检索结果-内蒙古大学图书馆

测试技术学报 2009年第4期23卷 343-349页

作者：方甲永肖明清谢娟空军工程大学工程学院陕西西安710038

针对多UUT(Unit Under Test)并行测试任务调度与资源配置问题,提出了一种遗传蚁群融合算法.应用遗传蚁群融合算法能快速、准确地寻找到具有最大成本效率的多UUT并行测试资源配置和任务序列.建立了多UUT并行测试任务资源描述的数学模型,... 详细信息

针对多UUT(Unit Under Test)并行测试任务调度与资源配置问题,提出了一种遗传蚁群融合算法.应用遗传蚁群融合算法能快速、准确地寻找到具有最大成本效率的多UUT并行测试资源配置和任务序列.建立了多UUT并行测试任务资源描述的数学模型,分析了多UUT测控资源合并的条件,得出最短并行测试时间基础上的最少资源需求,给出了成本效率的定义,设计了一种满足多UUT并行测试任务调度的基因编码方法和路径选择方案.算法初期利用遗传算法的快速收敛性,为蚁群算法提供初始信息素分布,蚁群算法采用双向收敛的信息素反馈方式,避免了对参数的依赖,减少了局部收敛性,加快了收敛速度.实例表明,该算法能很好地解决多UUT任务资源最优调度与配置问题.

关键词：并行测试遗传蚁群融合算法成本效率多UUT 资源配置任务调度

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考虑排放因素的城市交叉口交通信号控制策略的研究

考虑排放因素的城市交叉口交通信号控制策略的研究

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作者：周申培武汉理工大学

学位级别：博士

交通是现代社会的基础,是人类社会经济的命脉,人们的社会行为与交通息息相关。在我国,由于机动车保有量迅速增加、交通设施建设滞后以及管理措施不够完善等原因,交叉路口的交通堵塞现象日趋严重,从而影响到城市路网通行能力的发挥。车... 详细信息

