检索结果-内蒙古大学图书馆

计算机科学 2011年第B10期38卷 268-270页

作者：张晋曹耀钦第二炮兵工程学院西安710025

在多Agent系统中,由于任务的复杂性和Agent之间的异构,Agent的动态任务分配问题实际上是一个NP难优化问题。针对MAS的任务分配问题的动态特性,首先建立任务分配数学模型,建立任务分配优化的目标函数;其次提出了一种混合遗传蚁群算法。... 详细信息

在多Agent系统中,由于任务的复杂性和Agent之间的异构,Agent的动态任务分配问题实际上是一个NP难优化问题。针对MAS的任务分配问题的动态特性,首先建立任务分配数学模型,建立任务分配优化的目标函数;其次提出了一种混合遗传蚁群算法。利用遗传算法快速迭代和蚁群算法正反馈信息、分布式求解的特点实现任务分配的组合优化。实验仿真的结果分析表明,该算法具备较好的全局收敛效率和求解精度,可明显提升多Agent系统的性能。

关键词：多Agent系统(MAS) 动态任务分配混合遗传蚁群算法

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基于混合遗传蚁群算法的数字微流控芯片测试路径规划

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电子测量与仪器学报 2017年第8期31卷 1183-1191页

作者：汪杰君刘江宽黄喜军许川佩莫玮桂林电子科技大学电子工程与自动化学院桂林541004 广西高校光电信息处理重点实验室桂林541004 广西自动检测技术与仪器重点实验室桂林541004

数字微流控芯片在生化检测领域的应用越来越广泛,为保障芯片的可靠性必须对其进行全面且高效的故障测试。随着芯片规模的扩大,故障测试问题也越来越复杂。针对数字微流控芯片的灾难性故障测试,为提高故障测试方法的时间效率,本文提出了... 详细信息

数字微流控芯片在生化检测领域的应用越来越广泛,为保障芯片的可靠性必须对其进行全面且高效的故障测试。随着芯片规模的扩大,故障测试问题也越来越复杂。针对数字微流控芯片的灾难性故障测试,为提高故障测试方法的时间效率,本文提出了一种基于混合遗传蚁群算法的测试路径规划方案。首先,该方案优化了芯片故障测试模型的转化过程;其次,先利用遗传算法的全局特性生成全局较优测试路径,并根据较优测试路径形成蚁群算法的初始信息素分布;最后,再利用蚁群算法搜索最优测试路径。该方案适用于离线测试和在线测试,能够兼容规则和非规则芯片。实验仿真结果表明,该方案提高了测试模型转化的效率,在获得较优测试路径的同时改善了测试算法的收敛特性,提高了测试方法的时间效率。

关键词：数字微流控芯片混合遗传蚁群算法测试路径规划时间效率

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基于混合蚁群遗传算法的冲压生产优化调度技术研究

基于混合蚁群遗传算法的冲压生产优化调度技术研究

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作者：徐兵华中科技大学

学位级别：硕士

冲压行业作为制造业的一个重要组成部分，在当今全球化的市场竞争条件下面临着更加严酷的挑战。客户至上和生产效率至上的观念日益深入人心，也日益融入到企业的日常生产规范中。传统的冲压生产流程因其低效率和高损耗日益无法满足企业... 详细信息

冲压行业作为制造业的一个重要组成部分，在当今全球化的市场竞争条件下面临着更加严酷的挑战。客户至上和生产效率至上的观念日益深入人心，也日益融入到企业的日常生产规范中。传统的冲压生产流程因其低效率和高损耗日益无法满足企业的需求，研究冲压生产流程中的效率瓶颈的需求也日益变得迫切。与此同时，信息化技术的发展为企业的高效管理提供了一种可行的方案。本文调研总结了冲压生产过程中特别是冲压生产调度的特点，研究了一种冲压生产优化调度技术，并在此基础上实现了冲压生产执行系统。本文利用UML建模工具对冲压生产进行了需求分析和建模。总结了冲压生产流程，将冲压生产流程划分为功能性需求和健壮性需求两部分，并据此建立了需求模型。结合相关的软件架构理论，利用需求模型推导出了冲压生产执行系统的系统架构。利用该架构，选择了基于J2EE的B/S多层结构的架构方案，并总结了冲压生产执行系统的系统实现框架。冲压生产流程中最容易导致生产瓶颈的部分就是生产调度。本文针对柳州某冲压企业进行深入调研，提出了冲压生产缓冲区的概念。在此基础上建立了有着工艺约束、资源约束和设备约束的冲压生产数学模型。结合遗传算法和蚁群算法的优点，在该数学模型的基础上，提出了基于混合遗传蚁群算法的冲压生产调度算法，并针对一个具体实例利用仿真的方式论证了该算法的可行性。最后基于上述的调度技术和推导出的软件架构方案实现了冲压生产执行系统，并利用一个完整的冲压生产过程来详细介绍了系统的各个模块的具体实现界面。

