基于二次转角约束的改进RRT路径规划算法研究

针对快速随机搜索树(RRT)算法存在节点扩展冗余、生成路径不满足车辆转角条件等问题,提出一种改进的二次转角约束RRT算法。首先,在传统RRT算法基础上对采样空间进行裁剪,引入目标导向策略减少采样时间;然后采用车辆膨胀处理和直线方法检测障碍物,并引入第一次转角约束得到粗解路径;接着对粗解路径建立二次转角约束并进行优化处理,获取优化路径后拟合,并进行仿真验证。结果表明,相比于引入目标导向策略的RRT算法,所提出的算法路径最大曲率降低了34.33%,平均曲率降低47.36%,扩展节点数降低47.62%,路径距离降低7.76%,规划时间缩短14.98%。

改进的容量约束设施区划模型的算法及应用

针对经典的容量约束设施区位模型(CFLP)缺少考虑公平、效率与服务质量三方面的因素,以及平衡三者关系的问题,文章提出了引入覆盖半径ϕ、最低覆盖率μ、设施建设成本CAP对模型进行改进,算法的求解实质是求解线性规划问题的最优解。根据以上方法进行案例区的计算验证,实验结果表明,与传统模型算法相比,改进的CFLP模型通过灵活选择设施的服务半径和覆盖率参数求解计算,能较好地兼顾服务成本、服务质量和空间公平性三者之间的关系,并可于5s内得出最优解,相比传统算法150s的平均计算时间,有显著的提升,对城市公共服务设施的布局优化具有较高的实用价值。

持续质量改进在重症医学科患者约束护理应用的效果探讨

观察持续质量改进在重症医学科患者约束护理应用的效果。方法 选取我院重症医学科患者40例(2022年7月至2023年7月),随机分为持续质量改进的观察组(20例)与常规护理的对照组(20例)。结果 与对照组相比,观察组不良事件发生率低,家属满意度高,P<0.05。结论 重症医学科患者约束护理中应用持续质量改进效果显著,值得借鉴。

基于改进ε-约束与采样确定性转化的电力系统日前调度机会约束模型快速求解技术

在可再生能源大规模接入电力系统的背景下,首先建立考虑风电和光伏发电出力不确定的多能源电力系统日前调度机会约束规划模型。为了借助商用求解器对所建大规模调度模型进行快速求解,重点针对多目标问题与机会约束条件的处理进行研究。在多目标优化问题的处理上,从改善Pareto解的分布特性角度对现有ε-约束法进行了改进,将多目标优化问题转化为含参数的一系列单目标优化问题,通过改变参数的取值,得到多目标优化的Pareto前沿集。针对机会约束条件,提出基于采样的机会约束条件确定性转化方法,将机会约束条件转化为多个混合整数约束条件。根据模型优化变量与随机变量可分离的特性,又对转化模型做进一步简化处理,大大降低机会约束模型的计算时间,实现模型的快速求解。最后基于实际系统的算例验证所提方法的有效性。

计及时间约束的改进模糊Petri网故障诊断模型

为充分利用故障事件记录的时间约束特性,进一步提高故障诊断的准确性与快速性,建立了一种计及时间约束的改进模糊Petri网故障诊断模型。首先,分析故障事件记录的一元、二元时间约束关系,研究不确定及缺失的报警信息对故障诊断的影响,利用虚拟有向弧及Petri网产生式规则,建立改进模糊Petri网模型;之后,通过正、反向时序推理分析,获得所有报警信息应该满足的时间区间,依据所建立的状态真值矩阵有效甄别出时序不一致的报警信息;在上述基础上,制定电网故障诊断的具体流程,提出继电保护装置动作行为辨识规则;最后,通过局部电力系统的多组算例仿真和实际系统故障案例测试,证明了所建模型能有效地诊断出电网故障,并具有较高的容错性。

山地复杂构造区叠前深度偏移初始层速度约束反演改进新方法

勘探开发实践证实,四川盆地川西地区、塔里木盆地塔西南地区、准噶尔盆地南缘地区等山地复杂构造区油气资源丰富,是下步勘探开发的重要领域。为了提高山地复杂构造区叠前深度偏移初始速度模型与构造特征的匹配性,达到改善叠前深度偏移成像质量的目的,在常规约束速度反演基础上,通过形成构造约束的速度趋势函数和基于径向基函数薄板理论的三维空间速度网格重构函数,形成了山地复杂构造区叠前深度偏移初始层速度约束反演改进新方法。研究结果表明:①初始速度模型中保证速度连续性的同时,保留小尺度地质异常体速度响应,能有效提高速度建模精度;②通过沿自由边界的弯曲板进行速度网格重构可更好保留小尺度地质异常体的速度响应,可有效提高速度建模效率;③新方法通过构造约束的速度趋势函数较好剔除速度异常高频,减少速度更新求解时陷入局部最优;④新方法获得的初始速度模型与地质构造特征匹配较好,可有效改善叠前深度偏移成像质量,尤其是构造翼部或逆掩构造顶部成像质量。结论认为,建立的山地复杂构造叠前深度偏移初始层速度反演改进新方法,在复杂构造区域反演得到的层速度场更符合地质规律,对落实复杂构造展布及勘探目标有重要意义,有助于深入推进我国山地复杂构造区油气的勘探。

