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A method for inversion of layered shear wavespeed azimuthal anisotropy from Rayleigh wave dispersion using the Neighborhood Algorithm 被引量:4
1
作者 Huajian Yao 《Earthquake Science》 CSCD 2015年第1期59-69,共11页
Seismic anisotropy provides important constraints on deformation patterns of Earth's material. Rayleigh wave dispersion data with azimuthal anisotropy can be used to invert for depth-dependent shear wavespeed azimuth... Seismic anisotropy provides important constraints on deformation patterns of Earth's material. Rayleigh wave dispersion data with azimuthal anisotropy can be used to invert for depth-dependent shear wavespeed azimuthal anisotropy, therefore reflecting depth-varying deformation patterns in the crust and upper mantle. In this study, we propose a two-step method that uses the Neighborhood Algorithm (NA) for the point-wise inversion of depth-dependent shear wavespeeds and azimuthal anisotropy from Rayleigh wave azimuthally anisotropic dispersion data. The first step employs the NA to estimate depth- dependent Vsv (or the elastic parameter L) as well as their uncertainties from the isotropic part Rayleigh wave dispersion data. In the second step, we first adopt a difference scheme to compute approximate Rayleigh-wave phase velocity sensitivity kernels to azimuthally anisotropic parameters with respect to the velocity model obtained in the first step. Then we perform the NA to estimate the azimuthally anisotropic parameters Gc/L and Gs/L at depths separately from the corresponding cosine and sine terms of the azimuthally anisotropic dispersion data. Finally, we compute the depth-dependent magnitude and fast polariza- tion azimuth of shear wavespeed azimuthal anisotropy. The use of the global search NA and Bayesian analysis allows for more reliable estimates of depth-dependent shear wavespeeds and azimuthal anisotropy as well as their uncertainties.We illustrate the inversion method using the azimuthally anisotropic dispersion data in SE Tibet, where we find apparent changes of fast axes of shear wavespeed azimuthal anisotropy between the crust and uppermost mantle. 展开更多
关键词 Azimuthal anisotropy Shear wavespeed Rayleigh wave neighborhood algorithm
