检索结果-内蒙古大学图书馆

计算机应用研究 2023年第1期40卷 57-62页

作者：吴立辉胡文博周秀张中伟河南工业大学机电工程学院郑州450001 上海应用技术大学机械工程学院上海201418

自动导引搬运车(automated guided vehicle,AGV)能够灵活、准确、高效地进行物料搬运,被广泛应用于柔性制造车间。多载具AGV能同时搬运多个工件,具有较强的搬运灵活性,其路径规划问题的复杂性和多约束性更强,求解难度更大。针对柔性制... 详细信息

自动导引搬运车(automated guided vehicle,AGV)能够灵活、准确、高效地进行物料搬运,被广泛应用于柔性制造车间。多载具AGV能同时搬运多个工件,具有较强的搬运灵活性,其路径规划问题的复杂性和多约束性更强,求解难度更大。针对柔性制造车间多载具AGV节能路径规划问题,首先建立了以能耗和搬运距离为优化目标的AGV节能路径规划模型;然后,提出了一种改进Dijkstra算法和非支配排序遗传算法(non-dominated sorting genetic algorithm-Ⅱ,NSGA-Ⅱ)集成的多载具AGV节能路径规划方法;最后通过案例验证了模型的节能效果和求解方法的有效性。

关键词：多载具AGV 节能路径规划改进Dijkstra算法非支配排序遗传算法

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机械臂时间-冲击最优轨迹规划方法研究

机械臂时间-冲击最优轨迹规划方法研究

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作者：王鑫亮沈阳理工大学

学位级别：硕士

工业机械臂在提高生产效率、降低人工成本和提高产品质量上发挥了重要作用,轨迹规划是机器人技术中的一个核心领域,它对工业机械臂的功能和性能起到了至关重要的作用。为了提高机械臂作业效率的同时也避免由于冲击所导致的设备磨损、精... 详细信息

工业机械臂在提高生产效率、降低人工成本和提高产品质量上发挥了重要作用,轨迹规划是机器人技术中的一个核心领域,它对工业机械臂的功能和性能起到了至关重要的作用。为了提高机械臂作业效率的同时也避免由于冲击所导致的设备磨损、精度下降、以及潜在的安全风险等问题,本文以IRB-6700机械臂为研究对象,在运动学、动力学和轨迹插值分析的基础上,对其进行时间-冲击最优轨迹规划的研究。本文的研究工作主要包括以下几个方面: (1)研究满足Pieper准则的IRB-6700机械臂运动学及动力学建模,分析和计算其正、逆运动学及其求解方法以及逆解的选取问题。然后以运动学模型为基础,建立机械臂动力学模型,并采用逆动力学模型求解机械臂运动时各关节所需要的力矩。 (2)研究轨迹插值的一般方法,如操作空间直线、圆弧轨迹插值,关节空间三次及高次多项式轨迹插值和样条曲线插值,重点讨论B样条曲线在机械臂关节空间轨迹插值中的应用。 (3)本文以时间-冲击最优为目标建立轨迹优化的数学模型。为了解决多目标粒子群算法容易陷入局部最优问题,本文提出一种基于自适应网格的多目标粒子群算法,用于优化机械臂时间-冲击最优轨迹,保证算法跳出局部最优。对非支配排序遗传算法的选择、交叉和变异操作进行改进,保证采用改进后的非支配排序遗传算法在优化机械臂时间-冲击最优轨迹时增加其帕累托最优边界的分布性、收敛性。通过Matlab软件仿真实现将两种改进的算法用于优化机械臂时间-冲击最优轨迹规划问题,最小化机械臂的运动时间和加速度变化率,实现高效和平滑的运动、降低震动和抖动、保证精度和稳定性。 (4)首先使用ZDT测试函数分别对两种改进算法进行验证,验证表明,经过改进后的两种算法相较于其改进前版本在最优解集的数量、收敛性以及分布性等方面都取得了显著提升,同时改进非支配排序遗传算法比改进多目标粒子群算法在ZDT测试函数上的表现更好。然后通过仿真对比了两种改进算法在优化机械臂时间-冲击最优轨迹规划问题上的表现,结果表明,改进非支配排序遗传算法在Pareto最优边界的收敛性、分布性上优于改进多目标粒子群算法。最后采用最大最小归一化的方式消除量纲不同对候选解选取所造成的影响,根据决策者的意愿通过加权系数法选择一个折衷解作为机械臂时间-冲击最优轨迹规划的最优解,从而根据B样条插值算法求得各关节随时间变化的位置、速度、加速度以及加加速度曲线。

