模拟退火算法在供应链生产调度中的应用

研究一个简单供应链中的生产调度问题,目的是找到一个合理生产排序使得单位时间的成本最小,建立该问题的单目标非线性规划模型。运用模拟退火算法,结合邻域搜索进行求解,最后举例验证算法的有效性。     

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公路客运快递依托客运线路采用直达模式进行运输获得了较好的经济效益,但直达模式却制约着其运输网络的能力和结构. 为提高运输网络的能力,完善运输网络结构,发挥公路客运时效性好的优势,本文提出转运的思想,并用优化模型设计公路客运快递的运输网络,使快件运输时间最小化. 优化模型是带有时间窗的运输网络设计问题,传统算法难以求解,因此用蚁群算法进行求解. 算例分析表明,基于优化模型设计的运输网络可以节省快件的运输时间,提高公路客运快递的运输能力.     

铁路枢纽内客运站分工的优化模型及算法

为了合理分配引入高速和城际客运专线的铁路枢纽内客运站的接发旅客列车任务,以始发终到客流在各客运站之间的分配、始发终到和通过客流的运行路径为决策变量,以最小化枢纽内始发终到和通过旅客的费用为目标,以客运站始发终到能力和通过能力、铁路线路旅客列车通过能力、旅客运输需求为约束条件,建立了客运站分工多目标非线性混合整数规划模型.考虑铁路枢纽内运行路径少的特点,设计了基于枚举法、多最短路和线性规划的精确求解算法.算例表明,该方法能够对3个客运站的接发旅客列车数量进行定量分配,始发终到能力占用率分别为100%、64.5%和69.3%,通过能力占用率分别为78.7%、65.9%和25%.     

一位全加器优化设计算法的研究

二十世纪九十年代以来,演化硬件技术通过演化算法自动生成数字电路已成为研究热点之一。人们希望通过实现较大规模数字电路的自动设计及优化,来提高设计效率、降低能耗,从而节约现实成本。该文以扩展矩阵编码规则为基础,基于多目标优化技术,结合轮盘赌选择、子电路交叉、自适应变异以及跨时代精英机制组成电路演化优化算法。     

混合蚁群算法求解集装箱箱位分配问题

集装箱船配载过程中的重要环节是合理的箱位分配,它对保证集装箱船装载后的航行性能及其码头装箱效率有重要的影响.随着集装箱船的大型化及待装船箱量的增加,该问题的求解较为困难.结合集装箱船配载中箱位分配的实际操作特点,提出了利用与禁忌算法相结合的混合蚁群算法来求解集装箱的箱位分配问题.仿真模拟试验表明该算法能够在不影响装箱难度的同时,大幅提高集装箱装船后船舶的航行性能.     

基于BP神经网络自适应控制系统的改进与优化

本文针对BP(Back Propagation)神经网络在控制系统应用中存在的一些诸如收敛速度慢、局部极小点等不足,提出了附加动量法以及自适应的学习速率法等算法,并对该算法的原理模型以及工作流程进行了研究和设计,同时对该算法在PID自适应控制系统中应用进行了改进和优化.     

谐波和间谐波参数估计的新方法

为解决谐波和间谐波参数估计受噪声影响的难题,从被检测信号噪声的基本特性出发,提出了一种基于现代互谱、总体最小二乘、旋转不变参数估计和改进普罗尼技术的谐波和间谐波参数估计新方法.该方法采用互谱技术处理不同采样序列的互相关矩阵;根据不同时刻白噪声相互独立的原理划分信号子空间和噪声子空间,并结合总体最小二乘与旋转不变参数估计判定被检测信号的频率;最后,根据白噪声均值为0的特性,采用改进普罗尼技术估计信号分量的幅值和初始相角.仿真结果表明,该方法在低信噪比环境下可检测出多个子信号,且频率的相对误差均小于0.4%,而耗时仅0.058 s,具有良好的估计精度和估计效率.     

基于WebGIS的铁路旅客辅助决策系统的研究与开发

以旅客出行和换乘中转站的选择及优化作为实现目标,研究了针对旅客不同出行需求的查询算法,开发出基于WebGIS的铁路旅客出行辅助决策系统.系统为旅客出行决策提供综合查询信息,将最优线路以直观的方式显示出来,实现乘车线路的交互式查询和地理信息系统的实时衔接,后台决策软件综合考虑线路状况,实时更新铁路客运时刻表数据库,给出最优乘车路径选择.     

基于禁忌搜索算法求解车间作业调度问题

考虑了一个有限经济批量和交货时间计划的车间作业调度问题.在这条供应链上包含两个大的部门(生产加工部门和组装部门);多种工件首先需要经过加工部门多个车间的加工,然后送到组装部门组装成为成品;目标是如何组织安排各种工件在各个车间的各个机器上的加工顺序和加工开始时间使得此供应链上单位时间内的运输费,组装费和存储费用最小.此问题是一个NP难问题,为了找到满意解,本文利用禁忌搜索算法来解决此问题,并用MATLAB软件编写求解此问题的算法程序.从算法的数值试验过程来看,禁忌搜索的效率和效果均令人满意.     

具有粒子群特征的并行蚁群算法在输电网络规划中的应用

输电网络规划是一个复杂的多变量非线性整数规划问题,针对蚁群算法计算时间长、易陷入局部最优解等问题,本文提出一种新的具有粒子群特征的并行蚁群算法,并应用于输电网络规划.实验结果证明了该算法在输电网络规划优化中应用的可行性和有效性.