关键词：冲压生产混合遗传蚁群算法冲压生产缓冲区设备约束系统架构 J2EE

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含分布式电源的配电站选址机会约束规划

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电力系统及其自动化学报 2017年第11期29卷 52-60页

作者：窦迅姜淼高赐威南京工业大学电气工程与控制科学学院南京211816 南京南瑞继保电气有限公司南京210003 江苏省智能电网技术与装备重点实验室(东南大学) 南京210096

越来越多的分布式电源DG(distributed generation)自发接入配电网,因此研究考虑含DG波动性的配电站选址规划具有很强的实际意义。建立了含DG的配电站机会约束规划模型,并采用蒙特卡洛仿真的方法来进行区间估计。面对负荷点分配问题,对... 详细信息

越来越多的分布式电源DG(distributed generation)自发接入配电网,因此研究考虑含DG波动性的配电站选址规划具有很强的实际意义。建立了含DG的配电站机会约束规划模型,并采用蒙特卡洛仿真的方法来进行区间估计。面对负荷点分配问题,对基于沃罗诺伊图(Voronoi diagram)的贪心算法与基于蚁群的启发式算法两种算法的优劣进行了比较。规划主流程采用遗传算法,并将配电站的选择进行编码。根据上海某地区实例进行了计算,计算结果证明了算法的有效性,并讨论了配电站选择与置信度对目标函数的影响、蚁群算法优化结果等问题。

关键词：混合遗传蚁群算法沃罗诺伊图机会约束规划蒙特卡洛分布式电源

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含分布式电源配电网的故障定位和故障恢复方法研究

含分布式电源配电网的故障定位和故障恢复方法研究

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作者：吴恬微安徽理工大学

学位级别：硕士

配电网的运行环境易受到设备老化、自然灾害和恶劣天气等影响从而产生各种故障,快速地对故障进行定位和恢复非故障区域的供电有利于配电网的安全、可靠、稳定运行。随着各类分布式电源的大规模并网,给配电网的拓扑结构和线路潮流都带来... 详细信息

配电网的运行环境易受到设备老化、自然灾害和恶劣天气等影响从而产生各种故障,快速地对故障进行定位和恢复非故障区域的供电有利于配电网的安全、可靠、稳定运行。随着各类分布式电源的大规模并网,给配电网的拓扑结构和线路潮流都带来了一定影响,传统应用于配电网定位和恢复的方法不再适用。因此,本文对含分布式电源配电网故障定位的算法与故障恢复方法展开研究。首先,从理论上分析了分布式电源并网位置的不同对配电网故障定位造成的影响。分布式电源的接入使传统的由电源指向负荷的单一潮流方向变成双向潮流,分布式电源接入点的电压被抬升,产生与主电源电流相反方向的电流,使传统的故障定位方法无法灵活适应分布式电源的并网。在MATLAB中搭建10k V含分布式电源配电网模型,分别对分布式电源并网和未并网发生三相短路故障进行仿真,通过对比短路电流的幅值大小验证了分布式电源的接入会对配电网中的故障电流产生影响,进而影响故障定位的准确性。其次,针对如何将人工智能算法合理运用在配电网故障定位中的问题。引入传统蚁群算法,分析了将蚁群算法应用于配电网故障定位的基本原理,把配电网中各节点间区段的状态选择转换为蚁群算法中旅行商问题的最佳路径选择,从而将配电网中的故障定位问题转换为0-1规划的数学问题。并对配电网中各开关状态进行编码,构建了准确的开关函数和评价函数。阐述了配电网潮流计算的方法,针对不同类型的分布式电源并网模型做了相应的节点处理,为故障恢复的网损计算做好铺垫。然后,针对传统的利用FTU装置采集的故障电流越限信号来定位故障位置的方法无法动态适应分布式电源接入的问题。建立了能够动态适应分布式电源投切状态的开关函数和评价函数,把故障定位问题转换成求函数的最优解问题。针对传统蚁群算法容易陷入局部最优的缺点,通过设置初始信息素浓度、分级更新信息素、设置动态挥发系数和自适应信息素强度公式这几个方面对蚁群算法进行改进。接着使用四种测试函数对改进算法的优化速度、精度和稳定性方面进行性能测试。在MATLAB中搭建基于改进蚁群算法的配电网故障定位模型,对发生单点故障、多点故障和出现信息畸变故障三种情况进行仿真分析,证明了改进蚁群算法的准确性和快速性,通过与传统遗传算法的对比实验,证明了改进的蚁群算法在含分布式电源故障定位中具有良好的容错性。最后,为了制定适用于配电网故障恢复的方法,以系统的最小网损作为目标函数,在节点电压、网络拓扑、支路电流和支路容量的约束下,建立含分布式电源的配电网故障恢复模型,应用混合遗传蚁群算法对目标函数进行求解,得出一组最优的开关状态组合。并构建了适用于辐射型配电网结构的环网型编码,解决了传统二进制编码中易造成解空间指数增长的问题。通过在MATLAB中搭建含分布式电源和不含分布式电源的IEEE33节点配电系统仿真模型,将混合遗传蚁群算法与单个的蚁群算法、遗传算法进行算例仿真分析,证明了混合遗传蚁群算法不但可以最大程度的恢复供电,还可以有效地降低网损、提高电网的电压水平。图[47]表[21]参[80]

