检索结果-内蒙古大学图书馆

工程设计学报 2009年第2期16卷 98-102页

作者：王竹婷刘林程浩刘心报合肥工业大学管理学院安徽合肥230009

矩形优化排样问题是一个在制造业领域生产实践中普遍遇到的问题,采用了一种改进的最低水平线搜索算法求解此类问题.首先分析了原始的最低水平线搜索算法在排样中存在的缺陷,并针对该缺陷为其设计了一个评价函数,排样时对所有未排零件进... 详细信息

矩形优化排样问题是一个在制造业领域生产实践中普遍遇到的问题,采用了一种改进的最低水平线搜索算法求解此类问题.首先分析了原始的最低水平线搜索算法在排样中存在的缺陷,并针对该缺陷为其设计了一个评价函数,排样时对所有未排零件进行评价,选择评价值最高的零件排入当前位置,从而克服了算法在搜索过程中的随机性,优化了算法的搜索方向.实验仿真的结果表明,提出的算法可以得到较好的排样效果,并且其解决问题的规模越大,优化性能越好,适合于求解大规模排样问题.

关键词：矩形排样最低水平线搜索算法评价函数

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基于遗传算法的非规则墙体光伏阵列的设计

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数学的实践与认识 2013年第17期43卷 163-171页

作者：徐金玉张泽麟四川师范大学成都学院通信工程学院四川成都611745 四川师范大学成都学院数理教研室四川成都611745

提出一种基于遗传算法的非规则墙体上光伏阵列的设计模型.提出适用于非规则墙体上光伏阵列的编解码算法,以及相对应的选择算子、交叉算子、变异算子,利用加权平均的方式对遗传算法中的适应度函数进行定义,实现对光伏阵列的发电量最大化... 详细信息

提出一种基于遗传算法的非规则墙体上光伏阵列的设计模型.提出适用于非规则墙体上光伏阵列的编解码算法,以及相对应的选择算子、交叉算子、变异算子,利用加权平均的方式对遗传算法中的适应度函数进行定义,实现对光伏阵列的发电量最大化和单位发电成本最小化.最后通过在Matlab环境下仿真,验证了本文算法的有效性.

关键词：光伏阵列遗传算法最低水平线搜索算法非线性约束优化问题

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基于人工干预的钣金零件排样算法

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组合机床与自动化加工技术 2011年第3期 86-88,92页

作者：谢友宝吕永海张睿徐丽笑南昌航空大学航空制造工程学院南昌330063

针对飞机钣金零件排样中存在大量的凹形零件,这些零件尺寸差异较大,将人工干预排样与改进的最低水平线搜索算法相结合,对凹形零件内部再加以利用,提出一种可满足实际生产需要的排样算法。该算法利用最小包络矩形把不规则零件转化成矩形... 详细信息

针对飞机钣金零件排样中存在大量的凹形零件,这些零件尺寸差异较大,将人工干预排样与改进的最低水平线搜索算法相结合,对凹形零件内部再加以利用,提出一种可满足实际生产需要的排样算法。该算法利用最小包络矩形把不规则零件转化成矩形零件,并由人工选择凹形零件的凹形区域,利用传统的最低水平线搜索算法改进后的算法进行排样,若遇到凹形零件则在其中插入尺寸相对较小的零件,直到零件排至板材末端。自动排样完毕进入人工干预阶段,在一些空白区域再次排入零件,从而得到利用率较高的排料图。实验结果表明,将该算法应用到钣金零件排样系统中,无论是在系统运行时间上还是在排样利用率方面都能得到满意的效果。

关键词：凹形零件人工干预最低水平线搜索算法最小包络矩形

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启发式算法在矩形件优化排样中的应用

启发式算法在矩形件优化排样中的应用

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作者：王竹婷合肥工业大学

学位级别：硕士

矩形件优化排样问题就是在一张或几张矩形板材上排放一系列指定数量和规格的矩形零件,使板材的利用率最高。排样问题属于典型的组合优化问题,已被证明为一类NP完全问题,具有重要的理论研究意义和实际应用价值。对于小规模排样问题,采用... 详细信息

矩形件优化排样问题就是在一张或几张矩形板材上排放一系列指定数量和规格的矩形零件,使板材的利用率最高。排样问题属于典型的组合优化问题,已被证明为一类NP完全问题,具有重要的理论研究意义和实际应用价值。对于小规模排样问题,采用现有的运筹学方法可以得出问题的最优解,对于大规模排样问题,运用智能算法求近优解是目前较为有效的方法。本文在学习研究了国内外多种算法的基础上提出了一种新的排样算法,该算法以最低水平线搜索算法为基础并为其增加了一个评价规则,排样时对所有未排零件进行评价,选择评价值最高的零件排入当前位置,这样使得算法在搜索时具有很好的方向性,大大提高了板材的利用率。该算法的实验仿真结果以及与其他算法的对比分析表明,本文所提出的算法可以得到较好的排样效果,并且其解决问题的规模越大优化性能越好,适合于求解大规模排样问题。