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A Multiple-Neighborhood-Based Parallel Composite Local Search Algorithm for Timetable Problem
2
作者 颜鹤 郁松年 《Journal of Shanghai University(English Edition)》 CAS 2004年第3期301-308,共8页
This paper presents a parallel composite local search algorithm based on multiple search neighborhoods to solve a special kind of timetable problem. The new algorithm can also effectively solve those problems that can... This paper presents a parallel composite local search algorithm based on multiple search neighborhoods to solve a special kind of timetable problem. The new algorithm can also effectively solve those problems that can be solved by general local search algorithms. Experimental results show that the new algorithm can generate better solutions than general local search algorithms. 展开更多
关键词 multiple neighborhoods PARALLEL composite local search algorithm timetable problem.
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考虑夹具的双资源约束柔性作业车间调度研究
3
作者 葛师语 王玉芳 +1 位作者 张毅 华晓麟 《现代制造工程》 北大核心 2026年第1期1-14,24,共15页
考虑工件加工需要夹具固定以及夹具切换所产生的设置时间,以最小化最大完工时间为优化目标构建考虑夹具的双资源约束柔性作业车间调度模型,并提出了一种自适应大邻域搜索遗传算法求解该问题。为提高算法的进化起点,设计了一种两阶段初... 考虑工件加工需要夹具固定以及夹具切换所产生的设置时间,以最小化最大完工时间为优化目标构建考虑夹具的双资源约束柔性作业车间调度模型,并提出了一种自适应大邻域搜索遗传算法求解该问题。为提高算法的进化起点,设计了一种两阶段初始化策略,提高初始种群的质量,加快算法的收敛速度。考虑夹具的频繁切换,设计多种邻域结构进行局部搜索,减少夹具切换的设置时间,从而减小最大完工时间。为了减少冗余计算,设计自适应大邻域搜索策略,针对性地选取邻域结构,提高算法的进化效率,加快算法的收敛速度。通过消融实验验证改进策略的有效性,与4种类似问题的算法在测试算例中进行对比,验证该算法的优越性。 展开更多
关键词 夹具切换 设置时间 柔性作业车间调度 自适应大邻域搜索遗传算法
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四向穿梭车双提升机仓储系统出库任务调度优化研究
4
作者 许丽丽 谢星韡 +2 位作者 彭文明 鲁建厦 许愉航 《机电工程》 北大核心 2026年第1期117-127,共11页
为了解决多提升机对四向穿梭车仓储系统出库效率影响问题,对系统的任务调度问题进行了研究。首先,考虑了双提升机和四向穿梭车在缓存区的作业特点和作业完成时间,以总出库作业时间最短为目标,建立了四向穿梭车双提升机仓储系统出库任务... 为了解决多提升机对四向穿梭车仓储系统出库效率影响问题,对系统的任务调度问题进行了研究。首先,考虑了双提升机和四向穿梭车在缓存区的作业特点和作业完成时间,以总出库作业时间最短为目标,建立了四向穿梭车双提升机仓储系统出库任务调度模型,针对该模型,分别求解了四向穿梭车和提升机的作业时间,结合系统作业方式获得了总的出库作业时间;然后,为避免陷入局部最优,结合变邻域搜索和遗传算法的思想设计变邻域搜索遗传算法(VNSGA),对模型进行了优化求解;最后,分析了种群数量及交叉、变异、逆转、插入概率对算法的影响,获得了最优的参数组合,并在不同规模的任务场景中对该组合进行了验证。研究结果表明:在该参数组合下,针对系统调度优化问题,由四种算法的比较结果可知,VNSGA在优化效果和结果稳定性上均优于其他算法,在实验中其优化效果最高可优于其他算法6.9%;能获得稳定和近似最优解,并得到系统作业的合理出库调度方案,验证了算法和模型的有效性。该研究可为四向穿梭车仓储系统调度问题的深入研究奠定基础,从而有效提升系统的整体作业效率。 展开更多
关键词 调度优化问题 四向穿梭车双提升机仓储系统 任务分配及排序 出库任务调度模型 变邻域搜索遗传算法 模型优化求解
