作业车间排序重调度问题及其改进修复约束满足算法

作业车间往往因出现新作业而需要进行重调度。为尽量减少由重调度带来的计划变更,除了优化原有的性能指标外,还应减小重调度结果与原排序之间的差异。由此,提出一种双目标优化模型。为方便求解,将模型进行了分解,构建了可以分步求解的分级模型。对分级模型提出改进的修复约束满足算法(修复法),通过采用新的变量表示形式,设计了变量排序的启发式算法,并采用变量互换启发式算法,以保证全局搜索性能。以90个作业车间标准算例为基础,设计了重调度算例,并与现有代表性的第二代非支配排序遗传算法优化结果进行了对比,结果表明在相同运行时间下,所提算法更具优越性。

大庆油田采油智能管理系统的开发

应用智能管理系统的设计理论和方法,为大庆油田开发了采油智能管理系统OIMS。本文介绍OIMS的系统结构与功能,设计方法与实现技术。

改进的离散小波-优化极限学习机在倾转旋翼机故障诊断中的应用

针对倾转旋翼机飞控系统的故障诊断问题,提出一种改进的离散小波-优化极限学习机(OMELM)的故障诊断算法。提出自适应启发式小波去噪方法对采集的信号进行消噪,定义了帕塞瓦尔能量用来提取测量信号经离散小波变换分解后的特征,并对OMELM进行了改进。将提取的故障能量特征进行归一化后输入到改进的OMELM多分类器中进行分类,以美国XV-15倾转旋翼机为例进行仿真验证。结果表明文中方法平均辨识率高,诊断时间短,对未来我国进行倾转旋翼机故障诊断的研究有一定参考价值。

混合群体增量学习算法求解闭环布局问题

闭环布局问题(CLLP)是一种NP-困难的混合优化问题,它在大小可调的矩形环上寻找设施最佳放置次序,目标是最小化设施之间物料流的运输成本。现有方法均采用元启发式算法来寻找最优的设施放置次序,并且通过枚举方法来获得最优的矩形环大小,而枚举方法的计算效率不高。为了解决这个问题,提出了求解CLLP的混合群体增量学习(HPBIL)算法,分别使用离散群体增量学习(DPBIL)算子和连续PBIL(CPBIL)算子同时对设施放置次序和矩形环大小进行优化,提高了搜索效率;同时还设计了一个局部搜索算法来优化每代中的部分优质解,以提高算法的求精能力。在13个CLLP测试实例上进行实验,结果表明HPBIL算法在9个测试实例上找到了新的最优布局,它对CLLP的寻优能力明显优于对比算法。

模块度优化启发式算法应用

模块度优化的启发式快速算法常常用来检测复杂网络中的社团结构。较之其余的社团检测方法,该算法在计算时间上更具优势,而且用模块度衡量发现检测社团的质量很高。运用模块度优化启发式算法划分空手道俱乐部网络、大学足球俱乐部网络和区域贸易网络等,并对其结构和功能做出一定的分析。特别地,针对贸易网络中自由贸易区往往表现为一个社团的特点,以221个国家或地区为研究对象,对贸易协定与地域之间的关系做了大量的实证研究。首先,从世贸组织网站上采集了区域贸易协定中国家之间贸易的数据;其次,通过模块度启发式算法进行社团划分,共得出7个主要的贸易区,其中欧盟自由贸易区的社团表现极为明显;最后,从社团结构的表现形式推断实际区域间的贸易情况。

基于反向学习的群居蜘蛛优化WSN节点定位算法

针对启发优化算法在WSN节点定位问题中定位精度不高和收敛速度较慢的缺陷,提出基于反向学习的群居蜘蛛优化WSN节点定位算法.为减少前期随机搜索,所提出算法首先通过Bounding-box方法得到未知节点可能存在的区域,在该区域初始化启发个体,并将加权中心反向学习策略与群居蜘蛛群优化算法相结合,求解未知节点估计位置,提高算法全局搜索能力.仿真结果表明,相比于传统算法,所提出算法收敛速度更快,节点定位精度更高.