摘要：为提高移动机器人履行系统(RMFS)的订单拣选效率,研究RMFS补货货品存储分配问题.以最大化所有货架上货品之间的关联度总和为目标构建混合整数规划模型,设计求解问题的大规模邻域搜索算法,采用贪婪算法构造初始可行解,结合问题特征定义破坏算子和修复算子,并利用数值实验验证大规模邻域搜索算法的有效性.结果表明:在贪婪算法生成初始解的基础上,大规模邻域搜索算法能有效提高解的质量,在中等和大规模算例上平均提高37.4%和21.5%.相比变邻域搜索算法,所提出算法具有更好的优化效果,在中等和大规模算例上平均提高8.9%和10.3%.此外,利用参数分析实验研究了货架数量、货位数量以及货品分散程度对目标函数值的影响.

摘要：作为近年来新出现的调度应用领域,舰载机保障作业调度问题正得到优化调度,控制理论和运筹学等学术界和工业界越来越多的关注.本文综述了舰载机保障作业调度问题研究进展.首先介绍了舰载机保障作业调度问题的混合整数规划模型;接着以美国为主综述了国外舰载机保障作业调度问题研究进展;然后从系统仿真,系统设计,系统优化和路径规划等方面综述了国内与舰载机保障作业调度问题相关的研究工作;最后提出了未来发展趋势和有待于进一步研究的若干方向和内容,旨在推进国内舰载机保障作业调度问题的理论研究和工程应用.

摘要：针对多资源、多约束的资源受限舰载机保障作业调度问题,提出了一种求解该问题的基于变邻域搜索的分布估计算法.首先,建立了考虑站位、设备、作业的优先级和安全性等约束的调度模型,该模型以舰载机保障作业的总完成时间和舰载机移动次数的加权和最小化为目标;其次,结合问题特征分析,提出了最早可用设备规则,对偶站位交换规则等两类启发式规则,定义了基于序置换排列的解的编码方式;再次,提出了分布估计算法(EDA)的概率分布更新模型,以及基于工序插入、交换、反转等邻域操作的变邻域搜索策略,设计了基于变邻域搜索的分布估计算法(EDAVNS);最后,基于单波次8架舰载机保障的仿真结果,验证了所提模型对舰载机保障作业调度问题具有较好的实用性.同时,基于5个不同规模的问题集的分析结果表明:与分布估计算法、变邻域搜索、遗传算法、以及只使用插入、交换、反转等单一邻域操作的EDA算法相比,EDAVNS均取得了最优的结果,验证了EDAVNS能有效地求解该问题,并较好地平衡全局探索与局部搜索.

摘要：为了优化多车间协同的生产与物流集成调度问题,提出一种多目标人工蜂群算法和优化策略。优化算法采用三层编码表示车间序列、工件序列及机器档位,结合车间分配规则、机器选择策略及自动导引运输车分配规则获得问题可行解。雇佣蜂阶段设计一种基于距离选择的聚类交叉操作,保证种群多样性和解的质量;观察蜂阶段采用了基于关键车间的邻域搜索方法,在庞大解空间中实现高效搜索。侦查蜂阶段基于机器档位和工件运输顺序构建了节能调度策略,丰富非支配解集合。对比经典多目标进化算法,数值实验结果显示所提算法的有效性与优越性。

摘要：针对云平台下多订单在多企业多时段的协同生产计划问题,引入订单拆分数和订单最小分解率这两个调节变量,在考虑生产时间窗和生产能力等约束下建立协同生产计划模型.同时,设计双层编码,并运用自适应模拟退火遗传算法在不同数据规模下对模型进行求解,求解结果与商用优化软件CPLEX进行比较.最后对模型中的关键参数进行了灵敏度分析,实验结果为云制造平台运营决策者提供决策依据.

摘要：针对以最小化最大完工时间为目标的零空闲置换流水线调度问题,提出了一种带有局部搜索的离散烟花算法.首先,结合调度问题的置换特征,定义了基于工件序列的编码方式;其次,结合反转和交换等操作重新定义了爆炸算子和变异算子;再次,开发了基于插入邻域的局部搜索策略,以增强烟花算法的局部搜索能力;最后,采用实验设计探讨了关键参数对算法性能的影响.基于Taillard基准问题的对比分析结果表明:所提方法在寻优精度、稳定性等指标上优于标准烟花算法、离散萤火虫算法、离散蛙跳算法、离散粒子群算法和遗传算法,且不劣于结合变邻域搜索的粒子群优化、混合离散粒子群优化、杂草优化等算法.

摘要：针对物流运作中普遍存在的不确定性,研究不确定环境下带有时间窗的第四方物流路径问题(4PLRP).在总运输费用约束下,以总运输时间满足客户时间窗要求的机会最大为目标,建立带有时间窗和随机运输时间4PLRP的机会模型.为提高模型求解效率,将机会模型转化为清晰的等价确定性模型,并采用蚁群算法对确定性模型进行求解.最后,算例分析验证所设计模型和算法的有效性.

摘要：针对数字图像中存在噪声信息多、图像清晰度差的问题,提出一种基于引导滤波的带色彩恢复的多尺度Retinex(MSRCR)的图像增强算法。利用轮廓波(Contourlet)变换将图像分解成低频和高频分量;用引导滤波代替MSRCR中的高斯滤波对低频分量进行局部线性增强,减少光照的影响;对各方向、各尺度上高频的系数进行阈值去噪;将重构后的图像进行模糊增强,提高图像的视觉效果。实验结果表明,与传统MSRCR算法相比,该算法有效提高了图像清晰度,抑制了噪声。

摘要：在某700MW四角切圆燃煤电站锅炉的NOx排放特性及锅炉效率多工况热态测试的基础上,应用人工神经网络建立大型四角切圆电站锅炉NOx特性及锅炉效率模型并进行预测,检验样本NOx排放浓度和锅炉效率预测值与实测值的平均相对误差分别为3.63%和0.23%,证实模型的可行性。并在此基础上,结合遗传算法对锅炉运行参数进行优化。优化后NOx排放浓度为421.44、255.05和215.40mg·m-3,分别降低了37.56%、29.43%和30.56%;锅炉效率为94.56%、94.13%和94.80%,分别提高了0.09%、0.42%和0.88%。该模型可在掺烧非设计煤种情况下寻找出最优运行参数,降低锅炉NOx排放浓度并提高锅炉效率;同时随掺混比的增大,NOx排放浓度降低;掺烧D磨和E磨有利于降低NOx。

摘要：N-车探险问题是一类在燃油约束下安排N辆车的行驶顺序以使车辆行驶最远的NP-hard问题.针对该问题,提出一种融合局部搜索的Memetic烟花算法(MFWA).根据该问题等价于置换排序的特性,设计基于rankedorder value(ROV)规则的编码方式,引入动态爆炸半径,使用烟花算法进行全局搜索;设计插入、交换和反转等邻域操作,增强算法的局部搜索能力;利用实验设计探讨了关键参数对算法性能的影响.基于14个标准问题的测试结果表明:所设计的局部搜索操作有助于增强烟花算法在N-车探险问题上的寻优精度;MFWA的寻优精度、稳定性等整体优于(至少不劣于)标准烟花算法(FWA)、已有的启发式算法(H1-H4)、粒子群优化(PSO)和水波优化(WWO);与MFWA相比,禁忌变邻域局部搜索(TBVLS)用至少55倍的计算时间得到了最大竞争比为1.126的寻优精度.这些结果表明,MFWA能在较短时间内获得较满意的寻优精度.