检索结果-内蒙古大学图书馆

作者：卫青云兰州理工大学

学位级别：硕士

在电解铝厂抬包车辆调度的实际应用中,受外界因素的影响,电解铝厂内人工调度容错率较低,导致抬包车辆调度困难。车辆调度不仅涉及电解铝厂的生产运输问题,还要考虑抬包车的多目标优化问题,是复杂的多目标多约束组合优化问题。当前,在我... 详细信息

在电解铝厂抬包车辆调度的实际应用中,受外界因素的影响,电解铝厂内人工调度容错率较低,导致抬包车辆调度困难。车辆调度不仅涉及电解铝厂的生产运输问题,还要考虑抬包车的多目标优化问题,是复杂的多目标多约束组合优化问题。当前,在我国电解铝厂生产过程中,普遍采取人工调度方式进行抬包车辆调度,而在行业信息化建设过程中,各生产环节均以铝液生产企业为中心,下游企业围绕着电解铝企业建立工厂;在此基础上,提出了面向多企业、多任务的电解铝厂抬包车辆调度方式,使得现有的人工调度方法很难适应新的需求。在上述背景下,本文针对传统电解铝厂抬包车辆调度效率低、在实际生产过程中企业会面临突发异常情况的问题,提出了新型电解铝厂抬包车辆调度优化方法和一种基于模糊规则的重调度策略,主要研究内容如下: 首先,考虑电解铝厂抬包车辆调度的多样性需求,以抬包车总行驶路径最小、顾客满意度最大以及抬包车辆行驶路径方差最小为优化目标,建立了基于多目标优化的电解铝厂抬包车辆调度数学模型,然后针对目前初始化种群、父代选择和变异方式存在的不足,提出改进的非支配排序遗传算法,完成调度优化计算,将求解后的结果与传统非支配排序遗传算法求解的结果进行对比,验证所提方法的有效性和优越性。其次,针对协同作业模式下的不确定异常事件对调度运行造成的不利影响,提出一种新的基于模糊规则的重调度策略,并采用改进的非支配排序遗传算法,实现重调度的最优求解。在此基础上,综合考虑生产调度的高效与稳定,构建以行车路线与延误程度为基础的多目标动态重调度优化模型,并将干扰事件分解为电解铝企业设备故障与下游企业的订单变化,针对这两种情况,提出相应的重调度方案。最后,针对目前电解铝厂的抬包车辆调度仅依靠人工规划与计算,工作量大且对突发事件不能及时给出调度运营方案,未能在实际调度情况中实现应用,本文基于Visual Studio软件开发平台,通过数据库支撑,设计并开发了电解铝厂抬包车辆调度系统,并将本文所提改进算法嵌入到调度系统中进行应用,系统在Windows环境下正常运行并可实现车辆调度与重调度的计算,下达调度任务。

关键词：车辆调度多目标优化非支配排序遗传算法动态重调度

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基于代理模型的半潜浮式风机水动力性能多目标优化设计

基于代理模型的半潜浮式风机水动力性能多目标优化设计

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作者：梅浩天大连理工大学

学位级别：硕士

大型化和轻量化的海上风机能够提高海上风电开发效率,降低海上风电使用成本。传统大型风机设计思路为将功率比作为长度比尺,按现有风机尺寸参数直接放大。该方法易造成设计冗余,故需进一步对放大结果进行尺寸优化。根据规范要求,为获得... 详细信息

