利用数据缓存技术提升系统性能的探讨

Web在线系统在服务器物理性能无法提升的前提下,如何采用合适的系统架构和优化算法是广大系统开发人员努力的方向。本文探讨了如何利用J2EE中的MMF技术,利用设计的价制度优化算法提升系统性能,并利用LoadRunner软件进行了效果验证。     

零部件物流系统各子网络关联整合研究

本文详细剖析了汽车零部件物流管理系统各子网络间的关联性和差异性,提出建立零部件物流系统统一平台,对TMS系统和Matrix系统进行整合,并在Cube-IQ基础上开发出全新的车辆优化配载算法和车辆优化调度算法等关键算法,从而有效地利用了各种资源,避免重复投资浪费,以实现供应链优化。     

基于改进教学优化算法的施工系统可靠性研究

随着我国建筑施工项目规模的不断扩大,对施工过程的管理提出了更严峻的要求。为了提高大型项目的可靠性,本文引进施工系统可靠性作为综合指标,对施工过程系统的可靠性进行优化分配。以装配式建筑为实例,运用教学算法优化施工系统可靠度,针对教学算法在解决高维复杂问题时易失去种群多样性和陷入局部最优的缺点,在基本教学算法的基础上引入信息熵,提出了基于信息熵改进的教学因子。最后通过将改进后的算法应用到建筑项目施工系统可靠性优化中,结果表明改进后的教学算法比基本教学算法更容易跳出局部最优,具有较强的全局搜索能力。     

基于遗传算法的物流配送路线优化系统设计与实现——以长沙某超市为例

以长沙某超市为例,设计了将聚类分析和遗传算法结合的算法来求解VRP模型。在此基础上,将该算法求解模型引入到物流配送路线优化系统中。最后,通过系统流程的分析,提出切实可行的系统开发方案,对数据集成和功能集成进行了深入探讨,选择了组件式GIS开发工具ArcEngine和VisualBasic语言集成算法程序,实现物流配送路线的优化与可视化。     

基于数据挖掘财务风险分析

财务管理风险分析是目前研究的重点。伴随着计算机技术的发展,大部分风险系统通过采用一种新的探索方法—信息数据挖掘财务风险分析,实现了无人工检索即可获得信息的新技术。目前的文献中基本都是在进行数据仓库的优化,文章的创新点在于引入神经网络的优化算法处理风险系统数据中的噪声数据,进行有效的基于风险系统的财务风险分析,实验分析,优化的财务风险分析算法模型在存在噪声的风险系统数据中起到了优化的效果。因而,将该模型应用于数据挖掘财务风险分析算法,尤其是个性化数据挖掘是十分合理的。     

基于物流配送线路的算法与优化

配送是物流的一个重要环节,配送线路的合理性关系到整个物流系统的运行成本和客户的满意度。本文针对物流配送线路建立数学模型,首先分析了Dijkstra算法求解最短路问题,然后分析了启发式算法的节约算法和网络图论中的Floyd算法。Dijkstra作为线路优化的核心算法,利用节约算法和Floyd算法的思想进行算法优化,减少运算次数和数据存储的困难,优化计算过程。     

基于改进蚁群算法的数控机床主轴优化设计

通过机床主轴结构的分析,建立数学模型优化主轴。改进的蚁群算法,将寻优过程分为粗搜索和精搜索两个步骤,将粗搜索获得的可行解进行变异交叉操作,最后通过精搜索完成整个寻优过程。分别采用改进蚁群算法、基本蚁群算法和常规优化设计对主轴进行优化,对比分析优化结果可知,采用改进蚁群算法优化后体积减少了5.6%,刚度提高了8.2%,并且改进蚁群算法比基本蚁群算法优化耗时减少了36%,比常规优化设计减少了57%,这为机床主轴系统的优化提供了一种切实可行的优化算法。     

免疫遗传算法的分析与研究

遗传算法GA在理论上已经形成了一套较为完善的算法体系,然而在实际使用中,还有许多问题有待于进一步改进。例如,对于多峰函数的优化问题,它往往会收敛于局部极值。这使得遗传算法的收敛精度大大下降,本文阐述的免疫遗传算法是基于人工免疫理论,在遗传算法的基本框架之上结合免疫算子而形成的一种新型优化算法,可有效的提升算法收敛精度,应用于各类参数优化系统。     

物流系统优化问题研究方法概述

结合物流系统的特点,分析了物流系统中存在的优化问题。并针对一些关键技术问题对近年来国内外有关文献进行梳理和研究。文章首先综述了物流系统中四类组合优化问题以及此类问题的传统确定性算法及智能优化算法,同时分析这些方法在处理不同的问题时各自的优缺点。最后对物流系统优化问题的研究方法及研究方向做了分析和展望。     

基于混合蚁群算法的物流配送路径优化研究

蚁群算法存在一些缺点,如容易陷入局部最小,使整个系统呈现出早熟现象等。文章将蚁群算法和遗传算法结合起来构造混合蚁群算法,建立优化物流配送路径的数学模型。用混合蚁群算法通过仿真实例有效求得物流配送路径问题的较优解。课题的研究对物流配送路径具有优化作用,节约物流运送成本,提升企业竞争力。     

