基于演化蚁群算法的多目标物流网络优化

物流网络优化中普遍存在着多目标优化的问题.传统的多目标优化算法容易陷入局部最优,采用了多种群相关的蚁群算法求解多目标物流网络优化问题,两个种群分别针对总运费最小和最大单程距离最小两个优化目标,考虑蚁群算法的收敛速度,采用遗传算法对蚁群算法的多个初始参数进行优化选择.实验结果证明,该模型算法可以有效迅速地求得最佳路径,为决策者提供多个可选择的优化方案,避免局部最优解.     

基于蚁群算法的数据挖掘在第三方物流中的应用

叙述了蚁群算法的基本原理,通过案例分析,采用基于蚁群算法的数据挖掘方法对物流配送路径进行优化,并验证了该算法的有效性,为企业进行决策分析和数据处理提供依据.     

物流网络优化问题的研究——以山东省为例

分析了山东省物流网络发展现状,提出了山东省物流网络节点选址模型和配送路径优化模型,并用数理规划软件进行求解,得到山东省物流网络供应商的最佳网点与数量、物流中心的最佳位置与数量以及从物流中心到最终用户的最优配送路径,最终实现了山东省物流网络的优化问题.从结果分析来看,该模型对山东省物流的发展具有较高的实用性.     

基于蚁群算法的通勤车路径问题优化研究

在探讨车辆路径问题和蚁群算法基本原理的基础上,建立了某高校通勤车路径优化模型,并采用蚁群算法对该单位通勤车运行路径进行了优化研究.优化后通勤车总行驶路程减少了10.28％、总时间减少13.93％,而且运行时间和载客量标准差分别减少了43.78％、66.35％.优化方案解决了车辆载客量不均以及驾驶员工作量不均等问题,新的路线方案更加合理.应用蚁群算法解决通勤车路线规划问题的探讨,对解决类似问题具有参考和指导意义.     

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。     

基于蚁群算法的数据挖掘在第三方物流中的应用

叙述了蚁群算法的基本原理,通过案例分析,采用基于蚁群算法的数据挖掘方法对物流配送路径进行优化,并验证了该算法的有效性,为企业进行决策分析和数据处理提供依据。     

用混合蚁群算法求解多工序订单生产计划

多工序订单生产排序问题,是一类典型的组合优化问题。采用混合蚁群算法,对一种多工序订单模型进行建模求解,并给出了详细的算法步骤。通过用不同数量的订单、工序组合的数据进行模拟计算与结果比较,证明了混合蚁群算法在求解此类的问题的有效性以及良好的鲁棒性。     

物流网络优化问题的研究——以山东省为例

分析了山东省物流网络发展现状,提出了山东省物流网络节点选址模型和配送路径优化模型,并用数理规划软件进行求解,得到山东省物流网络供应商的最佳网点与数量、物流中心的最佳位置与数量以及从物流中心到最终用户的最优配送路径,最终实现了山东省物流网络的优化问题。从结果分析来看,该模型对山东省物流的发展具有较高的实用性。     

基于信息熵的改进蚁群算法及其应用

基本蚁群算法存在着计算复杂、易陷入局部最优等缺陷，本文提出了一种基于信息熵的改进蚁群算法，采用由信息熵控制的路径选择及随机扰动策略实现了算法的自适应调节，克服了基本蚁群算法的不足。本文将蚁群算法改进后引入房地产开发项目投资组合优化中，以各项目间的均值熵代替TSP中的各城市距离，计算实例表明，该方法具有较好的收敛性、稳定性和鲁棒性，其不失为求解组合优化问题的一种较好的方法。     

基于嵌入式蚁群算法优化的小波神经网络磁链观测器在DTC中的应用

文章提出一种采用嵌入式蚁群算法优化的小波神经网络磁链观测器,在蚁群算法中引入一种嵌入确定性搜索策略构成嵌入式蚁群算法。仿真实验表明,采用嵌入式蚁群算法优化的小波神经网络磁链观测器,不仅减少了小波神经网络减少隐层节点的数目,加快了小波神经网络的收敛速度,从而提高了磁链观测器的在线辨识精度,进而有效改善了无速度传感器直接转矩控制系统的低速性能。     

基于ACO的TSP问题研究

从1991年意大利学者DorigoM等首次提出蚁群算法以来,蚁群算法作为一种自然计算方法,由解决TSP问题开始,从一维静态优化问题到多维动态优化问题,发展到今天已经相对成熟了,蚁群算法可以用来解决一些尚未找到有效算法的问题,而且蚁群算法还是元启发式算法(Metaheuristic),是一种算法框架,可以在其基本思想上针对不同问题做改进从而应用到不同问题上去.     