求解含复杂约束非线性最优控制问题的改进Gauss伪谱法

针对含有复杂约束条件的非线性最优控制问题,提出了一种改进的Gauss伪谱法(Improved Gauss pseudospectral method,IGPM).这类问题难以得到解析解,特别是有些问题不存在解析的模型,一些参数只能通过查表得到,使得传统方法难以求解.在传统的Gauss伪谱法的基础上,将非线性的终端状态积分约束等价地转化为线性形式,提出了IGPM,通过协态映射定理可以计算出协态变量,检验最优性,使得IGPM具有间接法一样的精度.并且给出了初始时刻协态变量和端点时刻控制变量的计算方法.为了提高解的精度,基于IGPM提出了迭代算法,最后将该算法应用于求解高超声速飞行器上升段轨迹优化问题,结果表明最优轨迹基本满足路径约束条件和最优性条件.

面向约束优化的改进响应面法在车身轻量化设计中的应用

轿车车身轻量化设计是一个多约束的复杂系统优化问题,且必须满足各项车身结构性能,其中碰撞安全性是先决条件。实际中普遍采用试验设计和响应面法相结合的手段开展轻量化研究。针对传统响应面法拟合约束函数易引起优化解落在非可行域内的缺陷,提出一种面向不等式约束函数的改进响应面法,使近似约束边界分布在可行域中,得到能够满足设计约束的优化解,数值算例验证了改进响应面法在处理约束优化问题中具有比传统响应面法更为明显的优势。将其应用到车身轻量化设计中,结果表明,基于本研究提出的改进响应面法的轻量化方案优于传统响应面法,整车耐撞性能得到提高的同时实现车身前部结构减重21.4%,为开展车身轻量化设计研究提供可借鉴的方法。

基于改进预泄能力约束法的水库汛限水位分期动态控制域确定及应用

汛限水位动态控制域是水库汛限水位动态控制研究的关键内容,亦是动态控制方案实施的基础。预泄能力约束法是确定汛限水位动态控制域的主要方法,但该方法主要考虑洪水预报信息进行预蓄预泄,并不适用于洪水汇流速度快、依据洪水预报信息决策时效短的水库,因此,本文提出了考虑未来48 h降雨预报信息的改进预泄能力约束法,并结合水库分期汛限水位,研究了水库汛限水位分期动态控制域确定方法。以山西省漳泽水库为例,结合现有分期汛限水位,采用改进预泄能力约束法确定了水库汛限水位分期动态控制域,成果在2013—2016年的水库调度实践中取得了较好的应用效果。

资源约束下多项目调度的改进遗传算法

针对资源约束下的多项目调度问题,在前人提出的有效的启发式算法研究路径基础上,本文利用遗传算法,结合进度生成机制,提出了多项目调度的改进遗传算法。与其他多项目调度启发式算法相比,该算法在平均项目延迟和最佳解比例方面都表现较好,综合利用优化后的优先规则也使得该算法更适用于不同网络复杂度和不同资源约束程度的多项目调度问题中。

基于精益生产方式与约束理论的企业过程动态改进

本文研究了应用精益生产方式和约束理论的哲理迸行企业过程动态改进的方法论。对精益生产方式的哲理进行了探讨,提出了企业过程中存在系统性的浪费的概念。提出了对浪费进行系统性的识别、分类、度量并在此基础上有选择地消除浪费的方法,使精益生产方式和约束理论在这个问题上得到了很好的结合。由于浪费存在的普遍性,提出的方法论适用于企业过程改进的各个方面。

求解混合变量约束优化问题的改进粒子群算法

针对工程设计中混合变量约束优化问题,提出一种基于模拟退火的粒子群算法。通过引入模拟退火算法,重新生成停止进化粒子的位置,增强了全局搜索能力。鉴于最优解位于可行域边界的特点,结合一种自适应保持群体中不可行解比例的策略,采用个体比较准则处理约束。同时结合混合变量优化问题的特点,通过转换函数,使算法真正在离散空间中进行搜索,保证了解的可行性。仿真结果表明:该算法能够快速准确地找到最优解,具有较好的稳定性。

约束阻尼结构的改进准则法拓扑减振动力学优化

旨在为减振设计提供理论基础,研究约束阻尼结构拓扑动力学优化。以阻尼材料用量、振动特征方程、模态频率为约束,以多模态损耗因子倒数的加权和最小为目标,建立了约束阻尼结构拓扑优化模型,引入MAC因子控制结构的振型跃阶。在引入质量阵惩罚因子基础上推导出优化目标灵敏度。考虑到优化目标函数的非凸性,采用常规准则法(OC)寻优可能会使拓扑变量出现负值或陷入局部优化,故引入数学规划移动渐近技术对OC法进行改进,从而将全体拓扑变量纳入改进算法的优化迭代全过程。编程实现了约束阻尼板改进OC法拓扑动力学优化并对改进法性能进行了仿真。结果显示,改进算法可得到更合理的约束阻尼层构形,可使结构取得更佳减振效果。研究表明,改进算法迭代稳定性更好、寻优效率更高、更具全域最优性。