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改进禁忌搜索算法求解作业车间调度问题
5
作者 熊媛 王雷 +3 位作者 蔡劲草 胡孔夫 程龙 夏强强 《井冈山大学学报(自然科学版)》 2026年第1期86-95,共10页
作业车间调度问题广泛存在于各类生产实践活动中,在解决该问题时,传统的禁忌搜索算法存在着搜索效率低、易陷入局部最优等问题。为提升算法性能,新算法对禁忌搜索算法进行了改进,设计了一种基于优先级规则的初始化方法,通过对经典作业... 作业车间调度问题广泛存在于各类生产实践活动中,在解决该问题时,传统的禁忌搜索算法存在着搜索效率低、易陷入局部最优等问题。为提升算法性能,新算法对禁忌搜索算法进行了改进,设计了一种基于优先级规则的初始化方法,通过对经典作业车间调度基准测试集的实验表明,在相同时间内,该方法使初始化后解的质量平均提升约20%;其次,将邻域结构引入算法中,将搜索精度上升至工序级,有效引导了搜索过程;最后自适应调整禁忌表长度与特赦准则,通过对基准案例的测试,并与其他算法对比,结果表明新算法在求解质量方面具有一定优势。 展开更多
关键词 作业车间调度问题 优先级规则 禁忌搜索算法 邻域结构
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基于邻域粒度条件熵的动态萤火虫特征选择算法
6
作者 吴国霞 邱雅茹 江峰 《计算机工程》 北大核心 2026年第1期144-153,共10页
针对传统的萤火虫算法(FA)在处理优化问题时存在的收敛速度慢、易陷入局部最优解等问题,提出一种动态的萤火虫算法,并将该算法与邻域粗糙集相关理论相结合开展特征选择的研究,从而实现对连续型数值的有效处理,并且有效提高特征选择的性... 针对传统的萤火虫算法(FA)在处理优化问题时存在的收敛速度慢、易陷入局部最优解等问题,提出一种动态的萤火虫算法,并将该算法与邻域粗糙集相关理论相结合开展特征选择的研究,从而实现对连续型数值的有效处理,并且有效提高特征选择的性能。首先,为了改进萤火虫算法的搜索策略,引入POX(Precedence Operation Crossover)变异策略并采用阈值设置控制萤火虫交叉变异的概率,便于陷入局部最优的个体及时跳出,提出一种动态的萤火虫算法;其次,为了能够同时考虑到知识完备性和知识粒度大小,将邻域粗糙集中的邻域知识粒度与条件熵有机结合,提出一种新的信息熵模——邻域粒度条件熵;最后,提出一种基于邻域粒度条件熵与动态萤火虫算法的特征选择算法FS_NGHFAPOX,该算法采用邻域粒度条件熵来构建适应度函数,进而更好地评价特征子集。在UCI和scikit-learn机器学习库中的内置数据库中部分数据集上进行实验验证,验证结果表明FS_NGHFAPOX算法分类性能最优且所选特征子集数量更少,平均准确率达到0.83,相较于其他特征选择算法最多提高了15%。 展开更多
关键词 特征选择 萤火虫算法 变异策略 适应度函数 邻域知识粒度 邻域粒度条件熵
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基于改进混合A^(*)算法的无人船路径规划
7
作者 安焱恒 孙晓界 +3 位作者 唐治齐 徐林 张皓翔 慕东东 《沈阳理工大学学报》 2026年第1期31-35,43,共6页
针对传统A^(*)算法在无人船路径规划中存在转折点过多、路径平滑度不足以及规划效率低下等问题,提出一种改进的混合A^(*)算法。在搜索过程中交替运用四邻域和八邻域策略,有效减少路径中的转折点数量,增强路径探索的灵活性与全面性,突破... 针对传统A^(*)算法在无人船路径规划中存在转折点过多、路径平滑度不足以及规划效率低下等问题,提出一种改进的混合A^(*)算法。在搜索过程中交替运用四邻域和八邻域策略,有效减少路径中的转折点数量,增强路径探索的灵活性与全面性,突破单一邻域搜索的局限性;优化A^(*)算法的估价函数,将启发式搜索与路径优化策略相结合,提升路径规划的效率和适应性。实验结果表明,与传统A^(*)算法相比,改进后的混合A^(*)算法充分考虑了无人船的运动约束,在路径长度和探索节点数等方面均展现出优势,生成的路径更加平滑,对复杂环境的适应性更强。 展开更多
关键词 无人船 路径规划 混合A^(*)算法 四八邻域 交替搜索
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基于改进非支配鲸鱼算法的双资源约束混合流水车间调度
8
作者 谢春林 王创剑 《组合机床与自动化加工技术》 北大核心 2026年第1期193-200,共8页
针对具有机器和工人两种资源约束的多目标混合流水调度问题(hybrid flow workshop scheduling,HFS),建立以最小化makspen、机器总能耗和工人总负载平衡的多目标优化数学模型。为此,提出一种基于非支配排序的多目标鲸鱼优化算法,首先引入... 针对具有机器和工人两种资源约束的多目标混合流水调度问题(hybrid flow workshop scheduling,HFS),建立以最小化makspen、机器总能耗和工人总负载平衡的多目标优化数学模型。为此,提出一种基于非支配排序的多目标鲸鱼优化算法,首先引入Tent混沌映射产生初始种群,其次利用非支配排序和引进拥挤距离来避免种群过早收敛;针对标准鲸鱼优化算法中固定的收敛因子导致的探索不均匀,提出一种自适应收敛因子策略,并设计基于自学习适应机制的变邻域搜索算法,设计5种局部搜索算子,根据自适应学习机制来合理选择算子,提升算法搜索质量和效率。最后,以某航空制造企业的实际案例生成测试案例进行仿真实验,实验结果表明与现有的多目标优化算法相比,所提的INSWOA算法具有优越性。 展开更多
