定模块和可变模块的划分.该方法已应用于冰箱原型系统设计.