交通是现代社会的基础,是人类社会经济的命脉,人们的社会行为与交通息息相关。在我国,由于机动车保有量迅速增加、交通设施建设滞后以及管理措施不够完善等原因,交叉路口的交通堵塞现象日趋严重,从而影响到城市路网通行能力的发挥。车辆在交叉路口处反复地分流、合流及交叉,交通状况复杂,使得交叉路口已经成为制约城市道路交通功能的瓶颈。维持城市交通正常运转,需要加强交通控制与管理,积极开展对交叉路口的研究,努力提高交叉路口的通行能力。交通信号控制是运输网络的一种基本管理手段,随着智能运输系统(Intelligent Transponation System,ITS)的发展,交通信号控制的智能化研究越来越受到重视。到目前为止,已经研究了许多交通信号控制模型。但是目前这些研究建立的模型大多数都是针对交通流的,没有将其他因素考虑在内。随着城市交通和社会经济的日益发展,汽车的保有量不断创下新高,大量机动车的出现在造成严重的交通拥挤和堵塞的同时,也引起了严重的空气污染和噪声污染。据权威统计分析,主要大城市大气污染物中机动车排放分担率呈明显上升趋势。如何在发展经济的同时,建立一个人、车、路、环境和谐发展的交通体系,这个问题已经被认为是全球最严重也是最具挑战性的课题之一。因此建立一个同时兼顾交通流情况和机动车尾气排放情况的交通信号控制模型具有重要的理论意义和实用价值。论文总结了国内外城市交通信号控制的研究进展,分析了该领域研究的发展趋势。在此基础上,针对城市交通信号优化控制问题进行了智能优化的理论分析和应用方法的研究。提出了考虑排放因素的城市交通信号优化控制系统的架构、建模方法和求解算法。通过对城市信号控制路口的交通流分析,从单点两相位、单点多相位和干线协调控制的不同层面,建立了城市交通信号优化控制的双层多目标规划模型。采用遗传算法和遗传蚁群融合算法对模型进行了仿真试验,通过与传统仿真试验结果进行比较,证明了这两种优化算法的优越性,其中,遗传蚁群融合算法优化性能更好。本论文的主要研究工作总结如下: (1)设计了考虑排放因素的交通信号优化控制系统框架。通过对城市交叉口交通信号控制发展现状和趋势的分析,将双层规划模型的研究方法与考虑排放因素的交通信号配时控制联系起来进行研究,设计了交通信号优化控制系统的架构,指出信号优化模块是交通信号优化控制系统的核心,其实质是交通信号控制模型及其求解算法。 (2)从单点控制和协调控制的角度,建立了城市交通信号控制的双层多目标规划模型。以双层规划模型为工具建立了交通信号控制模型,分别对上下层模型进行详细的问题描述和数学表达。其中,路网中的机动车尾气排放量作为一个优化目标,嵌入上层模型的目标函数中。模型以路网中的车辆延误和尾气排放总量为性能指标,通过改变信号控制策略,在保证交通基本畅通的前提下,将城市机动车尾气排放量限制在一定范围内。 (3)提出并实现了求解函数优化问题的遗传蚁群融合算法。遗传蚁群融合算法的基本思路是首先采用遗传算法产生有关问题的初始信息素分布;然后采用蚂蚁算法,在有一定初始信息素分布的情况下,充分利用蚂蚁算法的并行性、正反馈机制以及求解效率高等特性,高速高效地得到函数的优化解。本文以Camel函数作为测试函数,同时还以单点两相位信号优化控制模型的求解为例,通过与传统优化方法的仿真试验进行比较,采用遗传蚁群融合算法可获得最优性能指标,证明该算法是一种时间效率和求解效率都比较好的求解函数优化问题的有效算法。 (4)设计并实现了基于启发式遗传算法的模型求解方法。在利用惩罚策略处理双层多目标规划模型约束条件的基础上,针对具体建立的交通信号控制模型,设计了基于启发式遗传算法的模型求解方法,并运用MATLAB软件对所设计的城市单交叉口交通信号控制的双层多目标规划模型进行实时仿真,仿真表明能达到良好的控制效果。 (5)完成典型城市路网交通流情况的仿真。利用VISSIM交通仿真软件对典型城市路网的交通流情况进行仿真运行,得出了在固定信号配时方案下各项模拟输出的结果。其结果一方面可以作为参数代入典型城市路网交通信号控制的双层多目标规划模型,另一方面可以作为比较值验证以上两种优化算法的优化性能。

关键词：排放交通信号控制双层多目标规划遗传算法遗传蚁群融合算法

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重型装配车间多车型软时间窗配送车辆路径优化研究

重型装配车间多车型软时间窗配送车辆路径优化研究

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作者：贾佳祺南京农业大学

学位级别：硕士

物料配送作为制造业生产过程中重要的一环,其配送效率的提升及配送成本的降低对于增加企业利润及提高客户满意度具有举足轻重的作用。不同生产企业内部物料配送的工具及方式也不尽相同。重型产品生产具有工艺复杂、物料多、生产时间长... 详细信息