大型化和轻量化的海上风机能够提高海上风电开发效率,降低海上风电使用成本。传统大型风机设计思路为将功率比作为长度比尺,按现有风机尺寸参数直接放大。该方法易造成设计冗余,故需进一步对放大结果进行尺寸优化。根据规范要求,为获得准确评估结果,需使用时域计算方法对浮式平台六自由度运动响应、塔顶加速度和系泊线张力等进行三小时以上仿真计算。显然,时域计算方法会极大增加时间成本。为加快速度,部分学者使用频域分析方法替代时域计算方法,或忽略耦合作用仅对浮式风机部分子结构进行优化。上述两种简化方法均会带来危险方向的较大误差,难以在高准确性和高效率之间寻求平衡。神经网络算法可对高时间成本的复杂有限元计算模型进行简化,因此,本文综合海上浮式结构运动响应的频域和时域计算方法,开发一种基于Co-Kriging神经网络算法多保真度代理模型的参数优化模型。以浮式风机的尺寸参数作为设计变量,以用钢成本、安全系数和物理结构的几何限制为约束条件,以荷载作用下的浮式风机水动力性能为优化目标,使用Co-Kriging神经网络算法建立多保真度代理模型替代有限元仿真计算以加快寻优速度,使用NSGA-Ⅱ遗传优化算法寻找满足多目标最优的浮式风机结构尺寸参数。首先,建立15MW浮式风机的三层优化框架,分别对浮式平台、附加垂荡板的浮式平台和系泊系统-浮式平台-上部风机整体系统进行优化,在每一个优化层级中均将上一层的优化结果作为下一层的初始方案,调用代理优化模型实现优化设计。对四立柱Y字形半潜浮式平台,以浮箱长、宽、高和侧立柱半径为设计变量,以用钢量一致性、设计区间和几何关系为约束条件,不规则波浪作用下浮式平台垂荡和纵摇方向运动幅值为优化目标,分别对两个优化目标使用Co-Kriging神经网络算法建立代理模型,使用NSGAⅡ遗传算法进行多目标优化,将得到的平台选型结果作为垂荡板设计阶段的初始方案。再次,考虑垂荡板对浮式平台水动力系数的影响,基于物理实验结果确定垂荡板的水动力系数与垂荡板尺寸参数的关系。以垂荡板直径和厚度为设计变量,以设计区间和几何限制为约束条件,不规则波浪作用下浮式平台垂荡和纵摇方向运动幅值为优化目标,分别建立代理模型,使用NSGA-Ⅱ遗传算法进行多目标优化。得到附加垂荡板的浮式平台优化构型。最后,基于上述附加垂荡板的浮式平台优化结果,对系泊系统进行优化。以同向入射的风浪流荷载为设计工况,系泊线长度和锚点半径为设计变量,以平台纵荡、系泊线卧地段长度、设计区间和几何关系为约束条件,机舱加速度、平台纵荡和艏摇方向运动幅值为优化目标,分别对三个优化目标建立代理模型,使用NSGA-Ⅱ遗传算法进行多目标优化。采用50年一遇的极端设计工况,对优化前的原始设计方案和优化后的最终设计方案采用时域分析模型进行对比分析,验证优化结果的准确性和安全性。

关键词：海上浮式风机多保真度代理模型非支配排序遗传算法多目标优化全耦合时域计算模型

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基于S-NSGA-Ⅱ算法的A企业班车路径优化研究

基于S-NSGA-Ⅱ算法的A企业班车路径优化研究

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作者：吕宜泽河北工业大学

学位级别：硕士

随着社会经济的发展,许多工厂都建立在城市郊区,远离居民居住地,导致许多员工上下班通行距离较远,通行时间较长,企业班车服务因此产生,并成为许多员工上下班的主要交通方式,班车服务质量受到许多人的关注。企业班车服务不仅低碳环保,还... 详细信息

