资源约束的模块化服装生产工序编排优化模型与算法

为适应“多品种、小批量、短周期”服装生产现状,考虑服装生产线工作站带有资源设备数量约束的作业平衡问题(RCALB-VRW),以资源设备总数和平滑系数(SI)的极小化建立双目标优化数学模型。针对RCALB-VRW的特点,提出基于合并工作站策略的装箱遗传算法。首先设计工序分配列表与资源设备列表的双层实数编码方式;其次基于传统资源约束的生产线平衡问题的资源配置算法,对工作站与资源设备进行装箱操作,优化工序编排方案,在混合服装生产线的设备资源投入数量最小化的前提下,实现各工作站平稳作业;最后以两款相近衬衫为算例进行测试,并与另外3种资源约束模型比较,结果表明装箱遗传算法能够更高效地求解有资源设备数量约束的服装生产工序编排。所提方法可为服装智能制造与精益生产的推进提供理论指导。

按照装备编组平车装载问题的混合型遗传算法

按照装备编组进行平车装载是兵力机动铁路输送时经常采用的一种方式。分析了按照装备编组进行平车装载问题的模型,在NextFit算法和基本遗传算法的基础上,提出了求解按照装备编组进行平车装载问题的混合型遗传算法,给出了这种混合型遗传算法编码方法、遗传算子的设计和适应度函数的定义,并用实例验证了所给算法的有效性。

按照军用轮式装备编组顺序多型号平车装载优化研究

在按照军用轮式装备编组顺序基础上，结合铁路军事运输要求，从提高铁路平车利用率出发，建立了多型号平车装载的数学模型，并在不同型号平车运用条件下，分析了对装载方案优化的影响。

基于C++的高效内存池的设计与实现

为了高效、安全地利用计算机内存资源,在大型的软件设计中,往往要进行大量的内存分配与回收操作,为此,C++专门提供了malloc等相关函数进行操作,这些函数能够满足一般的使用,但由于它们调用了操作系统API,所以实际使用时会在操作系统中产生大量的内存碎片,让内存分配成为效率瓶颈,从而降低系统性能.基于此,通过对循环首次适应算法进行改进,设计并实现了基于C++的高效内存池,大幅提升了内存分配与回收的效率.同时,还为内存池编写了相关的分配子,使其能与C++标准库无缝对接,提供了若干具有垃圾回收功能的智能指针,提高了内存管理与程序运行的效率.