资源受限项目调度问题的探讨

分析了城市轨道交通项目资源受限调度问题的成因与分类。此问题的解是在满足紧前关系和资源约束条件下产生的一种使某种管理目标为最优的调度方案。研究提出了对其进度问题和调度问题应用智能算法求解的方法和步骤,特别对串行调度方案(SSS)和并行调度方案(PSS)的适用条件和范围,数学模型的编码方式和解码规则进行了详细阐述,为广泛存在于城市轨道交通项目和其他大规模建设项目管理中的资源受限问题的解决提供了新思路。     

船舶辅机智能化技术应用现状及发展趋势

分析船舶辅机智能化需求,梳理大数据、智能算法和健康管理等主要智能化技术在船舶辅机中的应用现状,对这3类智能化技术的应用特点进行归纳总结,提出了船舶辅机未来主要在区域与功能集成、无人化机舱和船岸一体化的发展方向.     

关于我国智能交通车路协同系统的探讨与研究

随着人类进步的不断发展．我国的智能交通车路协同系统的研究在各个交通研究领域也在不断被深层次探索。为了保障我国交通道路的顺利通行，车路协同系统被提出。车路协同系统的应用非常广泛．在交通公司管理交通中，即可以保证交通的安全还能．通过数学的智能算法来优化出最好的方法路径以及其他车路车速车辆等信息。     

基于智能算法的风力助航船舶航线优化

本文研究船舶风力助航技术,着重分析风速风向测量技术,包括一维测量技术以及二维测量技术;构建风力助航船舶运动的数学模型,研究船舶在海面上的受力结构,分析风翼角和最大助推力系数之间的关系;以退火算法为基础,结合Metropolis准则,研究船舶航线的优化方法,同时构建最优航线模型。     

基于最优加权Steiner树的枢纽型物流中心选址问题

为了满足近年来物流运输业快速发展的需要,促进物流中转运输网络的合理化建设,研究了枢纽型物流中心的功能和选址原则,详细分析了影响枢纽型物流中心选址的各种因素,提出了基于结点带权的欧氏Steiner最优树的枢纽型物流中心选址方案.针对该方案设计了相应的智能优化算法,并进行了具体的程序实现.借助该方案不仅可以使总的运输成本最小,而且能够在无需事先确定备选点的数量和位置的情况下实现同时确定枢纽型物流中心的数量及位置的目标.最后以长三角地区枢纽型物流中心的建设问题为背景,对各种数据进行了仔细的分析比较,从中确定若干区域作为物流服务需求点集,并将各种因素的综合效用作为物流需求点的权值,对上述算法进行了有效性验证.     

智能学习算法在航迹控制系统中的应用

为保证船舶按照既定的航线航行,船舶轨迹控制至关重要。为此提出神经PID智能算法,并应用在航迹控制系统中。建立干扰因素下的船舶运动控制数学模型,对此基础上,以PID算法为核心,利用BP神经网络算法进行改进,解决PID算法在解决复杂时变非线性问题效果较差的问题。结果表明,在环境因素干扰下,所研究的神经PID智能算法应用下,船舶航行轨迹跟踪误差要小于3种前人研究方法,证明其应用效果。     

广义Gauss模型及其模拟退火算法

研究了求解优化问题全局解的随机神经网络方法，将Gauss模型拓展为广义Gauss模型，使之能求解一般优化问题的全局解。进而引入全局性较好的模拟退火算法的思想，提出了广义Gauss模型的模拟退火算法。通过算例比较了几种计算智能算法的全局性。广义Gauss模型的模拟退火运行全局性最好，但它付出了时间的代价；广义Gauss模型兼顾了计算效率和全局性；广义Hopfield网络的全局性最不理想。     

基于北斗救援和ISPS规则的船舶人员安保管理系统研究

研究了基于北斗短报文通信方式的船用ISPS人员管理及救援管理的系统,具体包含天地海北斗卫星网络、船舶通信网络、低功耗高可靠性的BDS北斗通信基站,提出了基于模糊集合和贝叶斯的多对多Super-Bluetooth算法,设计了手环检索和定位的BR通信基站方案,提升和实现了基于北斗救援的ISPS人员管理。     

基于遗传算法的岩土工程位移反分析研究进展

阐述了基于遗传算法的岩土工程位移反分析方法的基本原理,介绍了遗传算法在岩土工程反分析中的应用现状,分析了存在的不足,指出与其他智能算法的结合是其发展的方向。