关键词： 针织换筒机器人   路径规划   自动换筒   局部搜索算子   改进遗传算法  

摘要： 为了解决针织换筒机器人顺序换筒耗时长、功耗高问题,首先综合考虑换筒机器人移动距离和翻转等待时间,建立具有时空约束的换筒路径数学模型;其次基于自适应遗传算法,提出一种改进的近邻度初始种群算子和按位变异的局部搜索算子,得到改进的遗传算法。结果表明,改进遗传算法规划的换筒机器人路径所消耗的生产时间相对于人工排序缩减55.5%,改进算法收敛速度相对于传统遗传算法提升48.3%,改进算法最优解质量也优于其他几种传统启发式算法,提升了系统效率,证明改进遗传算法应用在换筒机器人路径规划优化问题中的可行性和有效性。

关键词： 多目标遗传算法   港口船舶   协同调度  

摘要： 本文基于多目标遗传算法(NSGA-Ⅱ)提出一种港口船舶协同调度的优化模型,旨在通过合理调度进出港船舶与拖轮的作业流程,最小化总进出港船舶调度时间、总船舶在港等待时间和总拖轮助泊作业时间这3个关键目标,提高港口作业效率。模型考虑船舶的航行安全和水文气象条件,并引入差分进化策略,以提高算法在多目标优化问题中的性能。

关键词： 水库调度优化   洪水防治   遗传算法   洪峰流量   政策建议  

摘要： 本文旨在探讨水库优化调度在洪水防治中的重要作用,提出了一种基于遗传算法的水库调度优化模型。该模型通过精准调整水库的淹没区、冲淤平衡和出水波形,显著提升了水库的防洪效率。研究采用对比分析的方法,深入剖析了传统水库调度策略与优化调度策略在洪水防治中的实际效果。研究结果表明,优化调度策略在降低下游洪峰流量、减少淹没面积以及延长洪峰到达时间等方面均展现出了明显优势。此外,本文还结合我国洪水防治的实际情况,为水库调度优化及其在洪水防治中的应用提供了具体的政策建议。这一研究不仅为我国实施水库优化调度策略、提高洪水防治能力提供了实践参考,也为全球洪水防治研究贡献了新知识和理论框架。

关键词： 路径优化   无人机与车辆协同   混合遗传算法   应急物资配送  

摘要： 为应对突发事件下的应急物资运输问题,将无人机与车辆协同应用在应急场景的路径优化问题中。考虑到应急场景的特殊性与弱经济性,将受灾点进行分类,并以无人机与车辆到达受灾点累计服务时间最小化为目标建立路径优化模型,同时加入无人机自身续航和载重约束、无人机与车辆的协同性约束等,更符合实际应用情况;通过结合遗传算法和自适应大规模邻域搜索算法,设计混合遗传算法进行模型的求解,通过算例验证模型和算法的有效性。算例结果表明:混合遗传算法能够提升求解精度以及求解速度,可为应对突发事件下的应急物资运输提供有效支撑。

关键词： 柔性作业车间调度   加工成本   遗传算法   变邻域搜索   混合算法   动态概率   优化  

摘要： 针对考虑生产成本的柔性作业车间调度问题(flow job shop scheduling problem, FJSP),以完工时间与加工成本为优化指标,提出一种求解FJSP的混合遗传变邻域搜索算法。根据个体适应度对种群分割,结合自适应交叉概率改进子代种群产生方式;设计两种邻域结构增强算法的局部搜索能力;提出一种基于动态交叉变异概率的优化算法流程提高求解效率。运用提出的算法求解基准实例与实际问题测试,验证了算法的有效性。

关键词： 工程装备   战场抢修   任务分配   遗传算法   优化   分配策略   实战   战损  

摘要： 针对传统工程装备战场抢修小组指派模型的不足,提出了一种基于战场实际抢修能力退化、抢修能力限制以及战场态势进行装备抢修小组任务分配的指派模型.首先将每种抢修小组的分配方案作为遗传算法的个体;其次将每种分配方案中抢修小组对每台战损装备的抢修能力和该战损装备对后续战场贡献度的乘积求和作为该个体的适应度;最后通过遗传算法迭代求解得出最大适应度,将其所对应的分配方案作为最优分配方案.通过实例分析表明:新的分配策略更加符合战场实际情况,能够使得分配更加合理,各小组任务更加平均,避免了抢修资源的闲置和非必要消耗.

关键词： 石墨消解   石墨炉原子吸收光谱法   土壤   锑   铋  

摘要： 建立石墨炉原子吸收光谱法测定土壤中锑和铋残留的方法。采用自动石墨消解仪对土壤样品进行消解,并对基体改进剂、原子化温度等实验条件进行优化。锑、铋在0.00~40.0μg·L^(-1)浓度范围内线性良好,方法检出限分别为0.006μg·g^(-1)和0.004μg·g^(-1),实际样品加标回收率分别为91.7%和98.3%。本方法操作简便,测试结果准确度、精密度和加标回收率均满足质量控制要求,适用于大批量土壤中锑、铋含量的测定。

关键词： 遗传算法   GA-BP神经网络   战储仓库   选址决策  

摘要： 针对各战略方向战储仓库选址决策问题,提出基于GA-BP神经网络的战储仓库选址决策模型。通过分析战储仓库选址的影响因素,构建战储库选址决策指标体系;基于BP神经网络建立选址决策模型,运用遗传算法(geneticalgorithm,GA)对反向传播(backpropagation,BP)神经网络的权值和阈值进行优化,并给出实例证明遗传算法优化BP神经网络,可提高选址决策的效率和精准度。结果表明,该研究可为科学开展战储仓库选址工作提供思路和方法。

关键词： 遗传算法   柔性作业车间调度   元胞自动机   种群初始化   邻域搜索  

摘要： 针对以批量小、品种多为主要生产模式的加工制造型企业,分析以最小化最大完工时间为优化目标的柔性作业车间静态调度问题。首先,建立单目标整数规划模型,提出一种基于元胞自动机(cellular automata,CA)型邻域的遗传算法对模型进行求解。其次,为了改善初始解的质量,采用选择剩余工序最多的工件编码和随机选择编码结合的种群初始化方式,使算法在较优的解空间内迭代搜索,提高算法的收敛速度;为了优化求解质量,在算法中引入CA型邻域搜索,有效探索解空间,提高算法的寻优能力。最后,用基准实例进行测试,通过算法改进成分有效性检验以及与其他改进算法对比实验验证所提算法的可行性与有效性。