关键词 双资源约束 非支配排序鲸鱼优化算法 混沌映射 自适应收敛因子 变邻域搜索
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Effective Hybrid Teaching-learning-based Optimization Algorithm for Balancing Two-sided Assembly Lines with Multiple Constraints 被引量:8
9
作者 TANG Qiuhua LI Zixiang +2 位作者 ZHANG Liping FLOUDAS C A CAO Xiaojun 《Chinese Journal of Mechanical Engineering》 SCIE EI CAS CSCD 2015年第5期1067-1079,共13页
Due to the NP-hardness of the two-sided assembly line balancing (TALB) problem, multiple constraints existing in real applications are less studied, especially when one task is involved with several constraints. In ... Due to the NP-hardness of the two-sided assembly line balancing (TALB) problem, multiple constraints existing in real applications are less studied, especially when one task is involved with several constraints. In this paper, an effective hybrid algorithm is proposed to address the TALB problem with multiple constraints (TALB-MC). Considering the discrete attribute of TALB-MC and the continuous attribute of the standard teaching-learning-based optimization (TLBO) algorithm, the random-keys method is hired in task permutation representation, for the purpose of bridging the gap between them. Subsequently, a special mechanism for handling multiple constraints is developed. In the mechanism, the directions constraint of each task is ensured by the direction check and adjustment. The zoning constraints and the synchronism constraints are satisfied by teasing out the hidden correlations among constraints. The positional constraint is allowed to be violated to some extent in decoding and punished in cost fimction. Finally, with the TLBO seeking for the global optimum, the variable neighborhood search (VNS) is further hybridized to extend the local search space. The experimental results show that the proposed hybrid algorithm outperforms the late acceptance hill-climbing algorithm (LAHC) for TALB-MC in most cases, especially for large-size problems with multiple constraints, and demonstrates well balance between the exploration and the exploitation. This research proposes an effective and efficient algorithm for solving TALB-MC problem by hybridizing the TLBO and VNS. 展开更多