物料配送作为制造业生产过程中重要的一环,其配送效率的提升及配送成本的降低对于增加企业利润及提高客户满意度具有举足轻重的作用。不同生产企业内部物料配送的工具及方式也不尽相同。重型产品生产具有工艺复杂、物料多、生产时间长等特点,为承担多物料运输任务,常选择天车、叉车等多种车型同时进行物料配送。前人对于车辆路径优化的研究多拘泥于一种类型的配送车辆,且多关注于地面运输车,对天车等在空中完成运输的机械研究较少。但在重型装配车间现实配送中,天车及地面运输车具有不同的装载能力、配送目标及行驶特点,对车间内各种车型配送路径优化问题的系统研究具有深远的现实意义。本文基于以上考虑,立足于大型装配车间多种类型地面运输车及天车共同进行物料配送的现状,对车间内物料配送路径优化问题进行研究,以期对该车间物料配送提供理论与实际支持。本文首先对于车辆路径优化问题、天车配送问题及混合优化算法进行了大量的研究。研究表明,国内外学者在对天车配送问题进行分析时,天车承担的配送任务大多较少,小于30个,这与部分车间天车极为忙碌的工作状态相矛盾;且前人较少对于生产车间天车及地面运输车同时配送路径问题进行优化。基于此,本论文确定了应用混合优化算法对重型装配车间天车及多种类型地面运输车车辆路径规划问题进行系统地优化设计的研究思路。其次,对于本文将运用到的遗传算法、蚁群算法、遗传蚁群融合算法及K-means聚类分析进行了较为详实的介绍。经分析发现,遗传算法及蚁群算法均具有较强的并行性及自组织性,适宜于求解车辆路径规划等较为复杂的优化问题,且算法虽然各有缺点,但优势具有一定互补性,二者的融合可提高算法优化性能。在此基础上,本文采用遗传蚁群融合算法编写模型,该算法利用蚁群算法正反馈的特性优化遗传算法解的方向,有效的避免了遗传算法早熟收敛的缺点,提升了寻优效率。在梳理理论知识的基础上,对于重型装配C车间的组织结构、产品类型、车间布局及现行配送方式等信息进行了分析。经分析发现,C车间天车及地面运输车物料配送均存在问题。地面运输车配送存在的主要问题为:①地面运输车配送区域与天车重复,存在安全隐患;②配送车型及配送路线随意,配送成本高;③配送人员利用率低;④配送车辆车型选择欠佳。天车配送存在的主要问题为:①物料配送及时性得不到保障;②配送任务较多,配送路径待优化;③配送过程变动较多,天车操作人员疲劳工作。针对于以上问题分别提出了改善方案,并据此重新规划了车间配送路线。基于改善方案建立多种类型地面运输车车辆路径优化模型。多车型软时间窗车辆路径优化模型以配送总成本最低为目标函数,其包括固定成本、装载行驶成本、空载行驶成本及时间惩罚成本四个部分。分别用遗传算法及遗传蚁群融合算法进行优化,并对算法的关键环节进行了设计。优化结果表明,遗传蚁群融合算法优于遗传算法,经优化后,配送成本从2502/台降低至2202/台,成本降低12%。配送距离减少114米/台,降低7.6%,配送及时性大幅提升,提前配送时间降低32.6%,延迟配送时间降低 81.8%。针对天车物料配送调度及路径优化问题,基于本文中天车配送具有多任务、配送资源相对缺乏的特性,运用K-means聚类分析方法按照任务需求时间窗对配送任务进行聚类分析,进而转化为6个旅行商问题。建立旅行商优化模型,应用遗传蚁群融合算法对其进行求解,并按照每个聚类组的开始及结束时间依次对其进行连接。结果表明,优化后配送总成本较优化前减少575元/台,节省10.8%,配送延迟时间降低11.4%,且天车操作员可调整时间为优化前的1.45倍,可为其提供更为充足的调整时间。与大多学者对装配车间的研究仅局限于某一种或几种车型不同,本文从配送全局角度对多种类型地面运输车及天车进行车辆路径优化分析,且基于天车作业多任务的特点,按照配送时间窗对各配送任务进行聚类分析,以简化配送模型,所得结论对该类问题的理论分析及实际应用具有良好的指导意义。

关键词：多车型车辆路径优化遗传蚁群融合算法 K-means聚类分析

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基于密封胶条结构优化的车门关闭轻便性改善研究

基于密封胶条结构优化的车门关闭轻便性改善研究

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作者：陈少伟湖南大学

学位级别：硕士

近年来,我国的汽车行业在飞速发展,城市中的车辆越来越多,而各大汽车厂商之间的竞争也越来越激烈。车辆的质量一直是人们关注的焦点,而车门关闭轻便性、人体工程学、声音品质等感知质量也逐渐受到人们的高度重视。据JDPOWER的研究报告,... 详细信息

