摘要：针对汽车涂装车间经常遇到的虚拟重排序问题,以最小化车辆生产序列中的颜色改变次数为目标建立了0-1整数规划模型,并采用一个有向无圈图来描述虚拟重排过程,将其转化成最短路径问题,进而提出求解该问题的束搜索算法。搜索过程中利用局部和全局评价函数对节点进行择优选取。采用不同参数组合的设计算例验证所提算法的性能,结果表明,该算法可以显著降低初始序列中的颜色改变次数,并且求解质量优于文献中已有的基于简单规则的束搜索算法。

摘要：在假设空间中进行爬山搜索是机器学习算法中常用的策略,爬山算法不能保证得到全局最优解,为了减少收敛到局部最优解的风险,束搜索应用而生。宽度为k的束搜索,在每一步以k个最佳候选为入口进行搜索(产生分支),并从结果集中再次选取k个候选作为下一步的搜索入口。但目前多数算法只是在结果集中简单选取具有最大启发式性能量度值的k个成员。该文讨论了束搜索算法,提出了几种合理的候选选取方法,并在UCI数据库上进行对比实验测试,给出了实验结果。

摘要：针对汽车装配线的物料调度问题,以装配线不缺货为约束,构建多设备联合配送的准时化物料供应模型.开展问题域的描述,以优化规划期内的线边库存水平为目标,构建数学规划模型.基于标准教-学算法(TLBO)的框架,提出求解这一复杂组合优化问题的混合教-学算法(HTLBO).根据问题的特点,设计特定的编码与解码方法,确定各个设备的配送任务及排序.通过融合交换、反转和插入变异算子,构建局部搜索流程,以强化算法的全局开发能力.结合问题的性质,提出基于束搜索技术的剪枝方法,以强化算法的深度寻优能力.开展仿真实验,测试结果验证了该调度算法的可行性和有效性.

摘要：采用两级识别网络,以连续隐含马尔可夫模型为基本识别框架,基于一个100MIPS的16位定点DSP语音芯片平台,实现了嵌入式非特定人、中等词汇量英语孤立词实时识别系统。