关键词 two-sided assembly line balancing teaching-learning-based optimization algorithm variable neighborhood search positional constraints zoning constraints synchronism constraints
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Optimum Design of Fractional Order PID Controller for an AVR System Using an Improved Artificial Bee Colony Algorithm 被引量:16
10
作者 ZHANG Dong-Li TANG Ying-Gan GUAN Xin-Ping 《自动化学报》 EI CSCD 北大核心 2014年第5期973-980,共8页
关键词 PID控制器 优化设计 VR系统 群算法 分数阶 工蜂 自动电压调节器 搜索范围
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电动车-无人机协同配送模式下带时间窗的车辆路径优化问题 被引量:3
11
作者 张帅 刘思亮 张文宇 《中国管理科学》 北大核心 2025年第4期131-141,共11页
为进一步降低现有电动车物流配送体系的成本,在配送体系中引入无人机配送,针对电动车-无人机协同配送模式下带时间窗的车辆路径问题,构建了基于混合整数规划法的数学优化模型。在此基础上,提出了一种拓展型自适应大邻域搜索求解算法,设... 为进一步降低现有电动车物流配送体系的成本,在配送体系中引入无人机配送,针对电动车-无人机协同配送模式下带时间窗的车辆路径问题,构建了基于混合整数规划法的数学优化模型。在此基础上,提出了一种拓展型自适应大邻域搜索求解算法,设计了一种构造启发式算法以快速生成初始可行解,增加了充电站插入与移除规则,以使解满足电量约束,并设计了最短路移除算子以加快算法收敛。最后,通过不同规模的算例实验,验证了上述模型和算法的有效性,并通过敏感性实验分析了模型参数对配送成本的影响。 展开更多
关键词 时间窗 电动车-无人机 协同配送 路径优化问题 自适应大邻域搜索算法
原文传递
带有充电约束的多AGV柔性作业车间调度 被引量:2
12
作者 李晓辉 资湖海 +3 位作者 徐坷鑫 牛樱清 赵毅 董媛 《计算机工程》 北大核心 2025年第4期314-326,共13页
在制造单元不再唯一且加工时间不确定的柔性作业车间调度中,多自动导向小车(AGV)发挥着重要作用。然而当AGV执行任务时间过长、消耗电量较多时,充电事件成为必须考虑的因素。该研究旨在解决考虑电池约束条件下的多AGV的柔性车间作业调... 在制造单元不再唯一且加工时间不确定的柔性作业车间调度中,多自动导向小车(AGV)发挥着重要作用。然而当AGV执行任务时间过长、消耗电量较多时,充电事件成为必须考虑的因素。该研究旨在解决考虑电池约束条件下的多AGV的柔性车间作业调度问题。综合考虑制造单元加工时间、AGV小车搬运时间以及AGV小车充电情况等约束条件,以优化最大完工时间为目标。针对此问题建立数学模型,将文化基因算法和自适应变邻域搜索算法相结合提出一种混合文化基因算法。该算法采用文化基因算法作为框架,并引入基于析取图的关键路径方法,以解决制造单元和AGV小车滞空率高的问题。同时,为了提高算法的寻优能力,避免陷入局部最优解,利用自适应变邻域搜索对当前迭代中的最优解进行改进。针对模型特点,设计多种打破重组的邻域结构,以实现算法求解最优值的目标。仿真实验结果表明,该算法具有寻找最优解的能力且整体性能优于所对比的算法,验证了该算法的有效性。 展开更多
关键词 柔性作业车间调度 自动导向小车 充电 基因算法 自适应变邻域搜索算法
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An Optimal Model and Algorithm of Distributed Information System
13
作者 Zhanqing Wang Yuchun Wang Zhangchan Huang 《通讯和计算机(中英文版)》 2006年第1期16-20,共5页
关键词 分布式信息系统 预算法则 形式语言 可计算性
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基于AMR的货到人拣选系统的订单分配与排序优化问题研究 被引量:1
14
作者 刘志硕 张思睿 郝梦君 《北京交通大学学报》 北大核心 2025年第4期132-141,共10页
