基于遗传算法的孔系加工路线优化

在数控机床上对大量的孔进行加工时,加工路线的优化程度将直接影响机床的使用效率.通过对在数控机床上对孔系进行加工的典型工艺路线的分析,建立了加工路线优化的数学模型,利用遗传算法,对孔系加工路线的排序进行了优化计算,并用一个算例证明了该算法的可行性.     

基于改进遗传算法的舾装件托盘多载具协同拣选方法

为提升舾装件托盘的拣选效率,建立拣选过程的数学模型,提出一种基于改进遗传算法（Improved Genetic Algorithm,IGA）的舾装件托盘多载具协同拣选方法。针对遗传算法（Genetic Algorithm,GA）流程与实际拣选过程的差异,改进GA的初始化过程和染色体交叉方式,并对变异过程进行更贴近实际生产的修改。针对GA难以得到全局最优解的问题,采用变邻域搜索（Variable Neighborhood Search,VNS）策略降低陷入局部最优解的可能性。采用实例计算验证该算法的有效性,可优化传统舾装件托盘拣选方法。     

PID模糊控制在医用理疗仪温度控制器中的应用

本文介绍了用PID模糊控制技术中来解决在温度控制器控温过程中会产生的惯性温度误差问题。系统中的PID算法采用增量算法为基本算法,并按照实际应用做了适当的修改。经过实际测试,系统运行良好,证明在此医用理疗仪温度控制器中应用此PID算法取得了令人满意的结果。     

有运送路径限制的多品种流交通网络最小费用流算法研究

传统的交通网络最小费用流分配是针对单一品种,但在实际的交通运输应用中,交通网络中往往会出现多品种流的运送情况,而且也有可能对某些品种的运送路径进行限制.首先针对交通网络中的多品种流及其流动现象进行分析,借鉴Ford-Fulkerson算法中构造伴随增流网络的思路,建立了多品种流交通网络图的顺推重构方法,在此基础上,构造了有运送路径限制的多品种流交通网络最小费用流算法.在交通运输领域,多品种流最小费用流问题普遍存在,此算法为解决实际交通网络的相关问题提供了基础.     

高速公路入口匝道的协调优化控制

为了实施高速公路路网交通流的优化控制,采用MATANET模型进行路网交通流建模,应用非线性最优控制方法,构造了路网入口匝道的协调控制模型。该模型应用全局实时交通数据,以总费用时间与密度控制的组合构建性能指标,能够提高交通运行效率,并有效处理交通拥挤。针对模型的非线性,应用遗传算法对性能指标进行优化,探究TTS-密度控制指标的优化对路网交通拥挤状况的控制效果。以南京市周边高速公路路网作为应用实例,验证了所研究模型与优化方法的可行性。     

汽车PEPS系统诊断测试的应用与研究

随着汽车技术的不断提高,汽车PEPS系统也对其诊断测试结果的速度、准确性、连续性提出了更高的要求,利用Vector公司开发的CANoe总线仿真软件,对各种车身电子模块进行模拟,建立具有改进AES算法认证加密的汽车PEPS系统的测试仿真环境。实际测试结果表明,该系统不仅可以在虚拟节点下进行模拟仿真测试,也可以在真实节点下进行实时测试,灵活有效地反映出汽车PEPS系统中各种电子模块的总线通信情况,同时保证了故障诊断测试连续性和有效性。     

Modeling a rail transit alignment considering different objectives

An optimization model for station locations for an on-ground rail transit line is developed using different objective functions of demand and cost as both influence the planning of a rail transit alignment. A microscopic analysis is performed to develop a rail transit alignment in a given corridor considering a many-to-one travel demand pattern. A variable demand case is considered as it replicates a realistic scenario for planning a rail transit line. A Genetic Algorithm (GA) based on a Geographical Information System (GIS) database is developed to optimize the station locations for a rail transit alignment. The first objective is to minimize the total system cost per person, which is a function of user cost, operator cost, and location cost. The second objective is to maximize the ridership or the service coverage of the rail transit alignment. The user cost per person is minimized separately as the third objective because the user cost is one of the most important decision-making factors for planning a transit system from the users’ perspective. A transit planner can make an informed decision between various alternatives based on the results obtained using different objective functions. The model is applied in a case study in the Washington, DC area. The optimal locations and sequence of stations obtained using the three objective functions are presented and a comparative study between the results obtained is shown in the paper. In future works we will develop a combinatorial optimization problem using the aforementioned objectives for the rail transit alignment planning and design problem.     

基于能耗最优化的动力定位推力分配逻辑算法研究

文章为动力定位系统执行器的设计提供了两种推力分配最优化的求解方法,旨在寻求一种理想的推力器输出,包括推力与方位角,以维持动力定位系统能力。通过求解非线性约束最优化问题,得出时效性、稳定性与可控制性强的推力分配模块。文中采用一个或若干个合适的结构矩阵来描述推力器的位置及其性能,采用不同的边界条件对系统要求进行描述,如降低推力损失等。基于一个简单的算例,分别采用遗传算法和序列二次方法进行求解,改变约束条件并分析程序运行结果,对比信号输出及其能耗情况,论证两种算法的可行性与稳定性。文中还对比了五种不同的情况,包括约束条件以及算法的变化,以满足不同的应用需求。     

中心站间铁路集装箱运输径路选择优化研究

采用系统观点和类比方法,运用运输组织、离散数学、最优化理论等相关理论,对中心站间集装箱运输径路选择问题的参数和模型进行了深入的研究。在分析和借鉴已有车流径路选择优化模型的基础上,构建了重箱流径路选择的多目标0-1规划模型,并经过对相关算法的研究和分析,选择DBFS和GP作为模型的求解方法。     

基于遗传算法的信号联锁故障处理中风险问题的研究

以遗传算法优化技术为基础,对铁路信号联锁故障处理中的风险问题因素进行了分析,期望减少电务部门故障处理流程中的风险,从而避免人为造成重大、大事故.