关键词：矩形排样评价规则最低水平线搜索算法

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多层甲板汽车滚装船自动配载研究

多层甲板汽车滚装船自动配载研究

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作者：朱浩文大连海事大学

学位级别：硕士

中国电动汽车行业的迅速崛起推动了汽车海运需求的稳步增长,进而促使汽车滚装船的需求量逐年上升。这种快速增长的需求推动了新型汽车滚装船的建造,同时也对港口的装载作业提出了更高的要求。汽车滚装船具有内部多层甲板设计及货舱无横... 详细信息

中国电动汽车行业的迅速崛起推动了汽车海运需求的稳步增长,进而促使汽车滚装船的需求量逐年上升。这种快速增长的需求推动了新型汽车滚装船的建造,同时也对港口的装载作业提出了更高的要求。汽车滚装船具有内部多层甲板设计及货舱无横舱壁的特点,各层甲板采用定位孔、绑扎带的方式系固车辆,以最大限度地利用空间。这些特性导致汽车滚装船的配载工作具有其独特性,车辆的装载布局影响着运输效益。目前针对多层甲板的大型滚装船配载问题研究主要集中在对甲板面积利用率或整体航次收益的优化上,对于多目标优化的研究较少。此外,在甲板可配载区域的划分问题上,常见的按车道划分的矩形装载区域并不适用于大型汽车滚装船,因此需要综合考虑实际需求进行更为合理的区域划分。针对上述问题,本文进行了如下研究工作: (1)设计了汽车滚装船多层甲板自动配载模型,解决多层甲板上有效地分布配载商品车的问题。综合考虑了船舶承载能力、多层甲板可装载模式、车辆安全距离等现实约束条件,建立了以甲板利用率最高和车辆平均等待时间最少为目标函数的数学模型。 (2)改进了NSGA-Ⅱ多目标优化算法,使用佳点集的方法对整数编码的种群序列初始化阶段进行优化,使用了多阶段选择算法、有序交叉算法、自适应变异算法以适配多层甲板装车作业。改进后的优化算法构成了整体算法的车辆序列优化部分。 (3)改进了最低水平线搜索算法,添加了矩形与边界障碍物位置判断模块,排样区域限制以及车辆旋转模块,采用了能更好利用甲板空间的最低水平线抬升方式,设计了综合判断重量、长度、旋转以及类型的比较算法,最终实现了对二维不规则带缺陷多边形的排样功能,构成了整体算法的给定序列排样部分。 (4)使用装载手册提供的甲板与车辆数据作为原始数据,设定了算法的各项参数,设计了多组不同环境下的数据集,对模型与算法进行了验证,最终给出了配载结果图、算法最优解集等优化结果。针对汽车滚装船配载问题,本文综合考虑最大化甲板利用率以及最小化等待时间,满足航行安全约束,提出了多层甲板配载模型和自动配载算法,旨在提高配载流程的计算效率,为装配载人员提供辅助参考。因此,研究多层甲板汽车滚装船的自动配载问题具有较强的理论与现实意义。

关键词：汽车滚装船配载多目标优化最低水平线搜索算法

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商品车运输一体化系统关键技术研究

商品车运输一体化系统关键技术研究

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作者：王增臣南京航空航天大学

学位级别：硕士

由于人们生活水平的不断提升,商品车的需求日益增加,公路运输成为商品车运输主要流通方式,但该方式运输周期长,同时也存在许多不可预知的风险,对商品车公路运输进行信息化管理和监督已经成为提高物流企业运输能力和运输安全的重要保障... 详细信息