针对基于自主移动机器人(Autonomous Mobile Robot,AMR)的货到人拣选系统多拣货台场景,研究订单分配、处理顺序及货架访问顺序的集成优化,提出多拣货台订单分配与排序问题(Order Allocation and Sequencing Problem,OASP),对订单如何分... 针对基于自主移动机器人(Autonomous Mobile Robot,AMR)的货到人拣选系统多拣货台场景,研究订单分配、处理顺序及货架访问顺序的集成优化,提出多拣货台订单分配与排序问题(Order Allocation and Sequencing Problem,OASP),对订单如何分配给拣货台、订单在拣货台的处理顺序及如何安排货架的访问顺序进行集成优化决策,并以最小化订单拣选时间为目标建立混合整数规划模型.设计变邻域搜索算法(the Variable Neighborhood Search Algorithm,VNSA),通过订单相似度进行分批分配并生成贪婪初始解,结合货架置换、订单重分配的抖动算子和订单交换/插入、货架序列调整等4种局部优化邻域,采用动态切换机制实现迭代寻优,并将设计的算法与CPLEX求解器进行比较.研究结果表明:VNSA算法在小规模算例中求解速度与精度优于CPLEX求解器;在大规模算例中对初始解的优化能力显著,验证了联合优化订单分配和排序的有效性;订单拣选时间与拣货台数量、容量呈负相关,与负载平衡系数呈正相关. 展开更多
关键词 自主移动机器人 货到人订单拣选系统 订单分配 订单排序 货架排序 变邻域搜索算法
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双邻域选择扩展A^(*)路径规划算法 被引量:1
15
作者 杨秀建 袁志豪 +1 位作者 白永瑞 敖鹏 《机械科学与技术》 北大核心 2025年第3期484-495,共12页
针对A^(*)算法在路径规划过程中存在的扩展节点过多、路径冗余点过多等问题,对经典A^(*)算法进行了改进研究。提出了斜八邻域扩展的概念,与四邻域扩展结合组成一种新的双邻域选择扩展策略,在路径搜索过程中可以有效减少扩展节点的数量... 针对A^(*)算法在路径规划过程中存在的扩展节点过多、路径冗余点过多等问题,对经典A^(*)算法进行了改进研究。提出了斜八邻域扩展的概念,与四邻域扩展结合组成一种新的双邻域选择扩展策略,在路径搜索过程中可以有效减少扩展节点的数量。为适应多种地图环境建立了新的启发函数,在相同地图环境下较经典A^(*)算法扩展的节点数量减少50%以上,路径搜索速度提高了一个数量级,算法效率明显提升。通过建立冗余点剔除策略与三次B样条曲线对初始路径进一步优化,剔除路径多余节点,减少路径转折,规划出一条符合机器人运动的最优路径。首先,在4种不同障碍物的地图环境下对改进后的A^(*)算法进行了仿真分析,并与Dijkstra、四邻域A^(*)算法、八邻域A^(*)算法进行了比较;然后,基于实验室的智能车试验平台进行了场地试验,对改进后的A^(*)算法进行了试验验证。结果表明:改进后A^(*)算法的路径搜索效率大幅提高,路径更有利于机器人运动,所提出的A^(*)改进算法是可行的、有效的。 展开更多
关键词 移动机器人 路径规划 A^(*)算法 邻域扩展 启发函数 冗余点剔除
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无人机监控巡检路径规划及ACO-AVNS求解算法 被引量:2
16
作者 陈群 孙乐天 余帆 《控制与决策》 北大核心 2025年第11期3253-3262,共10页
无人机作为一种新兴的数据采集工具,正在治安巡逻、森林防火和设施检查等监控巡检领域迅速普及.针对此类问题,提出一个混合整数规划模型,通过将监控资源的分配类比为库存管理问题,量化因过度频繁地监控而产生的成本,以优化资源分配.所... 无人机作为一种新兴的数据采集工具,正在治安巡逻、森林防火和设施检查等监控巡检领域迅速普及.针对此类问题,提出一个混合整数规划模型,通过将监控资源的分配类比为库存管理问题,量化因过度频繁地监控而产生的成本,以优化资源分配.所提出模型考虑无人机的续航限制以及监控需求拆分机制,综合优化巡检点的分配、无人机的服务路径以及每条路径的巡检周期,以最小化系统的总运营成本.为求解该模型,提出一种基于蚁群优化算法(ACO)和自适应变邻域搜索(AVNS)的混合启发式算法.在算法的每次迭代中,首先由ACO构建初始解,然后基于AVNS的6种邻域结构持续优化解的质量.在23个小规模实例中,该算法均可获得与求解器质量相当的解.对于采集自长沙市的121节点大规模实例,求解器在10 h内无法找到任何可行解,而所提出算法在较短时间内可得出质量较高的解决方案,并通过消融实验验证了所提出算法的有效性和良好的求解稳定性. 展开更多
关键词 监控巡检 无人机 路径规划 需求拆分 蚁群优化算法 变邻域搜索
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基于分类垃圾收运时效性的多周期多车舱路径优化研究
17
作者 肖建华 张文雪 +2 位作者 潘钰雅 肖久红 牛云云 《中国管理科学》 北大核心 2025年第10期86-97,共12页