随着社会经济的发展,许多工厂都建立在城市郊区,远离居民居住地,导致许多员工上下班通行距离较远,通行时间较长,企业班车服务因此产生,并成为许多员工上下班的主要交通方式,班车服务质量受到许多人的关注。企业班车服务不仅低碳环保,还可以帮助企业和员工节省时间与成本,但班车服务仍存在许多问题,例如车辆运行线路不合理、车辆配置不合理,进而造成资源浪费、员工满意度低等问题,科学有效的路线规划有助于提高班车运行效率、降低班车运营成本、提高员工满意度。本文从A企业班车运营的实际情况出发,对该企业班车的运营现状进行分析,发现存在员工通勤时间长、班车利用率低等问题,通过分析找到问题存在的原因是班车路径规划不合理和车辆配置不合理。针对该企业多目标多车型带容量约束的车辆路径问题,建立了以总成本最小和员工乘车总时间最小为目标的数学模型。由于该问题属于NP-hard问题,精确算法求解速度较慢,因此采用启发式算法对模型进行求解。针对该数学模型,基于带精英策略的非支配排序遗传算法(NSGA-Ⅱ),本文设计了混合扫描-带精英策略的非支配排序遗传算法(S-NSGA-Ⅱ)对模型进行求解,在种群初始化的过程中采用扫描算法将路线进行聚类,形成初始解,然后通过带精英策略的非支配排序遗传算法进一步求解,由于求解的问题中包含多种车型的选择,因此本文在算法的解码过程中采用了小班车优先使用原则。基于A企业班车某月运行的实际数据,采用所设计算法进行优化求解并对优化方案进行分析。通过对比优化前后班车运行的方案,所设计算法能够降低班车运营的总成本和员工乘车总时间,证明该算法的实用性与可行性。将该算法的求解方案分别与单目标优化方案、带精英策略的非支配排序遗传算法优化方案和单车型优化方案进行对比,证明所设计算法的合理性与有效性。本文以A企业为研究对象,进行班车运营现状分析及优化研究,不仅可以给A企业班车服务提供参考,还可以给其他需要提供班车服务的行业与管理者提供借鉴与指导。

关键词：企业班车多目标多车型车辆路径问题非支配排序遗传算法

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多模式资源受限条件下装配式建筑项目调度优化研究

多模式资源受限条件下装配式建筑项目调度优化研究

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作者：郝文倩南京理工大学

学位级别：硕士

装配式建筑作为我国目前的新型建筑形式,与传统现浇建筑相比具有劳动力需求低、生产效率高、环境污染轻、资源浪费少等优点,一定会成为未来建筑产业发展的趋势之一。装配式建筑项目调度是整个施工过程的核心,调度出现问题时则会影响整... 详细信息

装配式建筑作为我国目前的新型建筑形式,与传统现浇建筑相比具有劳动力需求低、生产效率高、环境污染轻、资源浪费少等优点,一定会成为未来建筑产业发展的趋势之一。装配式建筑项目调度是整个施工过程的核心,调度出现问题时则会影响整个项目的工作效率和效益,合理的调度方案可以提高资源利用率、缩短项目工期和减少项目成本。因此对装配式建筑项目调度多目标优化问题进行研究有着重要的现实意义。通过对装配式建筑和资源受限项目调度文献的整理,确定了基于多模式资源约束项目调度研究装配式建筑调度问题的方向,以工期和成本权衡作为目标函数,并考虑了项目结构变化的情况。结合装配式建筑和项目调度问题的特点,建立了以项目工期和成本最小化为目标的多模式资源约束项目调度模型,选择基于快速非支配排序的NSGA-II算法对模型进行求解,设计了一种基于活动优先级关系的任务链表编码方案对原有的NSGA-II算法进行优化,通过Matlab语言对算法进行实现。通过两种算法解集覆盖度的对比,说明了提出的改进NSGA-II算法的有效性。此外,在对多模式多目标项目调度问题的基础上考虑项目网络结构不确定因素,提出了项目结构不确定的装配式建筑项目调度工期-费用权衡问题,引入0-1变量对AND-OR网络进行建模,利用一种两层混合元启发式算法求解该问题。通过对真实的企业案例数据建模,进一步说明模型和算法在实际中的应用。

关键词：装配式建筑多模式资源受限项目调度多目标优化 AND-OR网络非支配排序遗传算法

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强化学习在多阶段装备组合规划问题中的应用

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国防科技大学学报 2021年第5期43卷 127-136页

作者：张骁雄丁松李明浩丁鲲王龙义余江国防科技大学第六十三研究所江苏南京210007 浙江财经大学经济学院浙江杭州310018 国防科技大学系统工程学院湖南长沙410073 西南电子电信技术研究所四川成都610041

针对多阶段武器装备组合规划中的选择难、规划难问题,提出基于多目标优化算法以及强化学习技术的混合优化方法。在各个阶段以装备组合效能最大和成本最小为准则,构建单阶段多目标优化模型,并设计基于非支配排序遗传算法的求解算法以生... 详细信息