非线性系统模型参数估计的差分进化算法

将差分进化算法用于非线性系统模型的参数估计,通过对谷氨酸菌体生长模型的参数估计进行验证,并与人工神经网络、遗传算法和微粒群算法的优化结果进行了比较。仿真试验结果表明:差分进化算法为非线性系统模型参数估计提供了一种有效的途径,对非线性系统模型的参数估计精度高于人工神经网络、遗传算法和微粒群算法。     

DE优化模糊神经网络算法在无刷直流电机控制系统中的应用

DE优化模糊神经网络算法是一种利用模糊神经网络控制器进行计算的方式,该算法避免了以往DE模糊神经网络连接权值和阈值选择上的随机性缺陷,从而能发挥DE模糊神经网络泛化的映射能力。本文就DE优化模糊神经系统在无刷直流电机控制系统中的应用,进行了系统的研究和探讨。     

免疫遗传算法的分析与研究

遗传算法GA在理论上己经形成了一套较为完善的算法体系,然而在实际使用中,还有许多问题有待于进一步改进.例如,对于多峰函数的优化问题,它往往会收敛于局部极值.这使得遗传算法的收敛精度大大下降,本文阐述的免疫遗传算法是基于人工免疫理论,在遗传算法的基本框架之上结合免疫算子而形成的一种新型优化算法,可有效的提升算法收敛精度,应用于各类参数优化系统.     

异步多传感器数据融合算法分析

多传感器系统中各传感器工作是异步的,本文从同步融合算法入手,推导出一种优化的异步融合算法。在该异步融合算法基础上对多部雷达异步仿真数据进行融合,证实了该异步融合算法的可行性。     

基于蚁群算法的多单元物料路径协同布置

为保证车间多单元系统布置的物料流路径总成本最小,考虑单元系统物料输入输出I/O点和多单元物料路径布置对总成本的影响,在对I/O点进行定位的基础上,着重对多个单元物料流路径布置进行协同研究,并根据不同情况建立了上下迂回布置的具体优化数学模型--模型A和模型B。设计了一种基于蚁群优化算法(Ant Colony Optimization,ACO)的车间多单元物料流路径优化布置方法,该算法首先通过蚂蚁构建可行解,然后采用局部与全局信息素更新相结合的信息素更新策略,并通过最优改进2-选择局部搜索方法对构建的可行解进行优化,提高了全局最优解的质量。最后通过求解车间多单元系统布置实例,验证模型和算法的有效性。     

MGASA算法求解物流中货物最佳运输路线

本文首先描述了在物流系统中,货物运输中的实际情况,对运输的成本、时间限制加以描述,并建立了数学模型。然后在对遗传算法和模拟退火算法进行分析对比的基础上,讨论了它们各自的优缺点,并将模拟退火算法和遗传算法相结合,构造混合遗传模拟退火算法。克服了单一遗传算法的不足,增强了其优化行为,并提高了优化的效率。在物流最佳运输路线问题上,混合遗传模拟退火算法表现出计算速度快,准确度高的特性。     

基于蚁群算法的多单元物料路径协同布置

为保证车间多单元系统布置的物料流路径总成本最小,考虑单元系统物料输入输出I/O点和多单元物料路径布置对总成本的影响,在对I/O点进行定位的基础上,着重对多个单元物料流路径布置进行协同研究,并根据不同情况建立了上下迂回布置的具体优化数学模型--模型A和模型B.设计了一种基于蚁群优化算法(Ant Colony Optimization,ACO)的车间多单元物料流路径优化布置方法,该算法首先通过蚂蚁构建可行解,然后采用局部与全局信息素更新相结合的信息素更新策略,并通过最优改进2-选择局部搜索方法对构建的可行解进行优化,提高了全局最优解的质量.最后通过求解车间多单元系统布置实例,验证模型和算法的有效性.     

多学科设计优化算法及其在飞行器设计中应用

作为涵盖内容广、涉及变量多、学科之间影响大的复杂系统--飞行器总体设计具有较大的难度和较高的技术要求。为确保飞行器的总体性能，设计人员需要确定出飞行器的总体参数和分系统的参数。多学科设计优化主要围绕系统之中互相作用的协同机制来达到系统工程的初步设计的目的。本文以多学科设计优化算法和飞行器设计两项内容为重点，简要分析优化算法在飞行器设计中的应用。     

SDN供需流的两阶段及其优化分析——基于木地板生产企业的视角

在传统企业向供需网企业转变过程中,作为SDN的一个供需流,其核心集中在对车间生产调度及物流配送的优化上。针对这两个问题,基于木地板生产企业的现状,本文引入了量子粒子群与模拟退火相结合的混合算法,以及一种求解物流系统的整合优化模型与求解的启发式算法分别对其进行研究,具有一定的实用价值。     

锅炉燃烧系统智能优化控制在鑫宝热电公司的应用

锅炉燃烧优化控制技术是利用锅炉运行数据和集散控制系统,通过各种人工智能控制算法,实现锅炉燃烧各种调节量的优化配置,提高锅炉运行效率,降低NOx排放。亚电鑫宝热电公司#7炉在其DCS技术控制系统中引入了TOCS2008锅炉燃烧优化控制系统,实现了锅炉燃烧性能评估,锅炉燃烧控制目标优化和以优化目标为定值的锅炉燃烧系统稳态控制。现主要阐述此套系统的控制原理,技术路径和实施效果。