关键词：串联机械臂时间-冲击最优轨迹规划多目标粒子群算法非支配排序遗传算法

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基于软件定义网络和移动边缘计算的车联网高效任务卸载方案

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计算机应用研究 2023年第6期40卷 1817-1824页

作者：韦睿祝长鸿王怡黄业恒唐煜星熊泽凯覃团发广西大学计算机与电子信息学院南宁530004 广西大学多媒体通信与网络技术重点实验室南宁530004

随着车联网(IoV)中车辆和智能应用数目的增加使计算密集型任务激增,传统架构难以满足用户需求。为解决车联网计算资源不足且分配不均匀、应用时延需求无法满足、任务能耗成本较高的问题,结合移动边缘计算(MEC)和软件定义网络(SDN),设计... 详细信息

随着车联网(IoV)中车辆和智能应用数目的增加使计算密集型任务激增,传统架构难以满足用户需求。为解决车联网计算资源不足且分配不均匀、应用时延需求无法满足、任务能耗成本较高的问题,结合移动边缘计算(MEC)和软件定义网络(SDN),设计了一种从宏基站到MEC服务器到车辆的车联网架构中的高效任务卸载方案,并提出一种改进的低复杂度非支配排序遗传算法,优化任务卸载成本和MEC服务器的负载均衡率。实验仿真结果表明,相比于随机卸载,NO-MEC卸载,NO-I卸载,传统NSGA、NSGA-Ⅱ卸载,GA卸载,Q-learning卸载,DQN卸载方案,所提方案有着更低的卸载成本,更优的负载均衡率,得到近似最高的系统效用,能够给车联网中的车辆用户带来更优质的网络服务。

关键词：车联网移动边缘计算软件定义网络任务卸载非支配排序遗传算法

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考虑多种污染气体排放的集装箱码头泊位-岸桥-集卡集成调度优化

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工业工程与管理 2023年第1期28卷 131-143页

作者：王丹李丹阳赵利昕徐卉黄肖玲范厚明大连海事大学交通运输工程学院辽宁大连116026

在对集装箱码头的核心作业过程进行分析的基础上,建立了基于船舶在港延迟时间最短和多种污染气体排放最少的泊位-岸桥-集卡的集成调度优化模型,并设计了一种基于量子局部搜索的非支配排序遗传算法(QNSGA-Ⅱ)。最后以某港口为例进行了实... 详细信息

在对集装箱码头的核心作业过程进行分析的基础上,建立了基于船舶在港延迟时间最短和多种污染气体排放最少的泊位-岸桥-集卡的集成调度优化模型,并设计了一种基于量子局部搜索的非支配排序遗传算法(QNSGA-Ⅱ)。最后以某港口为例进行了实证分析,并将QNSGA-Ⅱ算法与非支配排序算法(NSGA-Ⅱ)和多目标粒子群优化算法(MOPSO)进行了比较。结果表明:QNSGA-Ⅱ算法在帕累托边界的完整性、分布均匀性和收敛性方面均得到了显著提高;港口区域产生的污染物排放量与延迟时间之间存在负相关关系,如果港口盲目追求高服务效率,将导致港口地区污染物排放量的大量增加。

关键词：集装箱港口集成调度污染物排放量子局部搜索非支配排序遗传算法

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超高速磁悬浮列车闭塞分区设计与优化模型

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北京交通大学学报 2022年第5期46卷 131-141页

作者：马琳郑勇金成日北京交通大学电子信息工程学院北京100044 中国航天科工飞航技术研究院北京100044

超高速磁悬浮列车闭塞分区的划分不仅是设计能力的重要影响因素之一,也与牵引供电设备成本密切相关,对指导超高速磁浮列车经济、合理、科学的系统设计及规划具有重要意义.本文以平均发车间隔和分区工程造价为目标,通过构建超高速磁悬浮... 详细信息

超高速磁悬浮列车闭塞分区的划分不仅是设计能力的重要影响因素之一,也与牵引供电设备成本密切相关,对指导超高速磁浮列车经济、合理、科学的系统设计及规划具有重要意义.本文以平均发车间隔和分区工程造价为目标,通过构建超高速磁悬浮列车能力计算模型,将闭塞分区划分问题转化为一个混合整数非线性规划问题,并采用非支配排序遗传算法(Non-dominated sorting genetic algorithmⅡ,NSGA-Ⅱ)优化闭塞分区设计.基于超高速磁悬浮列车的线路、列车以及信号系统相关数据,设计仿真案例对上述算法进行评估,并与基于线性加权方法的多目标遗传算法(Vector-Evaluated Genetic Algorithm,VEGA)的求解效果进行对比.结果表明:NSGA-Ⅱ生成的Pareto最优解质量和求解速度均优于VEGA,仿真结果精确满足各项约束.