由于人们生活水平的不断提升,商品车的需求日益增加,公路运输成为商品车运输主要流通方式,但该方式运输周期长,同时也存在许多不可预知的风险,对商品车公路运输进行信息化管理和监督已经成为提高物流企业运输能力和运输安全的重要保障。为此,本文以东泽国际物流企业为背景,设计了商品车运输一体化系统的总体框架,深入研究了系统中的车辆调度优化和物流客户细分等关键技术,并对系统进行了基本实现。本文主要工作如下:(1)通过对某国际物流公司的调研,分析了商品车运输一体化系统的需求,给出了系统的总体设计框架和主要功能,并阐述了系统关键技术。(2)针对商品车运输一体化系统中的车辆调度约束特点,设计一种带二维装载约束的多目标车辆调度模型并提出了一种车辆调度算法。算法引入启发式规则改进最低水平线搜索算法,提高车辆转载率;设计了时间宽度的启发式因子,引入伪随机概率规则,并在蚂蚁信息素更新时设置最低阈值,对多目标蚁群优化算法进行改进,提高了算法的搜索能力和性能。实验结果和系统中的实际应用表明算法对多目标车辆调度问题具有良好求解效果,同时满足系统地实时性和稳定性要求。(3)针对系统中客户管理效果不佳的问题,提出一种基于稀疏模糊聚类的物流客户细分算法。算法构建物流客户价值体系并对原始数据进行去噪和归一化处理等操作,完成对物流数据的预处理工作,并引入稀疏聚类思想对FCM聚类改进,提高聚类算法的效率和稳定性,有效对物流客户进行细分,为企业决策提供可靠性的依据。(4)介绍了商品车运输一体化系统的应用背景,给出了系统的主要功能实现,并将车辆调度优化和物流客户细分关键技术应用到商品车运输一体化系统中,取得了良好的效果。

关键词：二维装载约束车辆调度优化多目标蚁群优化算法最低水平线搜索算法物流客户细分稀疏模糊聚类

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汽车运输船车辆半自动配载方法研究

汽车运输船车辆半自动配载方法研究

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作者：潘文聪大连海事大学

学位级别：硕士

随着汽车工业的日益全球化,汽车滚装运输的需求不断增加,汽车运输船车辆配载问题成为了一个备受关注的研究热点。目前,汽车运输船车辆配载主要依赖人工经验,效率低下,无法满足现代物流需求。为提高车辆配载的智能化程度,本文基于最低水... 详细信息

随着汽车工业的日益全球化,汽车滚装运输的需求不断增加,汽车运输船车辆配载问题成为了一个备受关注的研究热点。目前,汽车运输船车辆配载主要依赖人工经验,效率低下,无法满足现代物流需求。为提高车辆配载的智能化程度,本文基于最低水平线搜索算法和遗传算法进行汽车运输船车辆半自动配载方法的研究。研究成果对保障汽车运输船运营的安全性和经济性具有重要意义。本文的主要工作如下: (1)提出了一种基于改进最低水平线搜索算法的单车型装载车辆配载优化方法。本文根据船舶设计数据和车辆配载约束,采用最低水平线搜索算法作为车辆配载的核心算法,提出了一种甲板空间约束处理算法,以此改进了最低水平线段的更新规则,在确保车辆配载满足实际装载约束的前提下提高了配载效率,实现了汽车运输船单层甲板单车型车辆装载的配载优化。 (2)提出了一种基于遗传算法的多车型混合装载车辆配载优化方法。本文首先利用改进的最低水平线搜索算法将车辆配载优化归结为多目标序列优化问题;在此基础上,以车辆甲板面积利用率和装载车辆产生的船舶横倾力矩为优化目标,基于遗传算法进行该优化问题的求解,实现了汽车运输船单层甲板多车型混合装载的车辆配载优化。 (3)提出了一种可满足实船装载要求的汽车运输船车辆半自动配载方法,以汽车运输船“唐鸿”轮为研究对象,完成了全船多甲板的半自动车辆装载,并采用大连海事大学自主研发的汽车运输船配载仪,进行了该配载方案下船舶浮态、稳性和强度的校核。实验结果表明:在单甲板单车型装载时,本文方案效果较优于装载手册;在单甲板多车型混合装载时,本文方案仍然具有较高的甲板利用率;在全船多甲板装载实验中,船舶浮态、稳性和强度均符合入级船级社相关要求,实现了汽车运输船的车辆半自动配载,从而验证了本文所提出算法的合理性和有效性。

关键词：汽车运输船车辆配载排样问题最低水平线搜索算法遗传算法

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面向定制家具生产系统的排产排样算法研究

面向定制家具生产系统的排产排样算法研究

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作者：郭巧天津大学

学位级别：硕士

在传统家具生产行业收入下滑的背景下,定制家具行业以超30%的增速飞快发展,生产企业超过上万家,其中90%均属于中小型企业,各工厂虽然引进了先进的生产设备,但在排产方面仍处于半自动状态,导致排产效率低、原材料浪费严重,并且还增加了... 详细信息

