台风天气下广州港出海航道船舶疏散调度研究

为了在台风来临时,在港船舶能尽快安全地疏散出港,综合考虑时间约束、拖轮资源、航行安全和潮汐等影响因素,建立了以疏散时间最小化为优化目标的船舶疏散调度优化模型,设计自适应的邻域搜索算法求解,并通过与传统的先到先服务和随机调度2种方法进行比较,验证了本文船舶调度模型和算法的有效性.     

考虑疏散效率与公平的应急避难场所选址模型

为了兼顾应急避难场所选址问题中的效率与公平,首先,以总疏散时间衡量疏散效率,疏散距离的总绝对差值衡量居民点疏散者分配的公平性。其次,考虑预算与避难能力约束,以最小化总疏散时间和最小化疏散距离的总绝对差值为目标函数,构建了一个多目标非线性整数规划模型来确定避难场所选址以及居民点疏散者对避难场所的分配,并运用加权和方法求解建立的多目标模型。再次,分析了疏散效率与分配公平之间的均衡,不同预算与避难能力对应急避难网络的影响。最后,实验结果表明:疏散效率与公平分配之间存在负相关关系。增加预算投入与避难场所能力可以有效地改善疏散效率与公平分配。     

应急交通疏散路径的网络模型

突发事件的不可预测性和随机性对公共安全提出了巨大的挑战，尤其对于突发事件下城市应急交通的疏散提出了更高的要求。为了寻求最佳的应急交通疏散路径，主要讨论了在已知停车场现存车数、车站疏散人数以及避难所容量的相关数据的基础上，如何把该问题转化成最小费用最大流的网络模型了方法，并用实例进行了验证，旨在为应急交通组织提供科学决策的依据。     

教学楼内人员应急疏散模型和优化研究

针对教学楼内人员的紧急疏散问题,在合理的假设下,对人员的疏散方式进行确定,而后建立了以总疏散时间最小为目标的疏散模型,最后以某高校教学楼为例,运用MATLAB编程求得目标最优值,通过分析变量对目标值的影响,针对影响较大的变量进行优化,并在相关方面提出几点建议。     

混合智能算法在电子设备动态管理优化中的应用

应用微分进化算法（DEA）与字典排序算法（DSA）相结合的智能算法优化管理电子设备动态货位,研究了基于分拣选路径、存取效率、支架稳定性的动态管理多目标优化问题,并与采用遗传算法（GA）的动态管理优化进行了比对,发现字典排序算法能够按照数字顺序大小构建基于分拣选路径、存取效率、支架稳定性等因素重要程度的多目标函数,微分进化算法则能对多目标函数实施有效优化。仿真结果表明,混合智能算法迭代步数少,收敛速度快,具有更好的执行效率。     

基于图论的救护车路线优化

救护车的路线选择是图论优化问题。本文通过对城市交通网络的特点抽象问题、简化模型，在最短路径和道路最大畅通概率两重目标约束下的救护车路线选择及优化。首先用Dijkstra算法求最短路，考虑到不同路段道路的通行情况不同，建立多目标规划模型，并描述了用STEM算法求解的过程。实例验证了模型和算法的可行性。最后提出了该系统性能还可以得到提升的方法。     

基于DNA进化算法的多目标物流配送路径优化

本文基于建立一种多目标物流配送车辆调度模型的基础上,采用DNA进化算法求解该问题,克服传统算法的求解速率低,易陷入局部最优的问题,为进一步研究物流配送优化调度问题提供参考。     

基于蚁群算法的紧急物流配送路径优化设计

本文将结合应急物流的配送车辆优化调度问题,根据应急物流配送的突出特点,对应急物流配送车辆调度路线优化进行探讨,建立了应急物流配送车辆调度模型,用蚁群算法对车辆的配送路径进行优化。     

物流配送路径优化的模型与求解

通过对多设施车辆路径优化模型的改进,建立了0-1整数规划的物流配送优化模型,并利用FLOYD算法求得各节点间的最短路径及其长度,设计了捕食搜索算法对模型进行求解.通过实例计算,取得了满意的结果。     

基于遗传算法的铺沙车路径探讨分析

铺沙车在日常生活中利用较多,其路径的选择关系到铺沙工程的成本。为了降低成本,利用求解欧拉回路的改进方法,建立了求最短路径的单目标规划模型,设计了lingo优化算法,规划出一条最短路径。考虑到运沙车单次运输量的限制及车子载重量与费用之间的关系,设计了求解该问题的遗传算法,通过建立对应模型,从车辆数目、运输量、运输次数三方面,使铺沙车路径最短,在不同的条件下,求出对应的最优路径和最小费用。     

机间数据链系统的功率分配控制方法

针对想定战场中机间数据链网络通信模型的上行链路功率控制问题,采用了一种基于多目标灰狼算法(Multi-objective Grey Wolf Optimizer,MOGWO)的功率控制方法。将功率控制建模为多目标优化问题,以最小化上行链路中各节点功率、使各节点在接收机处的信干噪比值(Signal-to-Interference plus Noise Ratio,SINR)接近目标SINR和最小化通信时截获概率为多目标优化问题建立模型,利用MOGWO求解问题模型Pareto前沿,依据系统选解准则求得最佳解。结果表明,MOGWO、多目标粒子群算法、基于分解的多目标进化算法与多目标蚁狮算法所得解对应各节点SINR的平均标准偏差分别为0.096 8、0.354 4、1.090 0和0.308 3。在恒定功率方法下最远节点处SINR已不满足正常通信需求,验证了MOGWO功率控制方法有更好的稳定性与寻优能力。     