关键词：交通信息工程及控制超高速磁悬浮列车设计能力计算闭塞分区非支配排序遗传算法

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突发洪涝灾害下考虑需求的应急资源调度研究

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中国安全生产科学技术 2023年第12期19卷 187-192页

作者：张夏王慧超李泳暾张江石山西焦煤华晋焦煤有限责任公司山西吕梁033000 中国矿业大学(北京)应急与安全工程学院北京100083

为实现灾区应急物资的高效配送,采用时空网络约束调度车辆,以各受灾点实际需求率最大、应急物资运输成本最低和车辆运输风险最小为目标,建立多目标应急物资调度规划模型,采用带精英策略的非支配排序遗传算法求解模型,最后通过实例验证... 详细信息

为实现灾区应急物资的高效配送,采用时空网络约束调度车辆,以各受灾点实际需求率最大、应急物资运输成本最低和车辆运输风险最小为目标,建立多目标应急物资调度规划模型,采用带精英策略的非支配排序遗传算法求解模型,最后通过实例验证。研究结果表明:洪涝灾害中,降雨量的增加会导致实际物资需求率、配送风险以及配送成本的增加,最大化实际物资需求率有助于提高物资利用率,减少物资成本并降低物资配送风险。研究结果可为灾前预防和灾中决策提供参考。

关键词：洪涝灾害时空网络应急物资调度非支配排序遗传算法实际需求率

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面向弹性提升的配电网CPS双层资源配置策略研究

面向弹性提升的配电网CPS双层资源配置策略研究

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作者：刘千贺燕山大学

学位级别：硕士

电力安全是现代社会持续发展的重要保障。针对极端灾害与网络攻击导致的大面积停电事故，对合理的网络拓扑结构和有效的网络防御资源进行规划，并利用多种信息层、物理层应急资源进行协同抢修优化是重要负荷快速恢复的关键。因此，本文... 详细信息

电力安全是现代社会持续发展的重要保障。针对极端灾害与网络攻击导致的大面积停电事故，对合理的网络拓扑结构和有效的网络防御资源进行规划，并利用多种信息层、物理层应急资源进行协同抢修优化是重要负荷快速恢复的关键。因此，本文考虑信息系统和物理系统的深度融合，对面向弹性提升的配电网CPS双层资源配置策略展开研究，主要研究内容如下：　　首先，阐述了配电网 CPS 的基本结构，描述了电力系统与信息系统之间的相互作用，然后就配电网CPS网络攻击机理展开了讨论。分析了配电网CPS分别遭受虚假数据注入攻击与拒绝服务攻击后的影响，并给出了具体的分析流程与模型。　　其次，建立了网络攻击下配电网 CPS 信息资源弹性优化配置策略模型。采用上中下三层的框架对拓扑结构和防御资源进行优化：上层建立以规划成本和失负荷风险为目标的多目标帕累托规划模型，结合中层计及攻击与恢复的网络攻击传播模型，采用非支配排序遗传算法（NSGA-Ⅱ）进行规划方案求解。下层考虑信息层与物理层的多种耦合，得出各方案在FDIA-蠕虫混合攻击下的配电网CPS弹性指标，对规划方案进行筛选。通过算例仿真，验证了三种耦合关系下的网络拓扑结构与防御资源优化方案，能够在提高系统弹性方面发挥重要作用。　　最后，在完善的信息层网络拓扑设计的基础上，考虑信息-物理融合背景，提出了面向弹性提升的配电网CPS物理资源预配置与动态抢修策略。灾前两阶段鲁棒优化模型，考虑了光伏出力的不确定性和信息节点遭受网络攻击故障的不确定性，求解抢修队、移动储能和移动通信基站的数量与位置分布。在灾后恢复阶段，将信息网络抢修、电力抢修协调恢复与配电网中的分布式资源的信息物理耦合关系加以联系，求解最优负荷削减与抢修方案。通过算例仿真，验证了所提策略能够有效提升配电网CPS的弹性。

关键词：配电网信息物理融合系统虚假数据注入攻击拒绝服务攻击双层资源配置非支配排序遗传算法

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大客流干扰下多层地铁网络级联失效及韧性提升研究

大客流干扰下多层地铁网络级联失效及韧性提升研究

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作者：程会媛长安大学

学位级别：硕士

地铁作为承担城市公共交通骨架作用的交通方式,能够迅速疏散大量客流,有效缓解城市交通压力,是城市基础设施中不可或缺的一环,更是推动城市可持续发展的重要力量。但是,地铁出行需求的持续增长和地铁网络的日益复杂化加大了地铁安全管... 详细信息

