制造企业装配线物料准时配送路径优化问题研究

为实现将装配线所需物料适时适量地送达正确工位的准时生产目标,以配送成本最小为目标函数,满足牵引车车载量、工位时间窗等约束,分析并提出带缓存区准时配送方式下的牵引车配送路径模型,并设计混合量子进化算法求解.实例计算及与遗传算法、混合粒子群算法的比较结果表明:应用混合量子进化算法可以快速求解带缓存区准时配送方式下的牵引车配送路径模型,为制造企业带缓存区准时配送方式下装配线的牵引车配送路径问题提供了可参考模型和算法.     

多车型同时取送货问题的低碳路径研究

针对现代物流配送系统中提倡节能减排、配送中心多车型、车辆数量有限以及客户存在取送 货需求的特点,建立了多车型同时取送货的低碳路径问题的模型,同时建立了考虑车辆装载量、车 型和距离的碳排放量的计算方法．基于问题的性质,采用了量子进化算法对其进行求解,量子进化 算法是一种通过将常用的整数编码转换成量子比特位的编码方式,每一个染色体都代表某种车型 的行车路线方案,通过基准测试实例验证了算法的有效性和可行性,实验分析表明,针对多车型同 时取送货问题,以总碳排放最小为目标函数,采用随机选取车辆路径安排比传统的车辆路径安排更 加经济和环保．     

基于周期势系统随机共振的轴承故障诊断

提出基于普通变尺度和周期势自适应随机共振理论,检测噪声背景下轴承滚动体的故障特征.在具体实施过程中,首先用普通变尺度的方法满足随机共振中小参数的条件,然后用随机权重粒子群优化算法作为自适应随机共振参数寻优的优化算法,同时用改进的信噪比作为评价指标.噪声背景下含轴承滚动体故障的实验信号经过普通变尺度下的自适应随机共振处理和优化后,微弱的故障特征可以有效的提取出来.将普通变尺度下的双稳态自适应随机共振和周期势自适应随机共振进行了对比,结果表明周期势自适应随机共振比双稳态自适应随机共振能进一步提高信噪比,并且比双稳态自适应随机共振迭代次数少,用时短.这说明提出的基于普通变尺度和周期势系统自适应随机共振的轴承滚动体故障诊断方法具有优越性,尤其是在工程实际中,故障监测所需的数据量大,计算时间长,如能较早的预警,可以提高诊断效率并减少不必要的损失.因此,这种轴承滚动体故障诊断方法对提高机械设备故障诊断效率具有参考价值.      

考虑碳排放的选址-路径问题研究

针对物流配送中的选址-路径问题,在车辆路径安排时加入了碳排放的考虑,建立了包含碳排放、配送成本和客户满意度的多目标优化模型,提出了一种基于禁忌搜索的超启发式算法.在超启发式算法的框架中,构建了一系列基于问题特征的底层启发式算子,设计了禁忌搜索作为高层启发式策略.以某地区物流配送实例进行仿真实验,通过超启发式算法和NSGA-II算法比较证明,所提算法可以更好地解决选址路径的多目标问题,能较快地找到更优解,达到较高的搜索效率和算法稳定性.与传统的启发式算法相比,该算法具有很好的通用性,可以很容易推广到其他选址-路径变种问题上.     

基于混合差分进化的混排Flow-shop分批优化调度

考虑到实际环境中的订单批量性,研究Flow-shop制造过程分批优化调度.针对制造过程中不同产品所含批量之间允许交叉生产的情况,考虑传输批量大小约束,建立了问题模型.基于分批生产策略设计了一种混合差分进化算法来优化确定批量划分和排序优化.该算法采用两级染色体编码,对划分染色体和排序染色体分别采用前面所设计的进化过程.为了进一步缩短完工时间,在算法解码过程中基于分批传输策略进行二次划分,得到小传输子批.通过实验仿真对所提方法进行比较分析,验证了所设计划分方法的有效性以及算法的优化性能.     

多车型动态需求车辆路径问题建模及优化

针对现代物流配送系统中客户需求动态变化、配送中心车型多样化以及车辆行驶路线开放式的特点,建立了多车型开放式动态需求车辆路径问题的两阶段数学规划模型。制定了相应的预优化路线调度和实时动态调度的两阶段求解策略,提出了混合2-OPT量子进化算法的求解方法,设计了一种将常用的整数编码转换为量子比特的编码方法,每一个染色体都代表一种行车路线方案,对于量子进化算法求得的行车路线方案,引入2-OPT优化方法,对线路内的子路径进行局部调整,进一步提高了算法的收敛速度。最后通过实例测试及与其他算法的比较,验证了该方法的有效性。     

基于沿途补货的多配送中心动态需求VRP建模及优化

为了研究沿途补货策略在客户需求动态变化环境下的实用性,提出基于沿途补货的多配送中心动态需求车辆路径问题.将动态问题按照时间轴依次分解为一系列的静态调度子问题,并建立其两阶段数学模型;设计了一种最邻近法结合贪婪法则来控制车辆沿途补货的解码方法;提出了自适应免疫量子进化算法的求解方法,引入免疫算子进行线路内和线路间的再优化,从关于问题的先验知识中提取疫苗,有效地加快了算法的收敛速度,提高了解的质量,同时在疫苗接种的过程中设计了一种随个体适应度大小而变化的自适应选择概率,减少了算法的运行时间.对实例进行仿真测试并与其他算法进行了比较,结果表明所提算法能获得较好的解,能有效求解动态调度问题,同时分析了沿途补货策略影响,实验表明沿途补货策略适用于动态需求车辆路径问题.     

热管在多联机卧式暗装室内机中节能应用探讨

以某品牌多联机三个型号卧式暗装室内机为例,将热管技术应用于多联机卧式暗装室内机,计算不同室内设计温度条件换热量,研究结果表明,与传统多联机室内机相比较,其冷量节能率可达20．94％～33．73％,同时在无需电加热或蒸汽动力设备的条件下提高室内送风温度,达到节约能源消耗的同时满足室内人体热舒适的要求。     

基于车辆共享的软时间窗动态需求车辆路径问题

为解决配送机构的乍辆有时不能满足客户需求的问题,同时降低物流配送成本,节约资源,基于产品服务系统的理念.引入车辆共享机制,结合时间窗、多配送中心和现代物流客户需求动态变化的特点,建立了基于车辆共享的软时间窗多配送中心动态需求车辆路径问题的两阶段数学模型,并设计了混合3-OPT量子进化算法对各阶段模型进行求解.通过算例测试及与其他算法进行比较,表明该算法能快速有效地求解此类动态需求的车辆路径问题.最后对影响算法性能的种群规模参数进行了分析.     

二阶系统普通变尺度随机共振及轴承故障诊断

针对传统随机共振方法难以实现系统最优输出的问题,提出了基于二阶欠阻尼和一阶过阻尼双稳态系统的普通变尺度随机共振方法,利用量子粒子群优化算法实现了自适应随机共振,提高了轴承故障诊断效率。基于数值模拟讨论了时间尺度、阻尼因子、噪声强度和系统参数对输出信噪比的影响。应用提出的方法对两组轴承故障振动信号进行了分析。结果表明,二阶欠阻尼系统普通变尺度自适应随机共振对微弱故障信号的检测效果优于一阶过阻尼系统普通变尺度自适应随机共振,且二阶欠阻尼系统对噪声的抑制和利用能力更强,故障频率处的幅值明显增大,提高了输出信噪比,在轴承故障诊断应用中具有优越性。