关键词：分布式电源故障定位改进蚁群算法故障恢复混合遗传蚁群算法

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D企业医护呼叫系统多阶段设计变更传播路径优化

D企业医护呼叫系统多阶段设计变更传播路径优化

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作者：张静娜中国矿业大学

学位级别：硕士

为保证及时满足客户需求的变化和适应技术发展,产品设计变更成为企业必不可少的一环。在企业设计变更时,不能仅考虑产品零部件之间的结构-功能关系,也需要考虑到后续生产环节的制造问题和供应环节的零部件调换成本等,以避免产品设计变... 详细信息

为保证及时满足客户需求的变化和适应技术发展,产品设计变更成为企业必不可少的一环。在企业设计变更时,不能仅考虑产品零部件之间的结构-功能关系,也需要考虑到后续生产环节的制造问题和供应环节的零部件调换成本等,以避免产品设计变更增加下游阶段的成本。针对D企业的医护呼叫系统这一产品,调查发现存在设计变更任务执行时间周期长、成本浪费多、沟通反复等问题,本研究基于复杂网络的相关知识,构建了三个网络模型:复杂产品零部件网络、生产关联网络和供应关联网络,运用映射理论,构建了多阶段设计变更网络。提出一种多阶段设计变更传播,即第一阶段图纸设计阶段与第二阶段生产实施阶段由于设计变更而导致的设计变更传播,其中生产实施阶段包括采购环节与生产环节。在零部件网络中,当某个节点发生设计变更时会在零部件网络中进行传播。生产关联网络中映射定位发生设计变更的零部件节点对应的生产关联网络节点,并研究该节点在生产关联网络中的影响传播情况。同理,在供应关联网络中定位发生设计变更的零部件节点对应的供应节点后,研究零部件设计变更对采购的影响。为寻求最优设计变更路径,以多阶段节点重要度、多阶段变更任务执行时间、多阶段变更传播概率和多阶段变更成本为优化模型评价指标,建立优化模型求解公式,构建设计变更路径优化模型。在分析研究了设计变更传播路径优化求解算法后,选择混合遗传蚁群算法对设计变更传播路径优化模型进行求解,得到优化后设计变更方案。该方案与实际变更花费预算相比,变更成本平均优化率为16.80%,任务执行时间平均优化率为10.37%,与单阶段设计变更传播优化方案相比,变更传播强度降低了7.04%。通过对比分析验证了所提方法的合理性与优越性。本研究致力于将复杂网络理论与直接映射相结合,构建了一个多阶段的网络模型,并通过遗传蚁群混合算法求解变更传播路径优化模型。该方法可以帮助企业有效地优化设计变更传播路径,减少变更成本和时间,提高生产效率和供应链的稳定性。

关键词：设计变更多阶段传播路径复杂网络混合遗传蚁群算法

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考虑多配送中心的外卖配送路径优化研究 ——以M外卖平台为例

考虑多配送中心的外卖配送路径优化研究 ——以M外卖平台为例

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作者：宋茗江南大学

学位级别：硕士

近年外卖行业迅速发展,其作为"互联网+餐饮"的典型代表,越来越多消费者选择外卖下单,外卖行业正在成为餐饮行业的新引擎。外卖配送作为外卖平台运行中的重要部分,外卖配送的路径规划会直接影响外卖平台的经营效益和品牌影响力... 详细信息

