自动分拣仓库中多载量AGV调度与路径规划算法

在自动分拣仓库中,多载量自动导引小车(AGV)具有强运输能力,但其多载量特征也增加了调度与路径规划的复杂性。针对多载量AGV调度与路径规划的协同优化问题,以最小化最大搬运完成时间为目标,建立了该问题的混合整数线性规划模型,并提出一种聚类协同优化算法。算法首先定义了包裹相似度,设计聚类算法划分包裹组,使每个包裹组可由多载量AGV在一次作业中完成分拣;进而针对问题的多决策特征,设计协同进化遗传算法对包裹组进行指派和排序,并将无冲突路径规划算法引入到协同进化遗传算法的解码方案中,用以搜索最优路径并解决多AGV路径冲突,从而实现了多载量AGV调度与路径规划的协同优化。通过不同问题规模的仿真实验验证了所提算法的高效性和稳定性。

基于预测包容的组合预测单项模型遴选算法

对预测模型的合理选择是搞好预测的核心。文章针对面向组合预测的单项模型遴选问题,引入预测包容理论,提出了基于预测包容的组合预测单项模型遴选算法。

基于CNN-SVR的作业车间订单完工周期预测方法

经典作业车间生产环境包含多产品、多机器和多工序,提高其完工周期的预测精度对于企业提高客户满意度、优化生产调度等方面都具有重要意义。因此,针对作业车间订单完工周期预测问题提出一种卷积神经网络-支持向量回归(CNN-SVR)方法。首先,将订单完工周期影响因素分类为订单信息与车间实时状态信息,并分析得到其中的关键特征因素。进而,采用ReLU激活函数训练卷积神经网络,对生产数据特征进行自适应提取,并将结果输入至支持向量回归模型中进行预测。最后,设计FlexSim作业车间仿真模型生成车间订单生产数据,确定评价指标并进行试验验证。结果表明,相较于其他对比模型,CNN-SVR预测方法在拟合优度和预测误差等方面均有很好表现,能够得到理想的预测效果。

一类具有成组可重入特征单机调度的改进分布估计算法

从钢铁企业宽厚板热轧生产过程中提炼出一类具有成组可重入特征的单机调度问题。在该问题中,工件需分阶段重复进入同一机器加工,且阶段间存在一定的等待时间,为提升生产效率,允许相邻工件进行成组加工。针对此类具有实际工业应用背景的调度问题,以最大完工时间为目标,首先建立了混合整数线性规划模型,然后证明了问题的强NP难特性,并给出了最优解存在的性质特征,进而开发了一种改进的分布估计算法,为评估算法性能,基于理论分析提出了问题最优解的两个下界。通过与其他三种主流元启发式算法的比较分析,验证了所提算法的有效性。

关于加强我国油气资源勘探开发管理的若干思考

随着社会的发展,人们对于油气资源的需求不断增加。为了满足人们日益提高的资源需求,油气资源的开发必须进行科学有效的管理。但我国目前的油气勘探开发管理体制中还存在着政府和市场定位不清,缺乏完善的有关资源开发的法律体系,缺少有效的监管机制等一系列问题。为了更好的进行油气资源开发,本文将对油气资源勘探开发管理中的一些问题进行思考,并提出相应的解决方法,从而进一步完善油气资源的开发管理。

石油地质勘探工程在工程建设中的地位与作用

随着经济的迅猛发展,我国对石油的生产有了更高的要求,同时也给石油的地质勘探工作带来了更高的挑战,石油地质的勘探与石油的安全生产密不可分,以此,要提高石油的开采效率,就要充分做好石油的地质勘探工作。本文以石油地质的勘探为基础,对石油地质的构造、油气的形成以及石油的勘探进行具体的阐述。

宽厚板轧制辊期计划自动编制系统原理与应用研究

在宽厚板生产过程中,一个关键问题就是轧制计划编制的是否合理,否则会直接影响生产效率和产品质量。针对此问题,结合现代钢铁企业生产管理的特点和轧制工艺要求,建立了基于多目标优化算法的热轧批量计划模型,以合同兑现优先、热装效率优先、最大产能为优化目标,提出了排产策略,以生产数据为基础进行的仿真实验证实算法科学有效,在南钢率先实施,具有推广意义。

