利用粒子群优化算法进行桥梁维修管理计划的优化

制定桥梁维修管理计划是一项非常繁杂的工程优化难题,使用常用的优化算法很难取得满意的结果。利用耐荷性和耐久性作为桥梁的健康指数,考虑维修方案和维修费用的问题,用费用最小化和品质最大化2种方案建立了桥梁维修管理的优化模型。探讨利用粒子群优化算法(PSO)求最优桥梁维修管理计划的解的可能性,并与作者开发系统中的遗传算法(SGA)和免疫遗传算法(IA)进行了比较,运用多样度的概念说明了粒子群优化算法(PSO)在解决这类问题的先进性。结果表明,粒子群优化算法(PSO)对于桥梁维修管理计划的优化是一种普适高效的算法;而且,考虑维修的管理期间越长,应用粒子群优化算法求解问题收敛性与其他2种方法相比显得更好,得到准最优解的频率也更高。

利用遗传及免疫算法进行桥梁维修管理计划的优化

以桥梁的耐久性和耐荷性为桥梁的质量指标,建立了考虑桥梁经济性和质量指标的维修加固模型。探讨了简单遗传算法(SGA)和免疫算法(IA)求最优桥梁维修管理计划的解的可能性,并对比了二者解的差别。结果表明当维修计划期间较短时,二者均可给出适当的优化解,当桥梁维修管理计划期间较长时,SGA法得出的准优化解频度减少,解的可靠性降低;而IA法可以给出SGA法无法得出的长期间维修计划的优化解,并给出复数的维修管理计划方案供用户选择。

基于Euclid贴近度-模糊灰色关联法的装备维修计划管理效益评估方法研究

在借鉴现代效益评估指标体系构建方法的基础上,紧密结合装备维修计划管理工作特点,构建了以实现装备维修综合效益为总目标,以军事效益和经济效益为分目标,涵盖4项一级指标和20项二级指标的装备维修计划管理效益评估指标体系。针对指标涉及面广、结构复杂、权重难以确定、分布无规律等特点,综合考虑主观和客观影响因素,运用模糊数学理论和Euclid贴近度原理对传统灰色关联分析法进行改进,提出了适用于装备维修计划管理效益评估的Euclid贴近度-模糊灰色关联法。案例分析结果表明,所提方法具有良好的可操作性和实用性。

房屋维修计划管理的意义和任务

由于房屋建筑其自身属性较为特殊,不像其他商品那样,比较容易损坏,当房屋建设完成后,就进入了损坏的过程中。在时间的作用下,慢慢的由新变旧,这是自然正常发展的规律。房屋属于整个社会的财富,如何才能有效的加强房屋的维修管理,延长其使用寿命,让它可以物尽其用,是本文要阐述的内容。

伪并行遗传算法及其在桥梁维修管理优化中的应用

遗传算法(Genetic algorithms,简称GA)是模拟生物在自然环境中的遗传和进化过程而形成的一种全局优化概率搜索算法。但该算法有时存在着早熟现象,导致搜索过早收敛,无法得到全局最优解。为此,分析伪并行遗传算法的优缺点,探讨用伪并行遗传算法(pseudo parallel genetic algorithm,简称PPGA)求最优桥梁维修管理计划的解的可能性,并用于桥梁维修管理计划的优化。实验结果验证了该方法的有效性和GA相比,具有较快的收敛速度,为桥梁维修管理提出了新的方法。

桥梁智能决策辅助系统的开发

以桥梁的表观检测数据及无破损检测试验结果为依据,利用神经网络、模糊评判、遗传算法及免疫遗传算法等最新信息处理技术建立起整套的桥梁智能决策辅助系统(专家系统),系统按照维修管理步骤(检查→评价→对策),建立数据库系统、老化评价系统、维修管理计划最优化系统以及由老化原因选定抑制老化要因的对策系统等。该系统不但可以帮助桥梁管理者处理大量的检测数据,评价既有桥梁的老化特性,还可以根据预算和施工条件,给出最佳的桥梁维修管理方案。

OMIS在国航机务生产管理中的应用

OMIS（Operation Manage Information System，运行管理信息系统）作为国航的核心生产系统之一，机务管理子系统作为OMIS的核心子系统，其承担着国航飞机资源的管理和调配工作，为国航的机务工程部门提供统一的生产平台，本文章就该系统中，主要的机务功能：维修计划、保留控制、飞机限制条件、航班排班计划、数据统计、生产指令、外站管理等功能做一介绍。