近年来,我国的汽车行业在飞速发展,城市中的车辆越来越多,而各大汽车厂商之间的竞争也越来越激烈。车辆的质量一直是人们关注的焦点,而车门关闭轻便性、人体工程学、声音品质等感知质量也逐渐受到人们的高度重视。据JDPOWER的研究报告,车门关闭时感觉过“重”,即车门关闭不够轻便一直是顾客所抱怨的重大问题之一。国外的研究人员的研究人员在车门关闭轻便性已经做了许多卓有成效的研究工作,而随着国内厂商对于汽车品质要求的日益提高,相关研究也逐渐受到重视。从设计的角度看,影响车门关闭轻便性的因素有许多,如密封胶条的材质、结构特征所产生的作用力,铰链设计的形式和轴线的倾角,车门重心的位置,关门过程中空气阻力的影响以及限位器和门锁。其中影响系数最大的为空气阻力和密封胶条作用力的影响。由于改变空气阻力较为困难,耗费成本较多,而且还可能带来其他一系列问题,文中提出通过改变密封胶条结构设计的角度达到改善车门关闭轻便性的方法,并总结密封胶条结构优化的流程。对车门密封胶条进行有限元仿真的方法在国内外的论文中已经研究了很多,操作手段也比较成熟。车门密封胶条由海绵橡胶和密实橡胶构成,橡胶是一种超弹性材料,这类材料构件具有强烈的非线性材料行为,在拉伸、剪切和压缩载荷的作用下的力学响应是弹性、粘性、Mullins效应共同作用的结果。为了获取超弹性力学特性的参数,通常采用对材料进行单、双向拉伸、压缩等实验获取数据。但由于缺乏试验条件,国内多数汽车零配件的供应商并不能够提供足以描述材料力学行为的试验数据,通常情况下仅能提供产品成品在相应实验下的相关数据(如密封胶条的CLD曲线——压缩载荷-行程曲线)。即使能够提供相关的橡胶试验,也通常是费时费力,不利于在设计阶段指导密封胶条材质和结构的更改。本文的创新之处在于将DOE(试验设计)采样方法与遗传蚁群融合算法结合起来,提出了一种材料参数识别的办法通过有限元仿真的手段获取密封胶条材料参数。基于此,可以方便地建立相对较准确的胶条有限元分析模型,与CAD相结合指导密封胶条的结构优化。在文中就此建立了车门密封胶条结构优化的流程图,为指导密封胶条结构仿真和优化提出了一种省时省事的方法。

关键词：车门关闭轻便性车门密封胶条材料参数识别优化算法遗传蚁群融合算法胶条结构优化

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基于多因素的在线考试系统

基于多因素的在线考试系统

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作者：董园福州大学

学位级别：硕士

随着计算机辅助教学的不断发展,利用在线考试系统来代替传统的人工出卷是当前的一大趋势。其能够很好地完成智能组卷、卷面的评分、考试分析等。智能组卷功能能够自动生成符合各项约束条件的试卷。考试数据的深入挖掘分析能够从大量的... 详细信息

