具有可调时间窗的动态车辆调度问题研究

提出一种新的时间窗可调整的动态车辆调度模型,设计求解该问题的算法。算法能够有效地处理预约需求和实时需求,给出时间窗的调整策略、初始路径的禁忌搜索改进策略以及实时需求的插入算法。实验计算结果表明,该算法与时间窗硬约束算法相比能够大量减少被拒绝服务的顾客数量,高效地处理实时产生的动态需求。提出的禁忌搜索算法能够显著改进初始解的质量,有效减少行驶费用,降低运输成本。

一种新的可调时间窗车辆调度问题研究

提出了一种新的时间窗可调整的车辆调度模型,设计了求解该问题的算法.设计了初始路径的构造算法、时间窗的分配以及动态调整策略和初始路径的禁忌搜索改进策略.实验计算表明,禁忌搜索算法能够显著改进初始解的质量,有效降低了运输成本,时间窗可调策略能够为顾客提供多个参考时间窗选择,增加了车辆调度的灵活性.与固定时间窗算法相比,本算法能够提高服务质量,不会产生拒绝顾客服务要求的现象.

基于吱呀轮优化的多卫星数传调度问题求解方法

研究多卫星数传调度技术对提高对地观测系统的综合应用效益具有重要意义。通过分析卫星数传调度问题,建立一种考虑时间窗调整的约束优化模型。利用吱呀轮优化(Squeaky-Wheel Optimization,SWO)的大邻域导向式搜索特点,提出了一种基于SWO的多卫星数传调度算法。该算法可以在短时间内获得优化解。实验结果表明,该算法在时间性、优化度等方面取得满意的结果。

基于自适应动态无偏最小二乘支持向量机的刀具磨损预测建模

由于训练样本数量有限,滑动时间窗长度以及监测模型不能自适应调整和更新等因素,传统基于机器学习的刀具磨损预测模型存在精度和效率较低等问题,因此提出了一种基于自适应动态无偏最小二乘支持向量机(ADNLSSVM)的刀具磨损预测模型。采用公开数据库中的铣削加工数据集,通过时频域分析和小波包分解等手段从振动信号中提取特征量,并进一步利用相关性分析从中选择有效特征量作为模型输入。试验结果表明该方法所建模型具有较高的建模效率和预测精度。