地铁作为承担城市公共交通骨架作用的交通方式,能够迅速疏散大量客流,有效缓解城市交通压力,是城市基础设施中不可或缺的一环,更是推动城市可持续发展的重要力量。但是,地铁出行需求的持续增长和地铁网络的日益复杂化加大了地铁安全管理的难度,大量客流短时间内涌入地铁车站,严重影响车站所在线路、甚至是整个网络的运营安全,极易引发踩踏、故障等耦合性风险。提升地铁网络面对大客流干扰的韧性是维护地铁运营效率和安全急需解决的重要问题。因此,本文以地铁网络为研究对象,开展地铁大客流干扰形成和级联失效传播、网络韧性度量和韧性提升研究。首先,将在物理结构层面区分地铁车站和连边的换乘属性,在运营层面考虑客流和出行时间的方向性,在物理层基础上引入客流层和时间层,构建多层有向加权地铁网络模型,并通过拓扑指标分析多层地铁网络的结构特征,同时衡量了每条地铁线路之间的依赖性及线路在网络中的拓扑和功能重要性。研究表明,多层地铁网络比单层地铁网络具有更高的连通性、集聚性和同配性,有向加权网络比无向加权网络更能凸显地铁的营运特性;两两线路间的层依赖性取决于线路在拓扑网络中的相对位置和客流的移动方向;线路位置越靠近网络中心、客流强度越大,层中介中心性越大,重要度也越高。其次,充分认识大客流内涵和成因,以西安市为例分析地铁客流时空特征,在参考地铁客流预警分级的基础上,考虑车站容量和车站高峰客流的关系,根据车站客流饱和度为车站划分失效风险等级;按照客流类型,划分4种大客流风险类型;研究表明,工作日早高峰客流量大,且具有明显规律性,以工作日早高峰通勤客流为研究对象最能体现大客流干扰失效下的网络韧性,具有较强的实用性;构建进站大客流、出站大客流、换乘大客流和区间大客流4种干扰场景,并根据车站失效风险大小作为是否失效的判别依据,作为后续研究车站失效传播和韧性提升的基础更具代表性和全面性。然后,通过级联失效现象表征干扰在网络中的传播,考虑传统耦合映像格子(Coupled Map Lattices,CML)模型的局限性,结合多层地铁网络的实际特征,针对大客流场景下的干扰传播提出了改进的FCML模型,分析了不同时间步长、不同失效场景和不同扰动强度下网络连通性和效率的变化。研究结果表明,干扰传播时间步长越长,级联失效规模越大,但时间步长的增加与失效规模并非线性关系,而是快速下降后稳定在一个值附近;早高峰时出站大客流引发的级联失效破坏程度最大,其次是区间大客流,而换乘大客流引发的破环最小;扰动值R越大,失效传播持续时间越长,不同车站的失效扰动阈值不同,场景1、场景2和场景4的车站受到攻击时,失效阈值为R=2.0,场景3中车站受到攻击后失效阈值为R=2.2。最后,从出行效率和时间损失2个维度提出多层地铁网络韧性度量指标,构建多层地铁网络韧性度量模型。在此基础上,在大客流干扰后的在应急阶段,探讨通过车站防护减小干扰传播规模对网络韧性的提升效果;在恢复阶段,构建以网络韧性最大化和恢复成本最小化为目标的车站恢复次序优化模型,采用非支配排序遗传算法进行求解,并将最优方案与2种基准方案下的韧性值进行对比,探讨不同维修资源和恢复起始时间对韧性提升效果的影响,以西安市地铁网络为例针对两阶段的方案进行提升效果评估,研究结果表明:在4种大客流干扰场景下,车站防护策略相比基准策略最高能使韧性分别提升2.64%,3.21%,1.61%,2.18%;次序优化模型得到的韧性偏好最优折中解相比基准策略能使韧性分别提升1.22%,3.11%,2.68%,1.58%和0.82%。另外,在干扰开始传播后越早开始恢复,网络综合韧性值就越大;增加恢复资源可以有效提升网络综合韧性,但韧性提升并非线性增加。本文对多层地铁网络的干扰形成和级联失效传播、韧性度量和韧性提升进行了深入研究,为地铁运营更好地应对大客流安全风险和挑战提供理论指导。

关键词：地铁网络级联失效韧性度量韧性提升大客流干扰非支配排序遗传算法

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含电动汽车的气电互联虚拟电厂区间多目标优化调度策略

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储能科学与技术 2022年第5期11卷 1428-1436页