随着计算机辅助教学的不断发展,利用在线考试系统来代替传统的人工出卷是当前的一大趋势。其能够很好地完成智能组卷、卷面的评分、考试分析等。智能组卷功能能够自动生成符合各项约束条件的试卷。考试数据的深入挖掘分析能够从大量的考试数据中挖掘出有用的信息,从而指导课程教师今后的教学工作。本文正是基于这一背景,重点研究了在线考试系统中的智能组卷功能及考试数据挖掘分析功能,并采用ASP. NET技术进行开发实现。本文所做的主要工作如下：1.研究了智能组卷的数学模型。并分析了其中的试题属性、试卷属性、组卷的约束条件。为适应多门课程不同的需求,提出了改进的组卷数学模型,课程教师可根据课程的侧重点灵活选择组卷的主要约束条件,从而克服了所有课程的试卷的组卷约束条件千篇一律的缺陷。2.研究了智能组卷算法。基于遗传算法的快速收敛性及蚁群算法的正反馈性的优势,设计了改进的遗传算法融合蚁群算法的智能组卷算法。在本文中,首先介绍了遗传算法及蚁群算法的基本概况。然后分析了遗传算法与蚁群算法两种算法能够进行融合的基本思想。最后阐述了融合算法具体设计方法及改进策略。3.研究了融合算法中的遗传算法部分的改进策略。遗传算法部分的染色体采用了分段整数编码,其编码长度相比二进制编码大大缩短,并且分段整数编码方案也便于交叉算子及变异算子的设计。4.研究了融合算法中的蚁群算法部分的改进策略。将二元蚁群算法模型与整数编码相结合,提出了改进的二元蚁群算法模型。从而每只蚂蚁的染色体编码方案也采用整数编码,因而相比二进制编码其编码长度大为缩短,节省了存储空间,提高了算法的效率。5.研究了学生做错的习题之间的关联规则分析。本系统将关联规则的经典算法Apriori算法应用到了错误习题之间的关联规则分析上,通过关联规则挖掘,课程教师可了解到哪些知识点的联系是比较紧密的,在平时的教学过程中应当注重这些知识点之间的联系教学。

关键词：在线考试系统智能组卷遗传蚁群融合算法错误习题关联规则 Apriori算法

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环境友好型的交通信号多目标优化控制方法研究

环境友好型的交通信号多目标优化控制方法研究

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作者：曲鑫吉林大学

学位级别：硕士

有效的交通信号控制使得城市道路交通顺畅、有序运行,因而它一直以来都是学者们的热门研究问题。但是以往的研究多专注于减少交通拥挤,而忽略了交通运行对环境的影响。随着人们环保意识的日益增强,亟需能考虑到环境因素的交通信号控制方... 详细信息

有效的交通信号控制使得城市道路交通顺畅、有序运行,因而它一直以来都是学者们的热门研究问题。但是以往的研究多专注于减少交通拥挤,而忽略了交通运行对环境的影响。随着人们环保意识的日益增强,亟需能考虑到环境因素的交通信号控制方案,基于这样一个目的,本文应运而生。首先,对车辆的行驶轨迹进行描述,将其分为匀速行驶过程、减速行驶过程、怠速行驶过程和加速行驶过程,并对有怠速情况下和没有怠速情况下车辆的运动轨迹进行描述。然后采用回归分析的方法对延误和排放的关系进行分析拟合,给出通过回归拟合得到的函数关系式。考虑到交叉口右转弯车辆不受交叉口信号的控制,且具有无论前方是否有头车速度都会减速的特性,对上述关系式进行调整,得到通用的单车排放计算公式。通过交叉口车辆到达流量以及信号控制各参数之间的关系,得到一个基于红灯时间的概率分布函数。当给出配时方案时,即可估算交叉口各进口道各车流的排放值,最后得到整个交叉口的排放量。然后,在对比目前主流延误计算方法的前提下,选取HCM中的延误计算方法对交叉口总延误进行计算。并构建交叉口综合效益指标,考虑饱和度等约束条件,建立交通信号多目标优化控制模型。本文利用遗传蚁群融合算法对模型进行求解,采用Matlab编程手段对算法的程序进行设计。最后,选取长春市人民大街与自由大路交叉口进行案例研究,对交叉口几何信息、车流量以及交叉口的信号配时等信息进行调查,构建两个效益度量值来评价交叉口的总体运行效益,并对延误和排放所占比重不同的情况下进行模型求解,以及从不同周期时长情况下,分析通过配时优化减少机动车排放的空气质量效益。再通过VISSIM软件进行仿真,对比优化前后的延误和排放值,证明了本文的信号控制方法能够有效提高交叉口的运行效益和环境效益。