基于嵌入式蚁群算法优化的小波神经网络磁链观测器在DTC中的应用

文章提出一种采用嵌入式蚁群算法优化的小波神经网络磁链观测器,在蚁群算法中引入一种嵌入确定性搜索策略构成嵌入式蚁群算法。仿真实验表明,采用嵌入式蚁群算法优化的小波神经网络磁链观测器,不仅减少了小波神经网络减少隐层节点的数目,加快了小波神经网络的收敛速度,从而提高了磁链观测器的在线辨识精度,进而有效改善了无速度传感器直接转矩控制系统的低速性能。     

220kV变电站电气隔离开关安装施工技术的研究分析

变电站的电气隔离开关是变电站设备的重要组成部分,了解变电站电气隔离开关的安装技术,对提高变电站的运行安全,保证电网的供电质量有着重要的意义.本文简要的介绍了220kV变电站电气隔离开关过程中常见的问题,并对变电站电气隔离开关安装施工技术进行了分析,为变电站电气隔离开关的安装提供了参考.     

变电站母线接地开关配置分析

母线接地开关是为保证设备检修时的安全而配置的,应该分析变电站母线上的电磁感应电压,合理计算母线接地开关在正常动作和拒动时的状态,以保证母线接地开关方案配置的安全性和经济性。文章分析了变电站母线的电磁感应电压、母线接地开关的安装数量和间距计算,为母线接地开关的配置奠定了一定的基础。     

基于消费者环保意识的闭环物流网络优化研究

通过引入消费者的环保意识来反映其对不同回收率产品的需求函数,并考虑了回收产品质量的不确定性,建立了闭环物流网络优化模型,其目标是计划期内利润最大化,以此来确定该网络中各设施的数量、位置、设施间的物流量以及最佳回收率.最后通过一个算例验证了模型的有效性并分析了公众的环保意识对最佳回收率的影响.     

军事油料输送蚁群算法

针对军队油料输送的特点,采用改进蚁群算法,引入云模型理论对参数进行动态调整,最后提出基于安全系数的军队油料输送优化方法.实例求解表明,该方法可以有效、快速地求得军队油料输送问题的全局最优解.     

基于遗传-蚁群混合算法求解旅行商问题

作为物流领域中的典型问题,旅行商问题的求解具有十分重要的理论和现实意义.在它的传统求解方法中,遗传算法和蚁群算法被广泛采用,但遗传算法收敛速度慢,蚁群算法易陷入局部最优,在求解旅行商问题上都有一定的缺陷.本文采用遗传-蚁群混合算法,充分利用遗传算法的快速全局搜索能力和蚁群算法的智能性,对旅行商问题求解,并进行了实例仿真.仿真计算结果表明,该算法可以找到最优解或近似最优解,并提高了求解效率.     

试述并联机床的干涉检查与干涉回避

并联机床是指用并联机构作为进给传动机构的数字控制机床.与传统机床相比并联机床具有刚度重量比大、响应速度快、对环境适应性高、技术附加值高等优点.本文以通用CAM软件输出的刀具轨迹为基础,提出了缩短检查干涉时间的检查点文件的组成方式,并通过调整工件的安装位置来回避可能发生的各种干涉,提出了检验该工件能否进行加工以及可加工时工件最佳安装位置的计算方法.     

ZF10-126(L)/3150-40型单相结构GIS设备问题浅析

通过对山东泰开高压开关有限公司生产的ZF10-126(L)/3150-40型单相结构GIs设备安装后在耐压试验时击穿过程的描述,分析了设备结构存在的问题,对采用此种厂家和型号的已投运和即将投运开关提出了解决方案,并对今后设备招标选型时GIS气室气体压力的监视方法提出了建议.     

不锈钢地铁列车车门安装座工装设计

某不锈钢地铁列车车门驱动装置安装于车体安装座,车体安装座数量众多,存在定位不准,调节数量多等问题.针对这一问题,设计安装座安装工装并进行有限元静力学分析及优化,结果表明:该工装能有效的提高安装座安装精度,减少返工;与手动调节相比,平均每节车节省安装时间66分钟,强度与工艺均满足要求.