针对钢铁企业板坯库的板坯倒垛问题,与以往的研究不同,考虑了在倒垛过程中压在目标板坯上的障碍板坯可以不倒回原垛位的作业模式.提出采用板坯在板坯库中的移动次数来衡量板坯库的作业负荷,建立了以移动次数为优化目标的整数规划模型.在对模型的求解中设计了基于概率模型进化的分布估计算法(estimation of distribution algorithm,EDA)来确定轧制单元对应的板坯,采用基于辐射邻域的启发式算法为障碍板坯寻找最佳的落位位置.通过不同规模的数据实验,探讨了参数对算法性能的影响,确定了有效的参数组合.并与当前常用的改进遗传算法、单亲遗传算法进行对比,验证了所提算法的有效性和鲁棒性.
在机器对机器(M2M,Machine To Machine)通信的应用中,由于机器类型通信(MTC,Machine Type Communication)设备具有无人值守、低移动性、业务分组特性等特点,因此,要求网络需要解决限制移动次数、分组控制等问题.本论文提出了通过网络签...
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在机器对机器(M2M,Machine To Machine)通信的应用中,由于机器类型通信(MTC,Machine Type Communication)设备具有无人值守、低移动性、业务分组特性等特点,因此,要求网络需要解决限制移动次数、分组控制等问题.本论文提出了通过网络签约数据和移动性管理网元来控制移动次数和分组的方法,能有效的解决MTC设备防盗及业务群组问题.
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