关键词： VSP 多目标交通信号控制遗传蚁群融合算法 VISSIM仿真验证

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基于服务质量的Web服务组合及服务推荐研究

基于服务质量的Web服务组合及服务推荐研究

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作者：史岩陕西师范大学

学位级别：硕士

随着互联网技术和计算机技术的迅猛发展,在学术领域和工业领域,Web服务作为一种开放式的业务提供方式已经得到了广泛承认,它能够帮助企业更加快速、低廉、灵活地构建业务流程和应用程序。Web服务的特点是具有良好的互通性、灵活性、易... 详细信息

随着互联网技术和计算机技术的迅猛发展,在学术领域和工业领域,Web服务作为一种开放式的业务提供方式已经得到了广泛承认,它能够帮助企业更加快速、低廉、灵活地构建业务流程和应用程序。Web服务的特点是具有良好的互通性、灵活性、易用性、复用性。但是,单个的Web服务所提供的功能往往并不能满足用户的需求,因此服务组合的概念被提了出来,它能够将各类提供商所提供的不同功能的Web服务定制、生成满足用户最终需求的业务。但是随着这个行业的逐步规范化,用户对于Web服务的要求也变得越为严格,在Web服务中引入服务质量(QoS)的概念用于区分具有相同功能的服务。系统通过在运行时对Web服务的维护以及监督对每个服务的服务质量指标进行修正,并且对组合服务的服务质量进行计算以区分组合服务的非功能性属性。这样的一个过程被称为基于服务质量的服务组合,目前已成为服务组合领域的研究重点。然而仅仅是具有服务质量的组合服务是不够的,如何自动的给用户推荐满足用户需求的服务也是一个待解决的难题。本文主要围绕基于服务质量的服务组合和服务推荐展开研究,主要完成了一下工作： 1)根据服务组合的一般流程,提出了基于QoS的Web服务组合框架。通过研究和学习相关领域知识,提出了一种全面支持服务质量以及具有服务推荐的服务组合框架,文中具体介绍了框架中各模块的主要功能,并且在传统的服务组合框架中引入了用户偏好推荐模块。由于引用了偏好推荐模块使得该Web服务组合框架更加满足用户需求。 2)根据现有的服务质量模型,提出了一种改进的服务质量模型。传统的服务质量通常只将服务本身的非功能属性做为衡量标准,但是这些并不一定能满足用户的要求。本文提出的服务质量模型同时兼顾服务自身的服务质量与当前运行环境下的服务质量,用这两者表示用户所要求的服务质量。 3)根据服务框架所描述的基于QoS的服务组合,提出了一种改进的融合算法用于解决服务组合问题。通过对服务组合中QoS的研究,文中结合传统蚁群算法及遗传算法给出了新型的遗传蚁群融合算法,并用此算法解决具有QoS约束的Web服务组合。新型的融合算法根据交叉调用评估策略动态的将蚁群算法和遗传算法结合在一起,使得蚂蚁可以更快的得到最优解。通过该算法可以有效的将服务提供者所提供的服务进行组合,生成满足用户功能需求的组合服务,根据Pareto支配的概念对产生的解进行评价得到一组非劣解。 4)针对现有组合服务不能较好的满足用户需求,提出了一种基于用户偏好的Web服务推荐方法。利用皮尔逊相关系数找出一组评价相似用户,根据用户对服务评价的相似度及该评价的可信度计算出Web服务的推荐度,以此推荐度为基础向用户推荐更符合用户偏好的服务。通过综合考虑用户评价的有效性使得推荐结果更加可信。

关键词： Web服务服务组合 Qos 遗传蚁群融合算法服务推荐

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