摘要：多配送中心车辆路径规划(multi-depot vehicle routing problem,MDVRP)是现阶段供应链应用较为广泛的问题模型,现有算法多采用启发式方法,其求解速度慢且无法保证解的质量,因此研究快速且有效的求解算法具有重要的学术意义和应用价值.以最小化总车辆路径距离为目标,提出一种基于多智能体深度强化学习的求解模型.首先,定义多配送中心车辆路径问题的多智能体强化学习形式,包括状态、动作、回报以及状态转移函数,使模型能够利用多智能体强化学习训练;然后通过对MDVRP的节点邻居及遮掩机制的定义,基于注意力机制设计由多个智能体网络构成的策略网络模型,并利用策略梯度算法进行训练以获得能够快速求解的模型;接着,利用2-opt局部搜索策略和采样搜索策略改进解的质量;最后,通过对不同规模问题仿真实验以及与其他算法进行对比,验证所提出的多智能体深度强化学习模型及其与搜索策略的结合能够快速获得高质量的解.

摘要：根据设计院信息管理的特点,用基于普适计算的技术思想和方法,设计开发了协同设计的指挥调度与过程管理系统(CDPMS),它是建筑协同设计系统(CodeFAR)的子系统,用来根据协同设计工作流对设计过程及资源进行统一管理和配置。在已有协同工作平台的基础上,采用任务分解树、项目进展率、绩效统计等方法实现了任务分配、进度控制、文档管理和绩效管理等功能。

摘要：大型港口航运区地表复杂,在此类地区实施三维采集,将面临炮点和检波点严重缺失,目的层资料不完整,环境噪声大,中深层有效反射能量弱等诸多难题。本文尝试在港口区内进行特殊观测系统设计,其基本思路是:按照束状观测系统设计方案,结合区内的码头、航道、集装箱储运区和散货物流等地表、地物特点,利用高精度卫片和现场实地勘测成果,因地制宜地采用陆域和水域的合理拼接、非纵向观测、增加排列线密度、相同物理点多次激发和接收等针对性解决方案,进而总结出一套针对港口区的观测系统设计方法。将这套方法应用于BH港口区地震数据采集系统设计,取得了很好的效果。

摘要：针对柔性制造系统多品种少批量生产模式,考虑规划期内产品零件需求约束及车间零件加工工艺路径可选的特点,建立了设备配置优化的0-1混合整数规划模型,并设计采用了遗传模拟退火算法求解。算法结合遗传算法的全局并行搜索特性及模拟退火算法的优良局部搜索能力,采用约束满足技术转换成目标函数值进行优化。实例结果表明模型实用性强且求解算法的收敛精度高、稳定性好。

摘要：为了保证露天开采经济安全,同时为下一步设计提供依据,根据矿山生产情况,对原设计的626 m以下台阶并段方案进行验证,采用Geo-studio和三维数值模拟方法,确定了矿山的8个典型剖面,以2个剖面为例,共设置了方案Ⅰ—方案Ⅳ,分别对每种方案进行不同工况下稳定性分析,获得了每个剖面在不同工况下的安全系数。经边坡稳定性计算获得安全合理的终了边坡角,通过采矿开挖数值计算分析终了边坡的应力场及位移场情况。提出了防护措施,建议对露天采场西部岩石较为破碎区域进行锚—喷—网方法对坡面支护,研究可有效提高矿山在进行生产计划等决策时的效率,保障了矿山生产过程中车辆人员的安全。

摘要：基于车间布局总物料搬运成本最小和面积利用率最大的设计原则,同时考虑制造车间主干道、功能区横竖放置及自适应行距等因素,建立了生产车间多行直线布局的多目标优化精准数学模型,采用改进的多种群遗传算法(multiple population genetic algorithm, MPGA)进行求解。在求解过程中,采用移民算子联系种群,实现种群间的信息交换和协同进化,研究交叉和变异概率控制参数,以确保全局和局部搜索的精度。实例结果表明,该模型实用性强且求解算法稳定性好、收敛精度高。