大学生网贷问题的研究

在金融与互联网结合的当下，互联网金融出现的产品逐渐被应用到日常生活中。本文结合国内外发展案例，就大学生的层面，对当代P2P网贷发展与应用进行了分析。通过对大学生网贷情况的数据分析，剖析问题与不足，进而阐述改进建议。早期的对等网络就是P2P的原型，它是互联网金融的产品，其效果与作用非常显著，特征具体体现在以下方面：覆盖面积大，只要存在网络就能达到操作要求，促进信息交流；门槛低，在网站建设中，P2P门槛一直不高，大部分人群都能进行；工作效率高，之前借贷关系需要通过第三方金融与银行才能进行，现在无中介都能操作，整个借贷非常快速。

考虑加热炉生产因素的热轧板坯轧制计划模型与算法

加热炉生产是影响热轧机组利用率和轧制计划质量的重要环节之一.通过分析加热炉对热轧生产的影响,抽取板坯标准在炉时间和出炉温度这两个关键因素,建立热轧板坯轧制计划的整数规划模型,并提出自适应邻域搜索算法.在算法中设计约束满足策略、自适应搜索策略和反向学习邻域搜索策略.约束满足策略针对目标特征和加热炉因素设计两种值选择规则,用于生成高质量初始解;自适应搜索策略能够自主选择邻域结构和终止邻域搜索,有效优化邻域结构选择方式和算法收敛速度;反向学习邻域搜索策略基于反向学习技术增强解空间多样性,提高全局搜索能力.基于实际生产数据设计多种规模的实验,通过实验验证了算法的有效性.

不同水深和基质下苦草(Vallisneria natans)的生理生态适应策略

沉水植物是浅水湖泊重要的初级生产者,水深和基质是影响其生长的关键因素。苦草(Vallisneria natans)是我国长江中下游浅水湖泊中常见的沉水植物,水深变化与基质类型对苦草生长的影响已有部分研究,但结合苦草叶片生理性状的研究则相对缺乏。本研究使用沙土和泥土,在3个水深(40,120,200 cm)下种植苦草,探讨不同水深和基质下苦草的形态响应和生态生理适应策略。研究发现,浅水(40 cm)和深水(200 cm)区苦草通过改变株高、分株数和叶片数增加抗氧化酶活性,降低叶绿素浓度来适应胁迫环境。中等水深(120 cm)的苦草抗氧化酶活性较低,叶绿素含量显著高于其他水深。不同基质使苦草产生生长差异,泥土中苦草的株高、叶片数和分株数普遍高于沙土。在40 cm水深泥土中苦草的叶绿素高于沙土,而在120~200 cm水深沙土中苦草的叶绿素更高。此外,基质类型并未使苦草抗氧化酶活性产生差异。研究表明,苦草在不同水深和基质下表现出不同的适应策略,40~120 cm水深泥土基质利于苦草生长。

生活是个大课堂

又到了9月这个开学的季节。也许你正在填写留学申请表,也许你刚刚收拾好出国的行囊,也许你将再次踏上新学年的征途,也许你已学有所成但困惑于未来职业的发展。作为一个过来人,我希望能将我留学的感悟和见解与你分享。分享留学感悟不是一件容易的事,因为感悟实在是太多了,几天几夜也说不完。我觉得还是说几个有意思的海外生活小技巧吧,而且是还没留学的同学无论如何也想不到的。民以食为天,中国的饮食文化博大精深,我就先从吃说起。

苤块链技术应用于边境贸易的探索实践

本期开始，本刊将开辟“监管方式改革创新”栏目，通过分享借鉴各地各部门对事中事后监管理念、机制、手段等多方面的创新研究与实践，探讨在挑战和机遇并存的新时代下，工商和市场监管部门如何抓住机遇，开放思维，拥抱新技术，进行监管转型，让政府监管的能力适应市场发展的需求，积极构建社会共治的新格局。