自动化码头起重机和自带提升功能的AGV的集成调度

为深入研究新工艺带来的自动化码头设备集成调度问题,针对自动化码头的一种自带提升功能的自动导引小车(L-AGV)和缓冲支架系统,提出新的设备集成调度框架。考虑不同设备之间的相互关联和制约的协同关系,将岸桥分配调度与L-AGV、场桥调度分开,合理定义两种任务(两个问题)的划分方式,建立两个多目标混合整数规划模型。设计一种具有内外层关联的适应度函数的双层遗传算法。相对传统联合调度算法,该算法平衡了计算复杂性与调度均衡性。最后的数值试验证明了模型和算法的有效性。从岸桥数量、任务规模、AGV数量和调度策略等对岸桥等待时间的影响上,对采用L-AGV的系统和采用传统AGV的系统进行比较,为自动化码头装卸作业调度提供决策支持。     

自动化集装箱码头自动导引小车与轨道式龙门起重机的协同调度

为解决自动导引小车(Automated Guided Vehicle,AGV)与轨道式龙门起重机(Rail-Mounted Gantry Crane,RMG)的协同调度问题,考虑AGV和RMG的任务分配约束,以卸船作业最小完工时间为目标,建立混合整数规划(Mixed Integer Programming,MIP)模型.改变AGV,岸桥和箱区数量的配置,得出不同条件下的完工时间.对该问题设计两组算例:小规模算例采用CPLEX软件和遗传算法(Genetic Algorithm,GA)分别进行求解,通过结果对比验证GA的有效性;大规模算例采用GA求解,给出自动化码头设备调度优化方案.分析结果表明,卸船完工时间随着卸船任务量的增加而增加,随着AGV,岸桥和箱区数量的增加而减少,且AGV和岸桥数量的增加对完工时间的影响大于箱区数量的增加时完工数量的影响.     

模糊PID控制的遗传算法优化

模糊控制中的模糊推理规则和隶属函数的选取往往依据专家或技术人员的经验,具有较大的人为主观性,尤其在较强的非线性系统和未知动态环境条件下,其控制性能往往达不到客观要求。本文采用改进的遗传算法优化模糊控制中的比例因子,从而对控制规则和隶属函数进行优化。仿真结果表明,经过优化后的模糊控制器控制规则和隶属函数更加客观合理,控制系统的动、静态性能都有较大提高。     

关于等差和等比数列的性质及其应用

对等差和等比数列这个古典代数学的基本内容作了一些较深入的探讨，得到了一系列非常有用的结果，并通过典型例题说明了它们在有关方面的应用。     

基于遗传算法的新建给水管网优化设计

遗传算法是一种较新的工程优化算法,将其引入给水管网优化设计,增强了管网设计方案的经济合理性。对给水管网优化设计的数学模型建立,遗传算法的基本原理、实数编码技术、评价函数的建立进行了分析,并用实例验证了其有效性。     

求解TSP问题的几种算法比较

旅行售货商问题(简称TSP)是离散优化的一个经典的重要问题,对求解算法的研究非常重要。在介绍求解TSP问题的贪婪算法、禁忌搜索算法、模拟退火算法、遗传算法的基本思想之后,提出了相应的算法。针对测试库的四个典型算例,用程序实现这些算法,对这些算法的运行时间和结果进行比较研究。结果表明贪婪算法短时间就可以得出解,禁忌搜索算法与遗传算法的效果相当,模拟退火算法比遗传算法的结果好。     

关于算术编码教学的几点注记

随着科学技术的发展,信息、通信类本科生学习信息论是十分必要的。算术编码是基于统计的、无损数据压缩效率最高的编码方法。针对算术编码教学中存在的问题,本文进一步探讨了算术编码的编码、译码过程,提出了编码过程中需要注意的问题,并将算术编码与哈夫曼编码做了比较。最后,用Matlab实现了算术编码的具体实例。     

基于遗传算法的题库选题设计与实现

从遗传算法的应用入手,阐述了遗传算法的相关概念和执行流程,深入研究了遗传算法在题库选题系统中的应用,探讨了初始种群、适应度函数、选择算子、交叉算子、变异算子的设计方法,并给出了关键实现代码。遗传算法为题库选题提供了高效的解决方案,能够取得良好的选题效果。     

问题引导教学法在中职遗传学中的应用

随着课程改革的推进,教学方法也在不断地更新。问题引导法凭借以教师为主导、以学生为主体、以质询为导向、通过合作方式进行探索学习的优点受到多种学科教师的好评。通过在“医学遗传学”课程中的应用,此种教学方法在培养学生的分析能力和理解能力,增强学生的问题意识和学习兴趣方面获得了较好效果。     

山东省滨州市土壤盐渍化空间分布及成因分析

以山东省滨州市为研究区,在“外考察与样品实验分析的基础上,分析该地区土壤盐渍化的空间分布,并对成因进行分析,为该地区盐碱土的治理与利用提供理论依据。