随着城市生活垃圾量的急剧增加,分类收运正逐渐成为垃圾分类政策有效实施的关键。本文针对分类垃圾收运的时效性、收运车辆的多舱性等特征,以总成本最小为目标,构建了多周期多车舱垃圾分类收运车辆路径优化模型。根据问题特性,提出了一... 随着城市生活垃圾量的急剧增加,分类收运正逐渐成为垃圾分类政策有效实施的关键。本文针对分类垃圾收运的时效性、收运车辆的多舱性等特征,以总成本最小为目标,构建了多周期多车舱垃圾分类收运车辆路径优化模型。根据问题特性,提出了一种基于两阶段的改进自适应大邻域搜索算法。其中,设计了周期相似算子以调整垃圾收运周期,联合收运插入算子以优化周期内多舱车收运路径。最后,通过不同规模算例和实际案例进行对比分析,验证了模型和算法的有效性及高效性。 展开更多
关键词 分类垃圾收运 多周期 多车舱 自适应大邻域搜索算法
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“货到人”系统订单拣选和分拣协同优化问题
18
作者 任亮 周泽榕 马云峰 《系统仿真学报》 北大核心 2025年第12期3128-3139,共12页
针对“货到人”系统中带时间窗的订单拣选和分拣协同问题,建立以分拣批次数量最小为目标的数学模型,结合问题特点提出基于“分类装载”策略的混合变邻域搜索算法(hybrid variable neighborhood search,HVNS)进行求解。数值实验结果表明:... 针对“货到人”系统中带时间窗的订单拣选和分拣协同问题,建立以分拣批次数量最小为目标的数学模型,结合问题特点提出基于“分类装载”策略的混合变邻域搜索算法(hybrid variable neighborhood search,HVNS)进行求解。数值实验结果表明:HVNS算法能够在缩短求解时间的前提下获得高质量的解;不同订单结构对分拣AGV装载能力的利用效果不同;在测试的实验环境下,通过与先拣选后分拣的传统作业模式相比,协同作业模式在完工时间上可以缩短约31%,在订单满足率上可以提升约38%。 展开更多
关键词 “货到人”系统 拣选分拣协同 自动导引小车 变邻域搜索算法 时间窗
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“货箱到人”系统单工作台任务调度问题的混合遗传自适应大规模邻域搜索算法
19
作者 余玉刚 刘伟廷 罗云琪 《系统管理学报》 北大核心 2025年第4期994-1010,共17页
针对“货箱到人”仓储系统单工作台任务调度问题,特别是在多路径混合下的实际调度场景,研究探讨了特殊的多行程混合回程的车辆路径问题。首先,考虑开闭混合的路径模式,构建了旨在最小化机器人去/回程混合任务最大完成时间的整数线性规... 针对“货箱到人”仓储系统单工作台任务调度问题,特别是在多路径混合下的实际调度场景,研究探讨了特殊的多行程混合回程的车辆路径问题。首先,考虑开闭混合的路径模式,构建了旨在最小化机器人去/回程混合任务最大完成时间的整数线性规划模型。其次,基于模型中机器人执行出/入库任务的取放特征,提出混合遗传自适应大规模邻域搜索算法。该算法通过遗传算法的种群管理机制改进自适应大规模邻域搜索算法,以避免其过早陷入局部最优,同时平衡邻域搜索收敛速度与种群收敛性。最后,通过不同规模仿真算例的模拟与对比分析,验证了所提模型与方法的有效性,并与不同基线方法进行实验对比。结果表明,该算法在收敛性、稳定性及收敛速度方面均有显著提升。研究成果可为“货箱到人”仓储系统中机器人单工作台任务调度研究提供方法参考与决策支持。 展开更多
关键词 半自动存储检索系统 多路径混合式 遗传算法 大规模邻域搜索算法
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基于高程邻域信息的FCM算法管网漏损控制策略 被引量:1
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作者 李红艳 常子峰 +3 位作者 史文韬 张峰 毛立波 石可铨 《控制与决策》 北大核心 2025年第3期946-954,共9页
供水管网的漏损控制与监测难题普遍存在,传统基于压力敏感度对管网进行分区并布设压力传感器的方法仅考虑管网节点压力变化情况,并未结合管网自身高程信息,减压阀调压时局部压力过高效果不明显.针对此问题,首先将管网节点压力敏感度与... 供水管网的漏损控制与监测难题普遍存在,传统基于压力敏感度对管网进行分区并布设压力传感器的方法仅考虑管网节点压力变化情况,并未结合管网自身高程信息,减压阀调压时局部压力过高效果不明显.针对此问题,首先将管网节点压力敏感度与高程差耦合,将FCM算法中目标函数中的距离定义为特征距离与高程距离之和,建立包含高程邻域信息的新的聚类目标函数,实现节点分区聚类;在分区入口处布设减压阀,采用GA求解阀后压力实现分区内各节点压力的实时精细化调控,联合智能方法与经验法在各个分区布置压力传感器,并通过漏损模型验证传感器布置的合理性.结果表明:分4个区的方案将BIN管网的漏损率降低至6.55%,相较初始管网降低22.79%,联合智能算法与经验法进行传感器布设对管网漏损的监测效果显著,引入高程信息的FCM算法管网漏损控制优化策略具有有效性和优越性. 展开更多
关键词 供水管网 FCM算法 高程邻域信息 漏损控制 减压阀 压力传感器 漏损监测
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