DYNAMIC HUNTING EXTREMUM CONTROL METHOD BASED ON MEASURE AND ESTIMATION

Anextremumcontrolsystembasedoncommonhuntingmethods[1 ] cannotworkwellforindustrialprocesses:becauseofthesysteminertialandtimedelayinfluences,thesystemwillbecomeoscillat ing ,workinwrongstepsorwillbehuntingforalongtimefortheworking process.Thepreviousmethod[2 ] canonlyapplytothesystemthathasafastdynamicprocessoritsdynamicresponsecanbeignored .Thispaper proposedadynamichuntingmethod differencepre estimationandcomparisonmethod .Thismethodcanbeusedinsecond orderorhighordersystemswithlargetimecons…     

面向对象有限元程序的数据设计

面向对象语言丰富的数据类型及类的继承性为有限元方法提供了更高的数据安全性和设计灵活性，同时也带来了一些传统的面向过程程序设计方法所没有的问题。本文用封装在类里的数据代替Ｆｏｒｔｒａｎ有限元程序中的公用区变量以降低耦合性；用静态变量定义类对象的共同属性以减少冗余性；用单元对象的链表结构取代单元文件以提高单元管理的效率和灵活性。对面向对象有限元程序设计所涉及的数据设计和维护的其它方面也进行了讨论。     

基于OVM模型的交通流混沌研究

研究基于OVM模型的交通流混沌问题。用Matlab结合C 语言编写OVM模型的仿真程序来产生交通流时间序列。在一定的参数组合下,仿真研究交通流车队中不同序号的前后车辆之间的车头间距变化过程。通过分析这种车头间距变化过程的变化曲线并利用小数据量方法计算Lyapunov指数,证明了基于OVM模型产生的交通流中存在着混沌现象。讨论模型参数和仿真试验参数对该理论交通流运动状态的影响,给出相应的仿真研究结果,得出对于研究与应用交通流理论有益的结论。     

基于灵敏度分析的多学科设计优化解耦方法

为了解决多学科设计优化耦合复杂性的难题,通过灵敏度分析,研究了复杂系统的耦合因素.提出了耦合强度的概念,给出了耦合因素的隶属度函数和判定耦合因素耦合强弱的准则,在此基础上提出了一种多学科设计优化的解耦方法.最后,给出了1个六杆机构多学科设计优化的实例,以验证解耦方法的有效性.     

变权值加快收敛的路径寻优实时算法

为获得满意解为目标的最优路径选择问题，给出了一种加权的LRTA^*(Learning Real-TimeA^*)算法，通过改变估价函数值更新规则与解时间和解质量的相对折中，加快算法收敛速度。实例应用表明，该方法比LRTA^*算法更快地收敛于满意解，是一种求解大城市稠密路网两点间最优路径的有效方法。     

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以车辆调度问题为实例引出一种新的组合优化算法，并与原有的方法进行比较，说明新方法可以有效地抑制组合爆炸，极大地提高算法寻优效率.然后，本文用数学方法来证明该新方法再寻优上的正确性，最后根据两种不同算法编写各自对应的程序，用实际运行的结果来验证新算法带来的效率的提高.     

基于效益机制的分局调度货运日计划优化模型

在效益机制下进行货运日计划优化的目的是，在有限的运输资源条件下，使日计划实现运输效益最大化．在分析车站能力、空车供应、限制口能力和分界口交接等诸多运输约束的基础上，通过对运输约束准确的数学描述，建立了以运输效益最大为目标函数、以运输限制为约束的优化模型。     

遗传算法在制造网格资源调度中的应用

在网络化制造环境下为解决制造网格中的资源调度问题，提出了基于遗传算法的网格资源调度算法。结合用户对多目标优化问题的要求，设计了基于遗传算法的制造网格资源调度算法。该算法将多目标优化问题转化为单目标优化问题，并以数字制造业中零件加工过程的资源优化调度为算例，验证了算法的有效性。     

成组生产计划与调度的集成模型及遗传优化

基于2工序成组生产系统的生产量与作业顺序的优化模型，扩展并建立了成组流水线上多品种多工序加工时生产计划和调度的集成模型．针对这一模型的特点，提出了1种二进制编码与有序编码相结合的2层次遗传优化方法．最后给出了计算实例，计算机模拟结果说明了这一方法的有效性．     

配送系统优化中的客户分组

基于配送周期的客户分组以个体最佳配送日期为主要分组标准，基于空间距离的客户分组以客户空间距离的邻近程度为主要分组标准．为了说明客户分组对配送调度方案的影响，构造了均匀分布于50，100，200km^2范围内的3组模拟客户集合，分别基于配送周期以及空间距离进行客户分组研究，得到了相应的分组方案及系统总费用．结果表明，基于配送周期的分组方案在客户分布较为密集时较有优势，基于空间距离的分组方案在客户分布较为分散时较有优势．