基于遗传算法的车间设备布局设计

车间设备布局问题具有非线性、NP难等特性,无法运用传统方法求得最优解.运用遗传算法突出的寻优能力,在单行布局的基础上,采用自动换行技术对车间设备进行多行设备布局,优化车间设备布局效果,运用PMX交叉操作和邻域搜索技术的变异操作提高遗传算法的全局和局部搜索能力.通过实例验证了此方法的可行性和有效性.     

车间作业调度中基于领域搜索的混合遗传算法

车间作业调度问题是一个 NP完全问题,很难用一般的方法解决.遗传算法(GA)作为全局搜索算法广泛应用于各种寻优操作中,并己成为求解车间作业调度问题(JSP)的主要方法.本文针对遗传算法应用的局限性,把领域搜索的思想应用到变异操作中,提出了一种应用于车间调度中基于领域搜索的混合遗传算法,该算法不仅保证了算法的全局收敛性、而且提高了算法的收敛速度和稳定性.     

作业车间调度问题的改进遗传算法

研究了作业车间调度问题,并提出了一种新的求解方法,将邻域搜索与遗传算法相结合,提高遗传算法的局部搜索能力,加速进化过程,详细论述了该方法的优越性.     

双链遗传算法在作业车间调度中的应用

针对简单遗传算法在解决作业车间生产调度问题时存在收敛效率低与过早收敛的局限,将一种改进的遗传算法--"双链遗传算法"应用于求解作业车间生产调度问题.与简单遗传算法相比,双链遗传算法在解决作业车间调度问题上,显著提高了搜索效率,还增强了避免早熟的能力.对双链遗传算法求解作业车间调度问题的某些策略和基本步骤作了简要的归纳和总结,编制了双链遗传算法求解作业车间调度问题的程序,通过调度例子测试表明了算法的有效性和可行性.     

车间作业调度中基于领域搜索的混合遗传算法

车间作业调度问题是一个NP完全问题，很难用一般的方法解决．遗传算法(GA)作为全局搜索算法广泛应用于各种寻优操作中，并己成为求解车间作业调度问题(JSP)的主要方法，本文针对遗传算法应用的局限性，把领域搜索的思想应用到变异操作中，提出了一种应用于车间调度中基于领域搜索的混合遗传算法，该算法不仅保证了算法的全局收敛性、而且提高了算法的收敛速度和稳定性。     

作业车间调度问题的改进遗传算法

研究了作业车间调度问题，并提出了一种新的求解方法，将邻域搜索与遗传算法相结合，提高遗传算法的局部搜索能力，加速进化过程，详细论述了该方法的优越性．     

基于遗传算法的750kV变电站故障恢复研究

针对主接线拓扑结构复杂的750kV变电站故障恢复问题,提出一种基于遗传算法的变电站故障恢复方法.该方法通过分析750kV变电站电压等级特性及设备间连接状态,对主接线进行分区处理并构建变电站故障信息矩阵与故障判定矩阵,运用深度优先搜索算法搜索失电区域.在此基础上,根据一次设备当前运行状态构建操作代价矩阵与故障恢复矩阵,以设备操作代价、非故障失电区域最小为恢复目标,利用遗传算法进行求解,获取合理的开关操作表,完成故障区域隔离及非故障停电区域正常供电.算例分析结果表明了该方法的有效性.     

基于遗传算法的氰酸酯树脂生产车间布局优化研究

车间设备布局的优劣,直接决定生产效率和经济效益,为达到在较短的时间内确定复杂布局的优化设计,通过遗传计算思想求解该问题。以氰酸酯树脂生产车间布局为研究对象,分析树脂生产工艺流程,以车间内生产物流费用最小为目标建立优化数学模型,通过编程实现遗传算法,得到优化后的布局方案,优化结果验证了算法的有效性。     

双链遗传算法在作业车间调度中的应用

针对简单遗传算法在解决作业车间生产调度问题时存在收敛效率低与过早收敛的局限，将一种改进的遗传算法——“双链遗传算法”应用于求解作业车间生产调度问题．与简单遗传算法相比，双链遗传算法在解决作业车间调度问题上，显著提高了搜索效率，还增强了避免早熟的能力．对双链遗传算法求解作业车间调度问题的某些策略和基本步骤作了简要的归纳和总结，编制了双链遗传算法求解作业车间调度问题的程序，通过调度例子测试表明了算法的有效性和可行性。     

基于SLP和Flexsim的车间重构研究

重构车间令各种生产设备分布在合理位置,促使各种在制品和零部件以较高的效率流动,可以减少流动资金,缩短制造周期,降低产品成本.文中研究了金工车间的烧结台车生产线,用系统布局规划的方法重构现有生产线布局,得到车问几种优化布局,利用加权平均法分析和评价,再用FleXSim软件对现有布局和各种优化布局进行建模和仿真,2种选优方法最终保证了车间重构方案的可行性.     

