关键词： TSP   MTSP   遗传算法   任务规划   工作量均衡   Python  

摘要： 针对常见的工作量均衡的任务规划问题,基于MTSP(多旅行商问题)模型,利用遗传算法,通过设置平均分隔点确保各保障组工作量均衡,构建3种适应度函数论证总路径长度和各保障组路径差的控制方法,比较2种选择方法确定遗传迭代过程,采取3种变异方式丰富种群多样性;最后利用Python语言编写程序,有效解决基于TSP(旅行商问题)、不同起点的MTSP、相同起点的MTSP模型的3类任务规划问题,具有较强的实践性和可操作性。

关键词： 随机调度   活动重叠   多阶段决策过程   近似动态规划   遗传算法  

摘要： 活动重叠不仅可以有效缩短项目研发周期,而且可以通过上下游活动之间信息的提前交流及时发现问题,降低研发失败的风险。在带有活动重叠的项目调度问题中,活动工期的不确定性会导致上下游活动重叠时刻和重叠时间的不确定,以及下游活动返工时间的不确定,该问题也是一类NP-hard问题。首先,建立了多阶段决策过程模型,用以描述活动工期不确定情形下带有活动重叠的随机调度过程;然后,设计了开环和闭环相结合的两阶段GA-Rollout算法:在GA算法中以独特的染色体编码和解码机制筛选出有效的重叠活动对,同时获得初始解作为Rollout过程的基础策略,再利用Rollout方法进行进一步优化;最后,通过大规模算例的实验研究和算法求解质量的对比分析,验证了本文两阶段GA-Rollout算法求解带有活动重叠的随机调度问题具有良好的求解质量。

关键词： 零化神经网络   激活函数   动态Sylvester方程   机械臂轨迹跟踪  

摘要： 零化神经网络(zeroing neural network,ZNN)因其具有快速的收敛速度和较为出色的抗外界噪声干扰的能力,自被提出以来就有大量研究且广泛地应用于时变问题的求解.然而,目前所存在的零化神经网络模型的收敛速度和抗干扰能力仍然不尽如人意.因此,为进一步提高零化神经网络的性能,文章提出了一种固定时间收敛激活函数(fixed-time convergent activation function,FTCAF),然后,基于该激活函数建立了固定时间收敛的零化神经网络(fixed-time convergent zeroing neural network,FTCZNN)模型,并应用该模型对动态Sylvester方程(dynamic Sylvester equation,DSE)进行求解.理论分析证明了FTCZNN模型拥有固定的时间收敛上界和较为出色的抗外界噪声干扰的能力.此外,DSE数值仿真实验也证明了FTCZNN模型的优越性能.最后,FTCZNN模型被用于机械臂的轨迹跟踪实验,且实验结果再次证明了FTCZNN模型相较于传统ZNN模型拥有快速的收敛速度和较为出色的抗干扰能力,因此其实际应用能力也得到了验证.

关键词： 村改居”社区   社区共同体   社会资本   消解与重构  

摘要： 社区是基层社会治理体系中的基本单元,是社会治理重要的空间场域。“村改居”社区作为城镇化背景下的产物,面临着关系网络疏离、信任关系网络弱化、互惠规范匮乏等社会资本匮乏的问题,传统的社区共同体在消解,社区社会资本逐渐衰弱。社会资本作为嵌入社会关系网络中的特殊资源,其包含的社会关系网络、信任、规范等要素对推动社区共同体建设具有强大的内生动力,必须充分培育并利用社区社会资本以推动社区共同体建设。基于社会资本理论,分析“村改居”社区社会资本衰弱的原因,并提出从培育社区信任、巩固情感共同体,增强互惠规范、维系价值共同体,拓展关系网络、构建生活共同体三方面来推动社区共同体的建设。

关键词： 利奥塔   后现代状况   消解   重构  

摘要： 利奥塔在其代表作《后现代状况》中对后现代社会中知识的概念和意义进行了批判。他指出,经典自然科学中各个学科领域的长足发展已经将知识等同于科学、理性,固化了知识的真理性标准,利奥塔认为这是对知识的一种狭隘理解和认知。随着当代自然科学的发展及其对知识的真理性标准的瓦解和否定,利奥塔首先打破了知识与自然科学及其真理标准完全对等的平衡,将知识从自然科学的垄断中解放出来,把一切话语传递或叙事都纳入知识的范畴,考察了知识在后现代社会中的使用价值和实际效用,由此实现对知识概念和意义的消解和重构。