近年外卖行业迅速发展,其作为"互联网+餐饮"的典型代表,越来越多消费者选择外卖下单,外卖行业正在成为餐饮行业的新引擎。外卖配送作为外卖平台运行中的重要部分,外卖配送的路径规划会直接影响外卖平台的经营效益和品牌影响力,所以设计合理优化的外卖配送路径,提升外卖平台收益、降低外卖平台成本是至关重要的。在梳理外卖配送的研究现状后,发现关于外卖配送的研究主要集中在单配送中心上,而对于多配送中心的外卖配送研究较少,因此,本文研究了考虑多配送中心的外卖配送路径优化问题。本文以多个配送中心、多个商家和顾客组成的外卖配送系统作为研究对象,通过对外卖平台配送的现状研究,发现外卖配送具有配送中心多、订单动态性变化和时效性强的特征,动态订单的加入会使得原本的路径规划发生改变,所以外卖配送订单分配和路径的动态变化是研究的重点。本文以成本最小和顾客满意度最大为目标,加入单位车辆承载量上限和分段软时间窗约束等条件,构建了适合多配送中心的外卖配送的预优化模型和动态调整模型,并设计与之对应的混合遗传蚁群算法和遗传算法分别求解模型,在求解过程中,采用先求解预优化模型,再基于预优化模型的结果分时段求解动态调整模型的策略,实现降低外卖平台成本和提升平台顾客满意度的目标。最后,收集江阴市M外卖平台就餐高峰时间段的订单数据,以及模型所需参数,进行案例分析,验证本文构建模型的可行性和算法的有效性。研究发现,将预优化模型运行结果进行对比分析,无论是算法的收敛速度还是最终目标成本值都是更优的,通过动态调整后的整体运行结果也证明了模型和算法的可行性,随后对相关参数敏感性进行分析,结果表明合理设置各配送中心车辆数目以及单位车辆最大承载量上限,对于降低外卖配送目标成本、提升顾客满意度是有效的,也证明了本文设置参数的合理性。通过对上述模型计算结果的分析,得出具体的管理建议,以期为有关外卖平台管理提供一定参考和启示。

关键词：多配送中心动态调度订单分配混合遗传蚁群算法配送路径优化

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考虑多配送中心的外卖配送路径优化研究

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运筹与模糊学 2024年第1期14卷 960-976页

作者：宋茗江南大学商学院江苏无锡

外卖配送作为外卖平台运行中的重要部分,外卖配送的路径规划会直接影响外卖平台的经营效益和品牌影响力。本文以多个配送中心、多个商家和顾客组成的外卖配送系统为研究对象,综合考虑外卖配送运输成本、固定成本、出餐时间成本以及时间... 详细信息

外卖配送作为外卖平台运行中的重要部分,外卖配送的路径规划会直接影响外卖平台的经营效益和品牌影响力。本文以多个配送中心、多个商家和顾客组成的外卖配送系统为研究对象,综合考虑外卖配送运输成本、固定成本、出餐时间成本以及时间窗惩罚成本,加入单位车辆承载量上限和分段软时间窗约束等条件,以成本最小和顾客满意度最大为目标,构建了适合外卖专送模式下多配送中心的外卖配送路径优化的预优化模型和动态调整模型,并设计与之对应的混合遗传蚁群算法和遗传算法分别求解模型。最后通过算例分析和算法对比分析,验证本文构建模型的可行性和算法的有效性,为外卖行业管理决策提供参考。

关键词：多配送中心动态调度混合遗传蚁群算法

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装配式建筑预制构件配送车辆路径优化研究

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建筑 2023年第2期 137-142页

作者：董树修王淋黄月王梦涵北华大学土木与交通学院

装配式建筑作为一种低碳建筑形式，对推动我国实现“双碳”目标起到至关重要的作用。本研究以低碳视角下带时间窗的预制构件配送车辆路径优化问题为研究方向，以综合配送成本最小为目标建立数学模型，分别基于遗传算法和混合遗传蚁群算... 详细信息

装配式建筑作为一种低碳建筑形式，对推动我国实现“双碳”目标起到至关重要的作用。本研究以低碳视角下带时间窗的预制构件配送车辆路径优化问题为研究方向，以综合配送成本最小为目标建立数学模型，分别基于遗传算法和混合遗传蚁群算法对模型进行求解，并通过实际案例验证算法的有效性。结果表明，碳排放成本是装配式建筑企业发展过程中不可忽视的重要因素，并且在算法求解方面，改进遗传算法比传统遗传算法表现更优。本研究对于降低装配式建筑企业的运营成本，促进我国建筑业的绿色发展具有重要的理论价值和现实意义。

关键词：装配式建筑碳排放带时间窗的车辆路径问题混合遗传蚁群算法

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基于蚁群算法的智能交通行车最优路径研究

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石河子科技 2023年第1期 56-58页

作者：杨钰浩陕西铁路工程职业技术学院陕西渭南市714000

本次研究介绍了蚁群算法的基本原理,基于单个蚂蚁路径搜索阐述了动态路网下行程时间的计算方法,建立了一套快速实现蚁群算法全局收敛的计算模型,并对智能交通行车最优路的搜索流程进行了详细的说明。

关键词：智能交通混合遗传蚁群算法行车最优路径

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