针对多阶段武器装备组合规划中的选择难、规划难问题,提出基于多目标优化算法以及强化学习技术的混合优化方法。在各个阶段以装备组合效能最大和成本最小为准则,构建单阶段多目标优化模型,并设计基于非支配排序遗传算法的求解算法以生成各阶段的Pareto解,在此基础上建立多阶段的组合优化模型。通过强化学习的Q-Learning方法,在各阶段的Pareto解中采用探索或者利用两种模式,生成各阶段的装备组合,并指导下一阶段的装备选型,从而生成整个周期内的规划方案。通过对比实验分析,验证了所提模型和算法的有效性,能够为多阶段武器装备组合规划提供辅助决策。

关键词：武器装备组合规划非支配排序遗传算法强化学习 Q-Learning

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基于外圆车削加工机理的轻合金表面形貌研究

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航空工程进展 2025年

作者：王伏林杨肖唐能艺唐典雅湖南大学机械与运载工程学院

构建轻合金车削表面形貌预测模型，对于提高车削参数优化效率和零件表面质量具有重要意义。首先，基于外圆车削加工机理，考虑刀具几何结构尺寸、机床振动和切削加工弹塑性变形对加工表面形貌的影响，建立工件表面形貌仿真模型，并进行... 详细信息

构建轻合金车削表面形貌预测模型，对于提高车削参数优化效率和零件表面质量具有重要意义。首先，基于外圆车削加工机理，考虑刀具几何结构尺寸、机床振动和切削加工弹塑性变形对加工表面形貌的影响，建立工件表面形貌仿真模型，并进行切削实验验证；然后，采用三维表面粗糙度算术平均高度Sa、均方根高度Sq表征表面形貌，对比仿真与实验所获得的表面形貌和表面粗糙度；最后，以切削效率和表面粗糙度为优化目标，采用非支配排序遗传算法（NSGA-Ⅱ）优化切削参数，获得切削参数非支配解集。结果表明：在不同切削参数下波峰高度变化趋势基本一致，Sa的平均相对误差为3.95%,Sq的平均相对误差为8.34%，说明模型较为准确，具有较好的预测效果，能反映工件的表面质量。

关键词：外圆车削轻合金表面形貌三维表面粗糙度非支配排序遗传算法

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基于“一单多品”的跨境电商多地多仓发货策略研究

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工业工程 2025年

作者：赵汝雪孙小光屈挺潘扬华丁立强暨南大学广东省大湾区智慧物流国际科技合作基地暨南大学智能科学与工程学院暨南大学物联网与物流工程研究院想送物流有限公司

针对跨境电商“一单多品”履约过程中的拆单问题，本文提出了一种考虑客户满意度的优化策略，旨在降低重复配送导致的物流成本和提升配送的时效性。通过数值分析，基于订单就近分配和订单灵活分配两种策略研究跨境电商多品订单的发货问... 详细信息

针对跨境电商“一单多品”履约过程中的拆单问题，本文提出了一种考虑客户满意度的优化策略，旨在降低重复配送导致的物流成本和提升配送的时效性。通过数值分析，基于订单就近分配和订单灵活分配两种策略研究跨境电商多品订单的发货问题，以最小化订单履约总成本和最大化客户满意度为目标建立优化模型，利用NSGA-II算法和INSGA-II算法对仿真算例进行求解。实验结果表明：1)自适应的INSGA-II算法相较于NSGA-II算法能够显著提升求解效率；2)相较于订单就近分配策略，订单灵活分配策略通过适度增加运营成本，换取了服务质量的大幅提升，展现出更优的综合效益；3)敏感性分析证实了灵活分配策略在不同参数条件下均能保持稳定性能。研究结果为跨境电商企业优化拆单履约问题提供了有效的决策支持。

关键词：跨境电商多仓协同发货订单拆分策略非支配排序遗传算法

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车联网边缘计算的多目标均衡任务卸载方法研究

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小型微型计算机系统 2022年第9期43卷 1992-1998页