无人机自主飞行航迹规划

无人机技术在军事应用中占有重要地位,其飞行航迹规划直接影响飞行能力.在考虑到雷达威胁和航行路径情况下,建立多目标动态优化模型.首先针对雷达威胁,利用模拟退火算法及局部点搜索法找出所有威胁点中的最小威胁度点,所指定的路线要尽可能多的通过这些局部最优点,以达到减少航行威胁的目的.然后利用1stopt软件将其拟合成一些航行曲线.在考虑航行路径时,采用对路径积分的办法,选出这里面的最短路径最为最用航迹.最后通过一个实例验证该模型的实用性.     

采用改进细菌觅食优化算法的无人机航迹规划

针对现有的无人机航迹规划方法收敛速度较慢、效率不高、易陷入局部最优等问题,构建了基于改进细菌觅食优化算法的无人机航迹规划结构,从三个方面改进算法：一是将固定步长改为自适应步长;二是游动时嵌入粒子群算法学习因子思想;三是将固定迁徙概率改为自适应迁徙概率。同时,提出了飞行代价目标函数,通过函数寻优进行无人机航迹规划,并由数字高程数据建立三维环境,对比基本细菌觅食优化算法和粒子群算法进行仿真。结果表明,基于改进细菌觅食优化算法优化的无人机航迹规划结构具有路径长度更短、路径更平滑和收敛速度更快的特点。     

基于多约束NSGA2算法的空管监视台站优化选址

为了实现空管监视台站的科学规划、合理布局,探讨了一种高效通用的优化选址算法。通过深入分析监视台站优化选址的问题,建立了多变量组合寻优的组网模型,提出了选址的简要约束条件和3个覆盖性能评估的目标函数,并在此基础上设计了空管监视台站优化选址的多约束NSGA2算法,该算法考虑了监视台站选址的各类影响因素加入多约束条件判定模块和种群修正模块。真实场景的仿真实例表明,优化输出的最优部署方案具有良好的覆盖性能,航路二重覆盖能达到98%以上,终端区域三重覆盖能达到95%以上。     

基于节约算法的多车种分送式运输模型

启发式算法是借助于某种直观推断或试探来解决问题的方法。基于C-W节约启发式算法,加入了带车种的选择及价格差异对算法进行修正,以对非满载车辆路径及方案进行选择,优化函数目标。通过实例模型的计算,结果分析表明:在多车种选择及价格差别情况下,本算法能够起到一定的优化作用。     

多信道认知用户能量高效的最优功率分配

针对多信道认知用户能量效率问题,提出认知用户能量效率优化模型,进而优化传输功率和感知帧长。首先,多信道认知用户基于多带宽联合能量检测方案,在一定传输功率和干扰功率限制下,建立了以单位数据能耗为目标的最优化问题;其次,通过非线性分式规划的对偶优化将目标函数转换为内点法求解形式;然后,结合内点法和二分法给出算法流程,进而配置最优功率和感知时间。仿真结果表明,对应不同通信环境采用该优化方法都能通过配置最优功率和感知时间达到能量效率最优。     

差分进化算法的算法设计研究

优化技术是一种以数学为基础,用于求解各种工程问题优化解的应用技术。而作为一种优化算法,差分进化算法因其有效性,在现代优化技术和工程实践应用中的作用越来越凸显。阐述了差分进化算法的基本概念,对差分简化算法的原理进行了介绍,对算法步骤进行了论述,并结合一物流配送路径优化例子,重点围绕该算法的设计进行分析,为差分进化算法的应用提供了思路。     

基于floyd和遗传算法的应急物流LRP优化研究

灾难发生后应急物资配送中的选址—路径问题(LRP)是应急管理系统中的重要组成部分,针对该问题,提出了一种以配送中心的选址及运输总成本最小为目标的应急物流LRP模型,并综合考虑了灾后道路的通行状态、车辆的行驶速度、受灾点时间窗限制等特性,针对模型的特点将floyd算法和遗传算法结合,设计了一种混合启发式算法求解该模型。最后,通过算例验证了模型和算法的可行性。     

智能疏散逃生系统应用探析

科技进步带来产品革新,如何将信息技术应用于楼宇建设,实现火灾、恐慌中安全、准确、迅速地现场疏散是目前国内大空间建筑面临的重要课题。根据近几年大型项目的运用情况,对疏散类产品在防灾领域的应用进行分析阐述,通过不同类型的疏散灯具、充分利用火灾探测信息并借助通讯手段,实现动态路径引导策略。     

可控应急疏散指示灯具的研究

可控应急疏散指示灯具采用自带电源集中控制型方式,可以有效地避免系统在集中电源发生故障时系统的失效,降低系统的风险。灯具与智能疏散系统联动,可根据火情信息,实时地调整指示方向,给逃生者引导正确的疏散方向,确保人员安全快速的逃生。