圆锥面组合曲面的喷涂机器人喷枪轨迹优化

为解决圆锥面组合特征曲面喷枪轨迹优化时涂层均匀性较差的问题,根据圆锥面的几何特点,给出了 圆锥面上的喷枪轨迹生成方法.基于喷枪3D模型在圆锥面上的喷枪轨迹优化方法,讨论了圆锥面组合时面片交 界处的喷涂轨迹优化方法,建立优化目标函数,并优化了相关的喷枪参数.仿真结果表明:优化后的涂层厚度满 足涂层质量要求;与一般方法相比,其涂层厚度最大值、最小值与理想值间的误差分别降低0.4和1.0m;同向 面片组合时的涂层厚度最大值、最小值与理想值间的误差比反向时的误差分别降低0.8和1.4m.      

考虑最短距离作业的港口拖轮作业调度优化

为了合理调度拖轮作业,有效提高拖轮的利用率,减少船舶等待时间,针对拖轮作业特点,用多处理器任务调度理论分析了拖轮作业调度问题.在考虑拖轮最短距离作业的前提下,以最小化最大完工时间为优化目标建立了拖轮作业调度模型.采用演化策略算法对拖轮作业调度问题进行优化,提出了一种基于轮盘赌概率分配的编、解码方法,并设计了三点交叉互换的重组算子和个体基因交叉互换的变异算子.算例结果表明:用演化策略算法的优化结果优于仿真结果和粒子群算法的计算结果.采用实数编码时,通过优化算法得到的最大完工时间最小值为356 min,比仿真结果减少了117 min;而采用整数编码时,最大完工时间最小值为369 min,比仿真结果减少了104 min.验证了最短距离作业原则的有效性.     

多水源多控制点环状管网技术经济计算分析

通过对目标函数（年费用折算值）W0在水力约束条件下最小值的分析计算，介绍了多水源多控制点起点水压未知环状管网技术经济计算的方法，并求出经济水头损失hij和经济管径Dij的表达式。     

角接触球轴承的罚函数粒子群算法优化设计

为了提高角接触球轴承的性能,以双列角接触球轴承的额定动载荷和额定静载荷最大为优化目标建立了双列角接触球轴承结构的多目标优化模型.针对普通粒子群算法易于陷入局部最优的缺陷和不能有效解决带约束条件的优化问题,基于标准粒子群算法,在目标函数中加入惩罚项,将带约束条件的优化问题转变成无约束优化问题.最后以3210角接触球轴承为算例,通过提出的罚函数粒子群算法对其进行了优化设计,经优化后,轴承动、静载荷额定值各自提高了66.46％和70.60％.结果表明,采用罚函数粒子群算法能较好的提高角接触球轴承的性能.     

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综合考虑枢纽内线路复杂、换乘量大、换乘效率低等问题,分析了枢纽换乘的相关特点. 建立了基于枢纽站点的区域协调调度换乘优化模型. 模型综合考虑了车辆驻站时间变化对车辆到站时间的影响,将车辆在枢纽站点的驻站时间设为一个松弛变量,以车辆在区域内枢纽站点的相遇次数作为目标函数. 通过求目标函数最大值,确定线路车辆在各枢纽站点的最佳发车时间及驻站时间,从而使区域内在枢纽站点的总体换乘时间最短,换乘成本最小. 模型利用遗传算法求解. 经算例验证,算法可有效提高区域内枢纽站点的换乘效率及公交运营服务水平.     

含约束条件多峰函数优化问题的混合遗传算法

针对目前求解含约束条件多峰函数全局优化问题存在的困难,结合传统优化算法和常规遗传算法,提出一种寻求含约束条件多峰函数全局最优解的混合遗传算法.算例分析结果表明:该算法保留了传统优化算法的局部寻优能力和常规遗传算法的全局寻优能力,是寻求含约束条件多峰函数优化问题的一种有效算法.     

