基于混合自由搜索算法的堆垛机最优路径求解

自动化立体仓库广泛应用于物流行业,堆垛机运行路径的优化可以显著提高自动化立体仓库的效率.针对多任务双指令周期作业,构造一个最小化堆垛机运行时间的数学模型,并提出一种基于自由搜索算法和改良圈算法的混合自由搜索算法,求解堆垛机的最优路径.仿真结果显示:混合自由搜索算法相比自由搜索算法和蚁群算法,具有较好的收敛速度,可求解较大规模的多任务双指令周期作业的堆垛机最优路径.

基于Bi-LSTM的EV充电负荷预测

针对电动汽车(Electric Vehicle,EV)充电负荷序列较强的随机性和间歇性而导致预测准确度不高的问题,利用双向长短期记忆网络(Bi-Long Short-Term Memory,Bi-LSTM)善于处理时间序列数据的特点,提出一种基于Bi-LSTM的EV充电负荷预测方法。验证了基于Bi-LSTM的EV预测模型比LSTM和ARMA预测模型具有更高的准确性,可为EV优化调度提供辅助决策。