基于启发式A^(*)算法的柔性电路板布线优化设计

柔性电路板(Flexible Printed Circuit,FPC)独特的物理属性和布线需求,导致布线复杂度较高,因此,设计了一种基于启发式A^(*)算法的柔性电路板布线优化方法。柔性电路板布线设计需要在满足元件间距、通孔间距等严格约束条件的同时,实现布线成本的最小化。为了实现这一目标,引入了启发式A^(*)算法。A^(*)算法以其高效的搜索机制和启发式的评估方式,能够指导搜索过程向最优解逼近。在构建柔性电路板布线模型时,将A^(*)算法与这些约束条件相结合,通过优化搜索策略,使算法能够在满足所有布线规则的前提下,找到最优的布线方案。实验结果表明,基于启发式A^(*)算法的柔性电路板布线优化方法,在案例5中将布线长度从6 200 mm减少到5 678 mm,布线复杂度从9.8分降到9.0分,证明启发式A^(*)算法在FPC布线设计领域具有显著的优势和潜力。

一种机组优化启停的新型启发式方法

提出一种机组优化启停的新型启发式方法 .首先利用动态规划法求出计算负荷下各个待开机组的最优启停状态及相应的启停费用 ,将效率最高的机组投入运行 ,然后用拉格朗日松弛法进行最优经济分配 .新的方法克服了优先顺序表法没有考虑启停费用对机组优先级影响的不足 ,同时得到了较好的解 。

资源有限网络计划的PRWI启发式优化方法

本文在综合考虑了有资源约束的网络计划结构特征、资源强度、时间约束等方面因素的基础上，提出了一种新的资源优化的启发式优化方法—ＰＲＷＩ方法，并通过分析证明了该方法处理问题的效果较现有的其它方法好。

采用启发式方法放置去耦合电容的供电网络优化算法

提出一种有效的启发式算法,利用芯片上的空白布局空间放置去耦合电容,实现供电网络的噪声优化,同时使去耦合电容占用较小的芯片面积资源·该算法采用伴随网络方法快速计算电路灵敏度,并应用等效电路技术来提高算法效率·实验结果表明,文中算法取得了很好的优化效果,并具有优化大规模电源/地线网络的能力·

订单拣取路径优化研究——S形启发式方法在配送中心拣货中的应用

一、配送中心的订单拣取 在配送中心,商品必须先按客户的订单从配送中心内进行拣取、配货后,才能最终送到客户手中.一般来说,订单的拣取过程是配送中心所有作业中最费力的,其劳动量占配送中心中所有作业量的60%.尤其是在配送时限要求越来越短的配送中心,拣取活动通常要在有限的时间内完成,从而导致配载和订单拣取的难度大大增加.

用静态调度的启发式数据分配方法优化分布式数据库

简述分布数据库中数据分配方法的分类,并且用静态调度的启发式方法对一个实例进行完整的分析,验证了这种方法能够解决数据分配的优化问题。结果表明:采用这种算法可以确定碎片的位置而且使网络的传输费用达到最小。

几种启发式集装箱优化配装方法的比较

集装箱配装是个多约束的复杂组合优化问题 ,属于NP -Hard问题 ,其求解是很困难的 ,所以实际应用中一般多用启发式方法来解。分析和比较了几种启发式集装箱配装的特点 ,并对未来的研究发展趋势做出了预测。

基于超启发式算法的梯级水库短期调度方法研究

为提高梯级水库的短期发电量,以某地区梯级水库为例,引用超启发式算法,从短期角度设计水库优化调度方法。设计水库短期最大发电量为调度目标,对各水电站、水电厂的用水过程进行优化,使之达到最大发电量需求,以此为依据设计梯级水库短期优化调度目标函数;利用超启发式算法的全局检索能力,进行启发函数上一级训练条件与参数个体适应度的分析,考虑不同层级水库之间在水资源分配和利用上存在冲突或竞争关系的前提下,引入超启发粒子概念,对录入目标函数的多个参数值进行训练,生成函数约束条件;将满足约束条件的参数代入设计的梯级水库短期优化调度目标函数中,通过对目标函数的求解,实现对梯级水库短期调度最优值的输出,完成优化调度方法的设计。实验证明,设计方法可以提高水库发电量,在确保日入库水量、日发电总耗水量稳定不变的条件下提高梯级水库发电增长率。

一种简便有效的系统优化方法——启发式方法

提高冗余系统可靠度的方法很多。本文介绍一种简便适用的新方法—启法式方法。

大电网平台下抽水蓄能电站群短期多电网启发式调峰方法

以华东电网为背景,提出了大电网平台下抽水蓄能电站群短期多电网启发式调峰方法。该方法以重构的总负荷曲线最高、最低点作为启发信息确定电站发电、抽水位置及大小,同时以各电网剩余负荷方差最小为目标,采用出力切分和组合优化进行出力网间分配,通过交替进行电站出力求解和网间分配,直至得到满足控制需求的电站负荷分配结果。实例结果表明,所提出的方法能切实解决抽水蓄能电站群多电网负荷分配难题。

软件形式化开发关键部件选取的水波优化方法

形式化方法有助于从根本上提高软件系统的质量与可靠性,但其开发成本往往过于高昂.一种折衷的办法是在软件系统中选取关键性部件进行形式化开发,但目前尚无非常有效的定量选择方法.将软件系统中的形式化开发关键部件选取建模为一个0-1约束规划问题,以便使用元启发式搜索方法对其进行优化求解.另外,针对该问题专门设计了一种离散水波优化(water wave optimization,简称WWO)算法.在一个大型软件系统上的应用验证了问题模型的有效性,同时证明了WWO算法相对于其他若干典型元启发式搜索方法的优越性.