含约束条件多峰函数优化问题的混合遗传算法

针对目前求解含约束条件多峰函数全局优化问题存在的困难,结合传统优化算法和常规遗传算法,提出一种寻求含约束条件多峰函数全局最优解的混合遗传算法.算例分析结果表明:该算法保留了传统优化算法的局部寻优能力和常规遗传算法的全局寻优能力,是寻求含约束条件多峰函数优化问题的一种有效算法.     

单产品战略装车点布局问题改进模型及算法

基于两级供应链中多源-能力受限-设施布局问题理论,在考虑装车点办理能力、整列始发直达等约束条件下,以包括运输费用和固定建设费在内的总费用之和最小为目标,建立符合我国单产品铁路战略装车点特征的混合整数线性规划模型。在模型分析的基础上,借鉴优先权编码思想,提出基于优先权编码的遗传算法求解策略,设计了基于优先权的两点映射交叉方法,采用两点互换变异及无回放余数随机选择策略拓展解空间对模型进行求解。最后通过实际算例验证了这一算法的可行性和有效性。     

宽翼缘预应力混凝土板桥的优化设计

针对桥梁工程中普遍采用的宽翼缘预应力混凝土板桥,在满足施工和使用阶段正、斜截面的强度和结构刚度及构造要求等约束条件下,以上部主梁的造价为目标函数,并以梁的高度、底板宽度、悬臂长度以及预应力筋面积等为设计变量,利用优化方法中的内点罚函数求解该预应力板这一具有高度非线性规划问题.     

振动筛激振器的优化

针对直线振动筛激振器要求启动力矩小的特点,建立激振器的数学模型。利用Pro/E软件的敏感度分析寻找较优设计变量并确定它们的取值范围,添加约束条件对激振器进行可行性优化,通过调整激振器的主要几何参数,获得目标函数的最小值及相应的设计变量值。结果表明:和原模型相比,激振器振动筛偏心块转动惯量显著减小,静偏心距基本不变,优化效果显著。     

在港煤炭库存配煤方案优化研究

本文在对我国某港口煤炭库存配煤方案进行实际调查的基础上,运用线性规划的单纯形方法确定了配煤方案的目标函数及约束条件,计算出最优解并进行了敏感性分析。用实际数据证明这一方法适于对煤炭贸易公司的配煤方案进行优化,可以降低企业的库存成本。     

具有模糊系数的运输投资多目标0—1规划研究

以运输投资项目投资的问题为背景,建立了具有模糊系数的运输投资问题的多目标线性０－１规划ＦＩＭＯＬＰ数学模型,运用模糊集合理论,将ＦＴＩＭＯＬＰ问题转化为求解目标函数值相对决策者理论值的最大满意度水平问题,并给出了求解的算法步骤,为运输投资决策提供了基础。     

具有内部竞争和负债公司的最佳融资及分红控制问题

考虑了带限制条件的非线性混合奇异正则随机控制问题.在实际背景为具有内部竞争和负债公司的最佳融资和分红情况下,在参数满足一定条件时,给出了相应的最优控制和值函数.     

Optimization of PERT Network and Compression of Time

In the traditional methods of program evaluation and review technique （PERT） network optimization and compression of time limit for project, the uncertainty of free time difference and total time difference were not considered as well as its time risk. The authors of this paper use the theory of dependent-chance programming to establish a new model about compression of time for project and multi-objective network optimization, which can overcome the shortages of traditional methods and realize the optimization of PERT network directly. By calculating an example with genetic algorithms, the following conclusions are drawn： （ 1 ） compression of time is restricted by cost ratio and completion probability of project; （2） activities with maximal standard difference of duration and minimal cost will be compressed in order of precedence; （3） there is no optimal solutions but noninferior solutions between chance and cost, and the most optimal node time depends on decision-maker＇s preference.     

