基于改进 BiLSTM 网络的地铁车轮磨耗预测模型

针对地铁车轮磨耗数据时间跨度较长引起的长期依赖问题,为了进一步提升预测精度,提出一种将麻雀搜索算法(sparrow search algorithm,SSA)优化双向长短期记忆网络(bidirectional long short term memory,BiLSTM)的改进 BiLSTM(SSA-BiLSTM)网络模型,用于地铁车轮磨耗预测。首先,利用麻雀搜索算法对双向长短期记忆网络算法的神经元个数、迭代次数、输入批量和学习率等超参数在给定范围内进行寻优,得到参数最优值;然后,以参数最优值来构建改进 BiLSTM 网络模型,对车轮磨耗进行预测分析;最后,以车轮踏面磨耗和轮缘磨耗作为研究对象,将某地铁 1 车厢 1 号车轮的现场实测历史磨耗数据作为输入,对该模型进行训练及验证分析,并与多层感知机(multilayer perceptron,MLP)、LSTM、BiLSTM 以及 SSA-LSTM 模型的预测结果进行对比。研究结果表明：SSA-Bi-LSTM 模型的车轮磨耗预测精度更高,与 LSTM、BiLSTM 以及 SSA-LSTM 网络模型相比,踏面磨耗的平均绝对百分误差(mean absolute percentage error,MAPE)分别降低了 13.28%、10.32%、1.47%,轮缘磨耗分别降低了 9.5%、0.46%、0.02%;分别对同一地铁 2 号、4 号车厢的 1 号位置车轮磨耗进行预测,并与磨耗实测数据进行对比,踏面磨耗的平均绝对百分比误差分别为 1.34%、1.42%,轮缘磨耗的平均绝对百分比误差分别为 0.18%、0.19%,验证了本文所提模型具有良好的泛化性,为地铁轮对智能化管理提供理论支持,延长车轮使用寿命。     

某型自动化立体仓库储位优化算法研究

[目的]某船用自动化立体仓库在使用过程中存在不同类储具乱序的问题,该现象将影响后续物资保障效率,因此需要进行自动化立体仓库储位优化研究。[方法]首先,分析某型自动化立体仓库的运行特点,以最小化储位优化时间、同组货品距离为目标建立储位优化模型;随后,为了克服传统蒙特卡洛搜索易陷入局部最优的缺点,引入模拟退火算法进行最优节点选择优化,同时改进蒙特卡洛树搜索算法;最后,对改进的蒙特卡洛树搜索算法进行算法优化性、稳定性和收敛性测试。[结果]试验表明,与基于贪心、基于魔方还原以及传统蒙特卡洛树搜索算法相比,改进的蒙特卡洛树搜索算法在储位优化运行时间上至少优化30%。[结论]通过在蒙特卡洛树搜索算法中加入最优路径随机选择因素,能够避免算法陷入局部最优;优化后的蒙特卡洛树搜索算法能够有效实现储位优化     

基于SSI-PSO的汽车碰撞试验时序数据处理与分类方法

为实现汽车碰撞试验假人响应曲线数据集的类别辨识,研究了面向智能优化算法的问题转换与构造方法。针对假人曲线数据的特征处理与分类过程,提出了一种基于社会蜘蛛粒子群优化算法（SSI-PSO）的碰撞试验多变量时序数据特征选择与分类方法;利用汽车碰撞试验采集的假人曲线数据,测试和验证了该方法。结果表明：本文方法可获得面向假人曲线数据分类的最佳特征组合方式与较小规模的神经网络结构;该方法的假人曲线分类模型性能提升17.5%、分类精度达到96.5%。因而,实现了对碰撞试验假人响应曲线标注信息的有效分类。     

军用物资集装箱储运合理配载方法

为充分利用军用集装箱的装载能力,提高军用物资的运输效率和运输安全性,提出运用实用启发式算法解决军用物资集装箱储运的配载问题,并进行实例验算：验算结果表明,与传统启发式算法相比,实用启发式算法能够更好地实现军用物资集装箱储运的合理配载,具有较高的应用价值。     

一种航母甲板作业快速调度算法

针对舰载机飞行作业期间,航母甲板上的各种保障作业具有高度的时间紧迫性、不确定性和动态性,研究舰载机甲板作业的优化调度问题,建立舰载机甲板作业调度问题的组合优化模型,设计求解该问题的启发式规则,将基于启发式规则获得的解作为禁忌搜索算法的初始解,通过摄动策略增强解的质量。仿真结果表明本文提出算法的有效性,且与普通TB、SA算法比,具有收敛速度快、目标函数值更优的特点。     

带时间窗的随机需求车辆路线问题的模型研究

车辆路线问题是考虑在车队为一些有需求的顾客运送货物时如何安排行驶路线，从而使服务效率达到最高，在原有车辆路线问题的基础上，着重考虑车辆路线问题中顾客需求的随机性及顾客接受服务的时间窗约束，运用机会约束规划的方法，建立了新的随机模型，并用遗传算法进行启发式求解，得到了良好的数值解，为车辆路线问题的进一步研究提供了参考．     

船用柴油机生产计划与调度

提高大功率船用柴油机的生产能力和水平,对提高我国造船行业的国际竞争力具有重要意义.针对某企业船用柴油机的生产,提出了一种实用的主生产计划和车间作业计划的调度算法.该算法由网络计划（CPM）算法和混合启发式算法组成.最后通过实际应用验证了该算法的有效性.     

同步、互斥原理在物流拣选系统中的应用

运用图论中旅行推销员问题的启发式算法解决了物流拣选系统中拣选路径的优化问题，运用操作系统中同步、互斥原理和任务优先级的概念讨论了在访问同一储区产生冲突问题时的解决方法。