作者：韩帅孙乐平卢健斌郭小璇广西电网有限责任公司电力科学研究院广西南宁530023

气电互联虚拟电厂能够推动分布式能源的高效利用,考虑诸多不确定因素的有效调度策略是保证其运行品质的关键。本文在构建含电动汽车的气电互联虚拟电厂风电、光伏、燃气轮机、电转气设备、电动汽车各单元模型的基础上,采用区间优化理论... 详细信息

气电互联虚拟电厂能够推动分布式能源的高效利用,考虑诸多不确定因素的有效调度策略是保证其运行品质的关键。本文在构建含电动汽车的气电互联虚拟电厂风电、光伏、燃气轮机、电转气设备、电动汽车各单元模型的基础上,采用区间优化理论描述了该虚拟电厂中风电、光伏出力及电负荷、气负荷的不确定性;以运行经济效益、用户舒适度、二氧化碳排放作为优化目标,考虑功率平衡、设备工作特性等约束条件,构建了气电互联虚拟电厂的区间多目标优化调度方案,并设计了改进非支配排序遗传算法对气电互联虚拟电厂多目标调度方案进行求解。选取某地区气电互联虚拟电厂冬季供暖场景进行算例分析,结果表明,集群电动汽车的充电行为增大调度周期内的电负荷,各个优化目标方案中燃气轮机出力普遍得到提升,热电互联效应下空调温度高于设定值22℃;考虑调度不确定因素,各目标下优化结果区间宽度各不相同,验证了区间优化调度方案更具真实性且在保证热舒适性方面更具有鲁棒性。

关键词：虚拟电厂电转气区间优化多目标优化调度非支配排序遗传算法

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基于风光互补的北方民居供热系统多目标优化研究

基于风光互补的北方民居供热系统多目标优化研究

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作者：慕京一东北电力大学

学位级别：硕士

近年来,在国家的大力扶持和倡导下,风光互补作为一种广泛应用的多元能源结合方案,其应用领域的研究取得了显著的进步。特别是在我国的北方地区,冬季气候寒冷,风光资源充足,因此建筑供热所需能耗巨大。而传统燃煤的供热方式也大多都依赖... 详细信息

近年来,在国家的大力扶持和倡导下,风光互补作为一种广泛应用的多元能源结合方案,其应用领域的研究取得了显著的进步。特别是在我国的北方地区,冬季气候寒冷,风光资源充足,因此建筑供热所需能耗巨大。而传统燃煤的供热方式也大多都依赖于不可再生的石化能源,这不仅造成了资源的过度消耗,同时也带来了许多的环境污染问题,严重影响到居民生活和空气质量。风能和太阳能因其在时间和强度上的互补特性,使得两者的容量配置对风光互补系统的稳定性和初始投资具有显著影响。过往的研究中往往侧重于理论和仿真,却忽视了在实际应用中验证仿真结果的真实性。本文针对北方地区农村民居建筑的冬季供热难题,深入了解了吉林地区冬季的供热需求,并结合气候特点,设计了一套风光互补供热系统。在此基础上,以系统成本、二氧化碳减排量以及系统的运行效率为优化目标,使用非支配排序遗传算法进行优化分析,得到结果选用36.5m2的平板型太阳能集热器、2kW的风力发电机、4.2m3的蓄热水箱组成风光互补供热系统的供热端。为了检验风光互补供热系统的实际工作效果,本文借助TRNSYS平台建立了系统的运行模型,研究了该系统在整个供热季中的实际工作效果。并在四种不同的气象条件下对系统进行了测试。结果显示,在强风强日照、强风弱日照以及弱风强日照这三种场景下,系统产热量均能满足目标建筑的热负荷需求。然而,在弱风弱日照的情况下,由于产生的热量不足,需要接入市电辅助热源来保持室内温度的稳定。最后,将优化后的系统参数和运行模型的结果与传统的燃煤采暖方式进行了对比。结果表明,风光互补供热系统在吉林地区的冬季供热中表现稳定可靠,且室内温度可以达到预期标准。从长远来看,风光互补供热系统相较于传统燃煤供热在节约投资成本和节能减排方面具有显著优势。风光互补供热系统运行周期为10年时,采暖总投资成本比传统燃煤采暖的总成本低40730元,CO2排放减少1.95×105kg。这一研究结果不仅给北方地区的冬季取暖带来了更为安全、有效的解决办法,同时也为风光互补供热系统在北方地区的推广和应用提供了有力支持。

关键词：风光互补供热系统多目标优化非支配排序遗传算法经济性分析

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