基于改进粒子群算法的生产批量计划问题研究

为求解基于成组单元有能力约束的生产批量计划问题，提出了一种基于二进制粒子群算法和免疫记忆机制相结合的方法，并阐明了该方法的具体实现过程。在该方法中，采用罚函数法处理约束条件，每个粒子都代表一组可用于描述具体批量计划方案的规则组合。通过对其他文献中一个仿真实例的计算和结果比较，表明该算法在寻优能力、求解速度和稳定性等方面都明显优于文献中的遗传算法。     

增量决策树知识获取

决策树算法已经在人工智能领域发挥了巨大的作用,但是传统的ID3算法并不能满足增量学习的要求,增量决策树算法已经成为了当前的研究热点。该文引入了属性值类别计数器的概念,然后重点介绍了ID4算法和ID5R算法,并在最后加以比较。     

基于灰色EM-SHSMM的缺失数据下设备健康预测研究*

目前,设备健康预测问题的研究大都在全样本数据下进行,而在缺失样本数据下的研究却很少。因此,针对缺失样本数据下设备健康预测问题,提出了集成分段隐半马尔可夫模型(SHSMM)与GM(1,1, λ)的联合优化模型。首先,基于SHSMM的模型架构,利用EM算法推导出SHSMM中的参数估计公式。其次,基于GM(1,1, λ),提出灰色启发式算法填补样本中的缺失数据,利用预测过程进行设备健康预测。最后,通过案例分析对模型进行评价和验证。结果表明,提出的设备健康预测方法能有效解决缺失数据的问题。     

区块链技术在车货匹配平台上的应用

本文针对当前车货匹配平台中所存在的虚假信息泛滥、对交易全过程缺乏监督以及违约现象严重的问题,将区块链技术运用于车货匹配平台中,设计了基于公有区块链的车货匹配平台框架及相应机制,用实际数据模拟双方在具有区块链技术的车货匹配平台上进行一次交易的全过程,并对交易的达成进行分析.结果表明,区块链技术能够增强平台上交易信息的可信度,能够对交易的执行全过程进行实时有效监督,间接降低了双方的违约行为,弥补了车货匹配平台所面临的短板,保障了双方的交易能够顺利进行.     

基于智能水滴算法的学习效应生产调度研究

论文介绍了新兴仿生群智能优化算法—智能水滴算法,并且分析了智能水滴算法的仿生原理。论文针对具有学习效应的置换流水车间调度问题的特点,对算法进行了相应的变化,利用 Matlab 编程仿真计算得到结果,验证了智能水滴算法对于置换流水车间调度等优化组合问题的可行性和有效性。     

基于改进退化隐马尔可夫模型的设备健康诊断与寿命预测研究

针对隐马尔可夫模型在进行设备健康诊断时与实际存在较大偏差的问题,提出了一种以似幂关系加速退化为核心的改进退化隐马尔可夫模型(DGHMM).首先,引入退化因子描述设备衰退过程,提出的似幂关系加速退化较常规指数式加速退化而言,能更好地描述设备服役期间随着役龄增加性能的逐步下降.其次,以全局搜索能力相对较强的改进遗传算法代替常规EM算法进行参数估计,克服了EM算法易陷入局部最优的局限性.同时,针对隐马尔可夫模型时间上须服从指数分布而不能直接用于寿命预测的局限性问题,提出了一种以近似算法与Viterbi算法为基础的贪婪近似法,以寻求最大概率剩余观测为目的,动态地寻求最大概率剩余状态路径,对设备剩余寿命进行预测.最后,通过美国卡特彼勒公司液压泵数据集对所提出的方法进行验证评价.结果表明,基于改进退化隐马尔可夫模型的设备健康诊断与寿命预测方法在描绘设备退化、设备状态诊断准确率方面更加有效,在剩余寿命预测上亦为可行.     

应用于Flow-Shop调度中的改进遗传算法

如何对大规模的生产进行有效合理的调度 ,在分析企业生产流程的基础上 ,提出了一种用改进的遗传算法来求解流水车间调度问题的方法。仿真实验结果证明了算法的可靠性与实用性 ,具有较好的工程应用价值     

基于量子粒子群算法的制造网格资源调度问题研究

对制造网格资源调度问题进行研究,提出了一种收敛速度快、全局性能好、不易陷入局部最优的智能迭代算法一量子粒子群算法来实现对该问题的求解。该算法采用整数编码方式,将网格资源调度问题转化成准连续优化问题,并采用加权目标组合的方式处理多目标条件。最后通过具体实例,对该算法进行了仿真验证,结果表明,在求解制造网格资源调度这类NP—Hard问题时,量子粒子群算法能获得比遗传算法更优的求解效果。     

基于文化进化粒子群算法的DNA序列设计

DNA编码序列的设计是影响DNA计算可靠性的重要途径,从DNA编码应满足的多约束条件中选取适当的约束条件,针对这些约束条件提出每个DNA个体应满足的评估公式以及目标序列集合的评价函数,采用文化进化粒子群算法解决DNA序列设计的多目标优化问题,仿真结果表明该混合算法针对DNA序列设计问题,在求解最优值能力,解的稳定性方面都取得了不错的效果。     

粒子群算法在多模式项目作业调度中的应用

采用混沌粒子群算法解决多执行模式资源受限项目调度问题(MRCPSP),先生成第一代执行模式链表,然后定义由工序随机生成的一组数为优先规则链表,由逆向迭代的串行进度生成机制形成最优解,结合混沌理论,在粒子群算法的基础上,更新粒子。并运用遗传的思想生成新子代的方式更新执行模式链表,计算并保留最优调度的模式。对库里的算例进行验算,结果证明了这种方法是有效的。