作者：程鹏张文柱谢书翰杨子轩西安建筑科技大学信息与控制工程学院西安710055

随着边缘计算技术的逐渐成熟,各种对时延有苛刻需求的应用相继产生.虽然云中心能够为用户提供强大的计算能力,但是由于距离遥远无法提供实时的服务,边缘计算是很好的解决办法.移动边缘计算通过将任务卸载到边缘设备上,使用户能够灵活的... 详细信息

随着边缘计算技术的逐渐成熟,各种对时延有苛刻需求的应用相继产生.虽然云中心能够为用户提供强大的计算能力,但是由于距离遥远无法提供实时的服务,边缘计算是很好的解决办法.移动边缘计算通过将任务卸载到边缘设备上,使用户能够灵活的获取计算资源等服务.本文首先对边缘计算环境下车辆通信模式选择进行了研究和分析,车载应用产生的服务需求可以卸载到配备边缘服务器的路侧单元进行处理,也可以卸载到邻近的车辆进行计算,使路侧单元服务效率最大化.本文根据K-means聚类算法对车辆通信模式进行合理选择,然后针对基于边缘计算的车联网架构通过非支配排序遗传算法在负载均衡、时间消耗和能量消耗3个目标函数之间取得平衡,最后得到了最优的卸载决策,仿真结果表明,本文所提出的算法大大提升了车联网架构的服务质量.

关键词：边缘计算车联网聚类非支配排序遗传算法

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面向多运输任务的节能单负载AGV路径规划研究

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制造技术与机床 2022年第3期 62-67页

作者：李俊兰张中伟吴立辉武照云河南工业大学机电工程学院河南郑州450001

节能路径规划已被证明是提高自动导引运输车(automated guided vehicle,AGV)使用过程能效,促进生产车间节能的一种可行方法。目前从路径规划角度开展的AGV能耗优化研究主要面向单项运输任务,很少涉及多项运输任务。为此,以单负载AGV为... 详细信息

节能路径规划已被证明是提高自动导引运输车(automated guided vehicle,AGV)使用过程能效,促进生产车间节能的一种可行方法。目前从路径规划角度开展的AGV能耗优化研究主要面向单项运输任务,很少涉及多项运输任务。为此,以单负载AGV为研究对象,建立了面向多运输任务,以运输距离和能耗为优化目标的节能AGV路径规划模型,进而提出了一种两阶段模型求解方法:阶段1针对各运输任务关联的负载运输阶段和可能的空载运输阶段进行节能路径规划,搜索其最优运输路径;阶段2利用非支配排序遗传算法确定最佳的运输任务执行顺序和各运输阶段的最佳运输路径。最后,案例研究验证了模型节能效果。

关键词：自动导引运输车能量消耗多运输任务路径规划非支配排序遗传算法

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资源受限条件下车辆维修工序调度优化

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兵工学报 2021年第9期42卷 2032-2039页

作者：汤润之班利明钱乐雷争军宋卫星陆军工程大学国防工程学院江苏南京210007 32272部队甘肃兰州730000 陆军工程大学石家庄校区装备指挥与管理系河北石家庄050003

车辆装备战时维修时间紧、任务量大、突发情况多,装备维修调度对部队作战效能快速恢复至关重要。现有维修调度方法主要围绕单一约束条件进行工序优化,难以满足实际保障需求。结合实际维修班组编配,提出融合多工种、多人员技术等级要素... 详细信息

车辆装备战时维修时间紧、任务量大、突发情况多,装备维修调度对部队作战效能快速恢复至关重要。现有维修调度方法主要围绕单一约束条件进行工序优化,难以满足实际保障需求。结合实际维修班组编配,提出融合多工种、多人员技术等级要素的多优化目标函数,以单工序工时、总工时、紧前工序、总人力资源为约束条件建立了改进的带精英策略的非支配排序遗传算法。在传统非支配精英策略的基础上加入二元锦标赛选择算子,重新设计符合多目标函数优化的交叉算子,利用二重编码对一次抢占式维修工序调度模式进行测算求解,并以实际维修案例对算法进行仿真验证。结果表明,该算法在满足战时复杂目标优化的条件下,降低了维修时间,实现了优化人力资源调度效能的目的。

关键词：车辆维修资源受限一次抢占工序调度活动列表编码多目标非支配排序遗传算法

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