模式搜索法及其在三维布置中的应用研究

介绍了模式搜索算法．模式搜索算法具有许多优点，非常适合非线性非光滑问题的优化，特别是三维布置问题．给出了模式搜索算法的一般定义，在分析三维布置问题特点的基础上，对一般模式搜索算法提出了几点扩展，使算法具有随机的特性，以提高算法收敛性能．     

不规则物流园区功能区块布局模型与算法

物流园区功能区块的合理布局对于降低物流成本、提高物流作业效率有重要意义.传统的研究主要建立在假定物流园区是矩形的理想情况下,本文基于栅格数据结构,构建了以运输成本最小为目标的不规则物流园区功能区块布局的集合划分模型,并引入了栅格图像矢量化技术,用于提取布局形成后的图像拓扑结构,获得路网信息,然后设计了基于割树技术的变邻域搜索算法进行求解.最后以某物流园区为例,通过MATLAB编程计算得出布局方案,验证了本文模型和算法的有效性.     

三维布局计算方法的研究

布局问题是一个组合最优化问题,众多学者对此进行了深入的研究,并提出了许多算法,算法的选择直接影响布局问题的计算速度和求解精度。本文具体分析了基于规则的启发式算法;传统最优化算法;遗传算法;模拟退火算法;改进模式搜索算法;混合算法的使用场合。     

次任务下的驾驶员视觉搜索能力研究

从视觉搜索的角度研究次任务对驾驶绩效的影响,通过反应时长评价驾驶接管绩效,使用视野测试和眼动数据研究驾驶员视觉搜索能力。自变量为驾驶员所执行的次任务类型和次任务沉浸时长。共采集32名被试在不同沉浸程度下的反应时长和眼动数据,结果表明,经过一段时间的反应后,被试所需要的反应时长缩短且正确率升高。被试所执行的次任务类型对其视觉搜索能力有显著性影响,相比于游戏次任务组,相声次任务组的被试反应更快且正确率更高。此外,5 min 和10 min的沉浸时长对被试的视觉搜索能力不具有显著性影响。     

斜腿刚构桥几何布局的优化设计

采用数学规划的方法从静力和动力两方面对斜腿刚构桥的几何布局进行优化设计。静力优化设计的优化目标是截面截面应力平方均值最小，动力优化设计的优化目标是结构自振周期平方和最小。采用了直接搜索法寻优。通过算例可知，这两种优化设计方法均可行，且均为刚性设计。     

基于点线能力约束的多层级节点协同布局优化模型及算法研究

多层级物流节点布局对物流系统的降本增效具有重要作用. 提出物流网络简化处理策略，结合实际物理网络结构，以最短路径、共同弧段及通道运能三要素为重点构建了多层级物流节点的网络拓扑；在此基础上，结合不同层级物流节点的最大服务半径、服务能力及成本等属性，系统性考虑节点及通道运能，构建基于点线能力约束的多层级节点协同布局优化模型；结合模型决策变量特点，利用改进的和声搜索算法进行求解. 采用实际案例进行测试和应用，进行相应情景分析. 结果表明，模型及算法具有良好的适应性，为实际多层级物流节点选址提供一定决策依据.     

高等院校在互动与共赢中寻求发展——兰州高校学术交流中心的调查研究

高等院校既是一个向社会提供人才的平台,也是一个社会向学校寻求知识资源的场所,正是这种互动地诉求,使得高校学术交流中心在学校与社会联系的桥梁中起到了至关重要的作用。通过对兰州市高校学术交流中心的调研,寻找和探索能够适应21世纪新时代要求下高校学术交流中心的规划布局思路,力求高校学术交流中心在选址、规划布局、停车设施、景观绿化以及对外开放度等方面能有一定的规律可寻,从而更好地促进高校学术研究和社会交流的良性互动,力求社会与高校在互动中达到共赢。     

�Ľ����Ŵ��㷨����ʱ�䴰���ͳ��������е�Ӧ��

针对有时间窗的车辆调度问题，在标准遗传算法的基础上，加入爬山算法增强算法的局部搜索能力，通过保护全局最优基因的方法提高了算法的收敛能力，并辅以自适应变异算子，构造了一种改进的混合遗传算法。实验结果表明，改进后的算法具有抗“早熟”能力强、收敛速度快和局部搜索能力强的特点。     

有限理性下个体出发时间选择行为研究

个体受限于认知能力和逻辑推理能力的限制,在出行决策过程中很难做到完 全理性.本文以出发时间选择为例,在有限理性行为假设基础上,引入空间知识获取、学习 及认知更新和方案搜索等关键行为要素,构建有限理性下的出行决策过程理论框架.融合 RP和SP 调查方法,设计出发时间选择行为意向调查方案.研究个体知识的表达方式,应 用贝叶斯学习理论完成认知更新.定义搜索成本和收益函数,利用调查数据分别提取基于 PART 和RIPPER 算法的出发时间启发式搜索规则和决策规则.结果表明,有限理性下个 体出发时间选择行为存在感知阈值,而并非寻求全局最优解.