考虑阻塞管理的一种启发式电网规划方法

阻塞问题是输电网运行的关键问题之一,合理、优化的电网规划是从根本上消除阻塞的有力措施。文章以Pool交易模式为大环境,考虑了仅允许发电侧投标的单一买方市场方式和双拍卖方式下阻塞管理的特点,将两种阻塞调度模型统一为根本形式一致的标准二次模型,直接通过二次规划法求解;并分别针对这两种交易方式提出了新的灵敏度指标,以表征待建线路对消除阻塞的功效相对于其投资的对比关系。算例结果表明文章提出的灵敏度指标合理有效,这种新的基于灵敏度分析的电网规划方法能实现规划问题的简单、快速和启发式求解,具有较好的实用性。

基于超启发式算法的配电网线路过载保护控制协调优化方法

在配电网线路过载时,对功率和负荷分配不均匀,导致线路的故障率有所增加,对此,研究基于超启发式算法的配电网线路过载保护控制协调优化方法。基于超启发式算法组建过载保护控制模型,以最小目标向量分类配配电网线路运行,设置其目标函数,以不同的线路运行资源为执行状态,定义运行保护周期,确定线路过继保护时间,设置两组线路流相,建立两相同步旋转坐标系,对配电网线路的过载量进行调节,对线路功率进行分量调节,实现配电网线路过载保护控制的协调优化。

求解Flow shop调度问题的启发式方法

一、问题的指出 Flowshop流水作业调度问题是一类重要的组合最优化问题，也是很多实际流水线生产调度问题的简化模型，但除少数问题外，均没有多项式求解算法，因此对此类问题的研究具有极高的理论价值和实用价值。Flow shop调度问题研究的是M台机器上n个工件的流水加工过程，要满足以下约束：

交叉轧制节奏控制的启发式方法

为实现中厚板全自动轧制,提高轧机利用率,研究了交叉轧制节奏控制问题.分析了交叉轧制的工艺特点,归纳出三类交叉轧制模式:均匀交叉轧制模式、对称交叉轧制模式和成组交叉轧制模式,并给出这三种交叉轧制模式的特点、可行条件、最佳开轧间隔时间及轧机利用率计算公式.考虑了辊道长度约束,对计算公式中的相关参数进行了调整,给出了一种节奏控制的启发式方法.计算结果说明,该方法比现有方法更准确,应用范围更广泛.

可靠性优化的一种新的启发式算法

建立了可靠性冗余优化模型,分析了各种优化方法的优缺点.分析了几种常见的启发式算法,根据拉格朗日乘子法和K-T方程,提出了一种新的启发式算法,结果表明该方法比较有效.

快速启发式ESOP电路面积优化算法

针对积之异或和(ESOP)电路面积优化的时间效率问题,提出一种快速的启发式算法.该算法使用多输出立方体表示乘积项,首先由基于伪Kronecker判决图的方法得到初始ESOP覆盖,然后使用启发式局部极性转换与局部变换交替迭代的方式进行面积优化.为提高算法效率,启发式局部极性转换仅尝试改变立方体中单个变量的极性,并且仅接受对减少电路面积有帮助的极性转换,该转换有助于使优化过程跳出局部极小;局部变换则通过对ESOP覆盖中距离为1或2的立方体进行变形来减少电路面积,该变换有助于算法的收敛.实验结果表明,文中算法能够适用于具有较多输入变量的多输出电路;与MPRM电路相比,ESOP电路能够降低电路面积开销;与其他ESOP电路优化算法相比,该算法能够显著改善面积优化的时间效率.

资源有限网络计划启发式方法的评价(上)——理论分析与试验设计

在对网络计划问题分析的基础上，提出了两个衡量资源约束网络计划问题复杂性特征的度量指标——网络复杂性系数ＣＮＣ及有资源约束网络的复杂性系数ＣＲＮＣ，并基于此设计了一种产生给定网络复杂性要求的随机活动网络发生器ＧＲＡＮ，最后针对资源约束的网络计划问题设计了一种评价与分析其启发式算法效果的试验模型。

资源约束项目调度中重心启发式方法研究

本文目的在于研究一种新的资源约束项目的启发式方法。研究中通过两个平行工序转化为顺序工序的优化问题,提出了工序的重心的概念,并将其引入到资源约束项目调度问题的启发式方法中,提出了一个新的启发式方法——基于重心的启发式方法。在此基础上,本文还对该启发式方法的进行了评价。首先将该方法程序化;然后选取PSPLIB中的问题实例进行计算;最后,在分析计算结果的基础上,对该方法的求解效果和执行效率进行评价。评价结果说明这种新方法求解效果符合实际需要并且计算效率很高。

启发式教学方法在高等数学课堂教学中的应用*

本文利用启发式教学方法对高等数学课堂教学进行了优化设计,改变了传统的满堂灌的教学模式,通过循循善诱、设疑、鼓励大胆猜想,学会举一反三,激发学生的学习兴趣和求知欲,引导学生积极主动的学习。