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病毒协同进化遗传算法在自动化立体仓库货位优化中应用的研究 总被引:1,自引:0,他引:1
自动化立体仓库的存取效率直接影响着现代物流的整体效益,而存取效率高低的关键在于货位优化。针对自动化立体仓库实际应用中的货位规划难题,提出了利用病毒协同进化遗传算法来研究自动化立体仓库货位优化问题的方法,并将该算法和传统的遗传算法作比较。以提高货架稳定性和货物出入库效率为优化目标,建立了货位优化的多目标优化问题数学模型。最后利用MATLAB工具进行编程与仿真,实验结果表明,病毒协同进化遗传算法(VEGA)相比传统的遗传算法具有更好的收敛性和搜索效率。由此可见,利用病毒协同进化遗传算法对自动化立体仓库进行货位优化,可以很大程度上改善货物的出入库效率和货架的稳定性,进而提高货架的使用率。 相似文献
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在光电检测系统的设计中,往往采用锁相检测系统来消除1/f噪声和其他外部的噪音。论文是在Alter公司DSP Builder基础上设计的数字锁相放大器,同时为避免待测信号与参考信号的失配,增设了频率自动跟踪模块,从而更好地实现参考信号频率的匹配,确保测量精度。经过仿真验证可行后,将编译好的程序下载到FPGA器件中,并对硬件电路进行设计和测试。实验结果表明,在待测信号的信噪比RSNR≈-10 d B时,最小检测幅值为50μV,锁频相对误差小于0.015%,待测信号幅值的测量相对误差小于0.11%。因此该自动频率跟踪数字锁相放大器可以有效实现微弱光电信号的检测。 相似文献
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为了在复杂混沌噪声背景中快速准确提取有用信号,提出基于复杂非线性系统相空间重构理论,采用改进极限学习机(ELM)预测单步误差检测微弱信号的方法。采用改进K均值聚类算法选择最优族作训练集,改进极限学习机选择权值和偏置的方法进一步提高检测的精度和速度,采用Lorenz系统建立了混沌噪声序列的一步预测模型,从预测误差中检测湮没在混沌噪声中的微弱目标信号(包括周期信号和瞬态信号),然后使用加拿大Mc Master大学IPIX雷达数据,在海杂波噪声中提取漂浮物信号作为实验研究。结果表明该方法能够有效检测混沌背景噪声中极微弱信号,同时抑制噪声对混沌背景信号的影响,与径向基函数(RBF)神经网络等传统算法相比,预测精度提升了25%,检测门限提高了-5 dB,同时训练用时减少77.1 s,在实际应用中具有更明显优势。 相似文献
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