关键词： 无人机定位   地形网格化模型   XDraw算法   MLAT基站选址   遗传算法  

摘要： 针对不同多点定位(Mulilateration,MLAT)地面站的布站方式对定位精度影响的问题,提出一种基于地形实际计算最优布站方式的方法。该方法结合实际地形因素,构建地形网格化模型生成初始可选站点,通过XDraw算法计算地面基站的覆盖性对初始站点进行初筛,再结合遗传算法计算最优布站组合。最后选取不规则图形区域进行选址实验验证,在选址区域内随机生成地形,通过初筛减少初始可选点,得到布站方式,并计算几何精度因子和多点定位均方根误差,与传统布站方式进行比较。实验数据表明,该方法计算得出的布站组合与传统布站方式相比,多点定位均方根误差要比传统布站中最小的菱形布站减小4.0159 m,且该方法可用于实际考虑地形因素的MLAT最优基站选址。

关键词： 桥式起重机   吊装路径   自适应规划   运动轨迹   无碰撞作业区间   遗传算法  

摘要： 为解决桥式起重机吊装路径单一的线性规划过程易受复杂工况、作业区间难以确定等问题的干扰,导致规划效果与避障能力下降的问题,提出复杂工况下桥式起重机吊装路径自适应规划方法。首先通过桥式起重机动力学模型确定复杂工况下起重机运动轨迹,然后结合运动轨迹得到起重机无碰撞作业区间估计结果,从而确定桥式起重机吊装路径自适应规划目标函数,遗传算法通过插入算子、变异算子与删除算子求解目标函数,得到桥式起重机吊装最优路径。实验结果表明,所提方法的路径规划效果好、避障能力强、规划时间短,具备较高的实际应用价值。

关键词： 上肢康复机器人   阻抗控制   模糊规则   遗传算法   自适应控制  

摘要： 为解决脑卒中患者在主动康复训练过程中因患者个体差异导致的训练强度不足或过强问题,提出了一种基于模糊规则的上肢康复机器人自适应交互控制系统.针对不同病情患者的肌力差异,设计模糊自适应阻抗控制器.控制器基于人机交互力和系统误差,利用模糊推理对阻尼和刚度系数进行自适应调节,改变训练强度,实现康复机器人按需辅助控制.为保证康复训练过程中运动轨迹的准确跟踪,设计GA-FuzzyPID控制器,基于改进遗传算法对模糊规则隶属度函数和规则库进行优化,降低康复机器人轨迹跟踪误差.基于Matlab/Simulink对系统进行轨迹跟踪和自适应阻抗控制仿真实验.结果表明,轨迹跟踪实验中,GA-FuzzyPID控制器的轨迹误差相较于PID控制器和FuzzyPID控制器分别降低了55.9%和34.0%,有效提高了轨迹跟踪精度;自适应阻抗控制实验通过与固定阻抗方法进行对比,验证了所提自适应交互控制系统的有效性和可行性.

关键词： 非标H型钢   优化   遗传算法   虚拟样机仿真  

摘要： H型钢是机械和建筑工程中应用最广的型材之一,常作为钢结构中的立柱和横梁。标准H型钢由于其规格尺寸较小,不能满足大型钢结构的使用要求,故常使用焊接工艺拼接钢板的方法制作非标H型钢。在焊接过程中使用旋转胎架灵活调整H型钢姿态可提高生产效率。设计减速电机直接驱动的旋转胎架的运动方案,建立其力学模型。以其能适用支撑旋转多种规格H型钢时的驱动力矩最小为优化目标,综合利用遗传算法和传统内点法对旋转胎架的进行尺度优化。使用ADAMS软件进行虚拟样机仿真,验证了优化方法的有效性。研究为复杂机构的尺度综合问题提供了一个行之有效的优化计算方法。

关键词： 异构车辆路径问题   改进K-means聚类算法   遗传算法   混合算法  

摘要： 由于目前单一车型配送存在资源浪费和效率低下等问题,选取确定数量的不同车型对各客户点进行配送服务往往可以得到更优的配送路径方案。针对这一点,描述了一种异构车辆路径问题,并建立了具有固定车辆数且考虑固定成本、可变成本以及时间窗惩罚成本的混合整数规划模型。同时,提出了一种基于改进K-means聚类和遗传算法的混合算法对模型进行求解。实验仿真先求解不考虑时间窗的问题初步证明混合算法的有效性,再在带时间窗的问题中求解不同规模算例的单一及异构车型结果,以证明异构车型配送更优。最后,对该混合算法的求解结果与其他混合算法的求解结果进行对比分析,证明了混合算法的优越性。研究结果表明:该混合算法求解的异构车型结果优于单一车型,并且比其他混合算法求解的异构车型结果更优,异构车辆配送使用的配送车辆数更少,总成本也更低,该混合算法具有更好的效率和性能。