ICU实施身体约束存在问题及改进策略

身体约束是指使用任何物理、机械性设备、材料或工具附加在或邻近患者的身体,患者不能轻易将其移除,限制其自由活动或使其不能正常接近自己身体,是ICU常见的一种保护性措施。ICU约束对象主要是高龄、意识障碍、躁动、焦虑、不能说话、使用精神类药物、术后带有重要治疗管路、机械通气、不配合、有侵略性或暴力性行为、有跌倒史者,

多资源约束的车辆调度问题的改进遗传算法

随着世界经济的发展,物流产业中需要满足的需求越来越多,车辆管理调度是物流系统中一个重要环节。如何在多资源约束的情况下实现车辆的合理的调度是促进现代物流业繁荣和发展的关键问题,因此,通过研究物流配送中的车辆调度需求,针对传统的遗传算法阻碍了车辆调度的发展和改进,减缓物流业快速发展的缺点,提出一种改进的、有效的,对一般车辆调度问题具有一定适用性的遗传算法。通过实例论证表明该算法具有可行性和高效性。

基于Epsilon约束法的短纤维生产调度的双目标优化研究

针对短纤维生产行业实际,本文综合考虑客户的需求差异、客户的重要程度、纤维生产设备的准备时间以及交货期差异等因素,研究连续需求下的短纤维生产排序优化问题。首先,本文建立双目标整数规划模型,即最小化客户订单总延迟和最小化机器总准备时间;其次,设计Epsilon约束算法并调用CPLEX精确求解调度方案,即帕累托前沿;最后设计非支配排序的遗传算法(NSGA-Ⅱ)求解大规模生产下的调度优化方案。通过实验,证明该整数规划模型和算法对解决多客户连续需求问题具有实际价值,进而可以为短纤维生产企业提供参考。

功能分析与约束理论集成驱动产品改进设计研究

提出了一种功能分析(FA)和约束理论(TOC)相结合的问题分析及确定方法。该方法首先基于FA创建产品的功能明细表(FL)和系统模块图(SMD),然后结合TOC中的当前现实树(CRT)和冲突解决图表(CRD)对问题进行分析,从而及时明确解决问题的方向并确定产生问题的根本原因。利用TRIZ工具产生解决方案。太阳能组件接线盒设计实例说明FA与TOC相结合的方法用于驱动产品改进设计是切实可行的。

基于改进蚁群算法的时间窗约束下物流配送车辆路径优化研究

物流配送车辆路径优化作为一个涉及多影响因素、多目标需求的组合优化问题,其中带时间窗约束的物流配送车辆路径优化问题更是一个NP难题,较难得到最优解。文章分析带时间窗约束的车辆路径问题并建立相应数学模型,提出将变异和动态信息更新的改进蚁群算法应用于解决这类优化问题,同时仿真实验结果表明该算法能快速收敛于全局最优解,能有效地解决有时间窗约束下的物流配送车辆路径优化问题。

基于改进蜂群算法的建筑管路布局约束多目标优化设计

针对建筑空间管路布局约束多,难以定量分析设计中多指标冲突的问题,提出一种基于改进蜂群算法的建筑空间管路布局优化设计方法。首先,构建三维建筑管路布局模型,以管路总能量值(长度、弯头数量等)、管路避障等为优化目标,构建多约束目标函数。然后,针对传统蜂群算法容易陷入局部最优和难以保证种群多样性的问题,提出基于Levy飞行策略的改进人工蜂群算法,进行多约束下的建筑管路布局优化求解。所提算法在雇佣蜂的搜索阶段,引入Levy飞行策略,根据上一蜜源的能量值及迭代次数自适应调整更新步长,从而提高全局搜索能力并加快收敛速度。实验表明,所提方法比传统蜂群算法不仅在整体探索能力上得到了提升,而且得到的管路路径长度更短、弯头更少、能量值更低,能够满足真实建筑环境中理想管路自动布局的要求。

基于Epsilon约束法的高速铁路客票多目标定价研究

高铁客票定价是多目标定价问题,既要保障旅客福利,又要增加企业合理利润.以企业利润和旅客福利作为高铁定价目标,考虑旅客差异和不同运距情境下的多种运输方式竞争,研究高铁客票多目标定价.结合Epsilon约束法构建双层规划模型,根据分层序列思想分解多目标问题,设计松弛算法得到纳什均衡解,由解对应的目标值得到帕累托边界,确定多目标定价最优决策.计算结果表明,对比量价波动和目标值改进,多目标定价适合票价改革要求,时间敏感型客票和短途客票有较高涨价空间,多种运输方式竞争影响定价实施效果.将Epsilon约束法应用于求解高铁客票定价多目标问题,有利于优化客运企业与旅客利益,为铁路部门提供高铁客票定价思路.