RES脉内特征的差分进化粒子群投影寻踪评价模型

针对雷达辐射源信号脉内特征综合评估存在标准单一、缺乏客观性等问题,提出了基于群体智能的雷达辐射源信号脉内特征综合评估模型.首先,通过投影寻踪算法将雷达辐射源信号脉内特征的综合评估问题转化为有条件限制的多元非线性目标函数的优化问题;其次,通过改进的粒子群优化算法与差分进化算法的结合得到新的智能算法;最后,利用该算法实现多元非线性目标函数的优化求解.仿真结果表明:该群体智能算法对Rosenbrock测试函数的最优适应度值最小,对Rastrigrin函数和Girewank测试函数的最优适应度值为0,说明该算法的计算精度优于其他算法.同时适应度值的方差比标准粒子群算法和差分进化算法小,说明该算法的收敛性和鲁棒性较好.通过与加速遗传算法对评估问题目标函数5次优化结果的比较,本算法的计算结果没有波动,说明基于群体智能的RES脉内特征综合评估模型能够更客观、更有效地实现对RES脉内特征的综合评估.      

基于免疫优化的单目标多模态期望值规划

为了求解未知随机变量分布下单目标多模态期望值规划,通过引入检测候选解是否为局部最优解的随机函数,将该期望值规划问题转化为多目标期望值规划问题,并进一步探寻问题的转化关系,获得在一定条件下有效解是最优解的结论;根据样本平均近似化思想,将多目标规划转化为非恒定样本采样的近似化模型,并基于克隆选择和免疫记忆的机理,通过设计递归非支配分层、样本自适应采样和自适应繁殖与变异方案,引导进化种群往优质个体所在区域转移,提出了求解该近似化模型的免疫优化算法.仿真结果表明:与参与比较的多目标优化算法相比,该算法搜索多个最优解方面有明显优势,搜索效果稳定,噪声抑制能力强;求解低、高维标准测试问题获得最优解的数量分别平均提高了20%和70%.      

铁路枢纽内班列车流的组织优化研究

优化枢纽内班列车流的组织是提升班列组织效率的重要途径.基于班列作业时 间,反推可能的运输服务,构建枢纽内班列车流组织服务网络.通过将不同联弧能力进行 差异化设置,使其满足货运需求总量约束及班列组织对不同品类货物运量的要求.以运输 服务组织总费用最小为目标,构建铁路枢纽内班列车流组织的混合整数规划模型.该模型 在铁路运能逐步释放和提升的背景下,以满足枢纽内班列开行所要求的基本车流为约 束,而弱化了班列车流组织过程中区段和站点作业能力约束.最后通过算例验证了模型的 可行性和有效性.     

多属性决策中属性权重的无偏好赋权方法

针对具有条件属性和决策属性的多属性决策系统在融合主观权重与客观权重时具有人为偏好的缺陷,为实现客观权重与主观权重的无偏好融合,用粗集理论中的属性重要性原理确定各属性的客观权重,再用MATLAB中细胞数组的基本特征和多维空间距离的概念,建立了基于空间距离的二次规划数学模型,确定无人为偏好的主客观权重融合方案.用对流感病人诊断过程的知识决策表说明了本方法的可行性.     

因子分析在蒸馏常顶汽油样品PONA分析中的应用

用气相色谱以程序升温方式分析了蒸馏常顶汽油,并将各组分程序升温保留时间转移为恒温保留指数。以各组分在OV－1和SE－54固定相上、同一柱温下的保留指数差及在各柱上的湿度系数为三因素进行斜交因了分析,给出了蒸留常顶汽油样品的PONA值,经色谱－质谱仪分析验证了结果的正确性,为蒸馏常顶汽油样品的PONA分析提供了一种新方法。     

非线性LTS估计的截断凝聚光滑化方法

LTS估计是一类稳健估计,其模型可以转化为min-min-sum型非凸非光滑优化问题,其目标函数是从m个光滑函数中取m？个的组合求和,即使m不是很大,组合数也会非常大,导致min函数的组成函数个数非常多,求解非常困难。针对这个问题的特点,并结合解一般minmax问题的截断凝聚光滑化方法,给出了解LTS估计问题的截断凝聚光滑化算法。数值结果表明了算法的有效性和高效率。