在传统家具生产行业收入下滑的背景下,定制家具行业以超30%的增速飞快发展,生产企业超过上万家,其中90%均属于中小型企业,各工厂虽然引进了先进的生产设备,但在排产方面仍处于半自动状态,导致排产效率低、原材料浪费严重,并且还增加了人力成本,而原材料及人力成本是除生产机器成本外最重要的成本投入,所以排产排样算法的研究,对于降低成本以及提高排产效率具有重要意义。在排产方面,通过设计排产原则,并与数据库结合实现了包含自动加载订单、立即排产以及计划排产等功能的自动排产模块,简化了排产人员的操作步骤,提高了排产的自动化水平,实现了订单的均衡化分配;在排样算法方面,针对排样定序算法最优解码的获取问题,重点对最低水平线搜索算法的水平线高度以及区域宽度的确定方式进行了实现,并设置算例对最低水平线搜索算法与剩余矩形算法进行比较,验证了前者算法的相对有效性;为进一步提升排样利用率,对传统的遗传算法进行研究,设置算例发现其存在原材料利用率低以及持续遗传多代利用率未提高(无效遗传)的问题,针对该问题提出了一种改进的遗传算法,改进点包含初代种群的产生方式、按区域选择优秀个体以及按个体优秀程度决定变异基因个数等方面,通过设置算例进行遗传算法对比实验,验证了改进的遗传算法在板材利用率方面可达到94%以上,并且其最大无效遗传的代数可控制在30代以内,排样时间性能得到改善。最后,通过在不同产能下设置不同的排产参数对排产效果进行实验研究,分析了最佳参数设置方案;在此基础上将自动排产模块与Alphacam软件排产从软件运行环境、参数设置方式、待排样零件获取方式以及排样效果四方面进行了对比研究。通过排产实验研究发现系统自动排产模块在原材料利用率方面与Alphacam软件排产对应值非常接近,在此基础上,若将系统计划排产的时间放置在加工机器的非工作时间段,则排产时平均每100平方米还可节省9.894min的时间;另外系统自动排产还可为工厂节省1/3及以上的排产人工成本消耗,并且系统自动排产在操作步骤、参数设置、自动化水平、运行环境等方面均优于Alphacam软件排产。

关键词：排产算法排样算法遗传算法最低水平线搜索算法

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分布估计算法求解矩形件排样优化问题

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电子设计工程 2017年第2期25卷 49-54页

作者：马康高尚江苏科技大学计算机科学与工程学院江苏镇江212003

矩形件排样是一个平面二维优化布局的问题,由于其众多的约束条件和计算上的复杂性,在短时间内求其最优解相当困难,属于典型的NP完全问题。针对矩形件排样问题,本文采取一种改进的最低水平线搜索算法,通过判断排样中产生的废弃空闲区域... 详细信息

矩形件排样是一个平面二维优化布局的问题,由于其众多的约束条件和计算上的复杂性,在短时间内求其最优解相当困难,属于典型的NP完全问题。针对矩形件排样问题,本文采取一种改进的最低水平线搜索算法,通过判断排样中产生的废弃空闲区域的位置关系,对邻接的空闲区域进行有效的合并,并结合分布估计算法求解矩形件排样优化问题。最后,通过模拟实验,采用本文算法求解后矩形板材的利用率为93.75%,充分体现了本文算法的有效性。

关键词：优化排样矩形件分布估计算法最低水平线搜索算法

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带二维装载约束的车辆调度问题建模及优化

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计算机技术与发展 2018年第10期28卷 105-110页

作者：王增臣周良南京航空航天大学计算机科学与技术学院江苏南京210016

带二维装载约束的车辆调度问题大量存在于现代物流活动中,该问题是二维装箱问题与车辆路径问题这两个经典难题融合之后的一个新问题。针对这一问题,在综合考虑客户需求、时间窗、二维装载约束、载重量以及客户满意度的基础上,建立了带... 详细信息

带二维装载约束的车辆调度问题大量存在于现代物流活动中,该问题是二维装箱问题与车辆路径问题这两个经典难题融合之后的一个新问题。针对这一问题,在综合考虑客户需求、时间窗、二维装载约束、载重量以及客户满意度的基础上,建立了带二维装载约束的多目标物流配送中的车辆调度问题模型,同时,提出了一种车辆调度优化算法。该算法采用多目标蚁群优化得到Pareto最优解,在货物装载阶段采用改进的最低水平线搜索算法的二维装载策略,提高车辆装载率;在车辆路径优化阶段采用改进的信息素更新策略和客户转移概率方法,提升蚁群搜索性能。实例测试及与其他算法比较表明,该算法能有效解决模型问题,在解空间上有更好的探寻性能。

关键词：物流配送车辆调度问题 Pareto最优解多目标蚁群优化最低水平线搜索算法

来源：评论

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