改进临界多边形生成算法

在Burke等人提出的用于求解临界多边形的移动碰撞算法基础之上,提出了一种更加高效的求取NFP的改进算法。该算法大大降低了问题的几何复杂性,简化了计算最小移动距离的方法,使许多启发式策略可以更加容易地与该算法结合来求解二维排样问题。实例验证了改进算法是有效且可行的,已应用于皮革自动排样软件中。     

嵌入式网络控制仿真平台的研究

为了结合物理对象进行网络控制系统的研究,构建了一个嵌入式网络控制仿真平台。在基于S3C2410与CS8900A芯片的嵌入式硬件系统上,移植并安装了U-BOOT系统和嵌入式Linux操作系统,构成了嵌入式网络服务器节点。该节点既与物理对象直接通信,又利用Socket与C MEX函数与远程客户端的Simulink通过物理网络进行通信。结果表明该方法是可行的,且具有物理对象与网络的实际特性与强大仿真功能优势。     

基于遗传模拟退火算法的水库优化调度

采用遗传模拟退火算法研究了水电站单一水库的优化调度问题.根据水库优化调度的数学模型,提出了基于遗传模拟退火算法的优化调度的基本步骤.通过实例计算并与简单遗传算法相比较,表明该算法具有极强的局部搜索能力和较好的收敛性能     

一种求解模糊柔性Job-shop调度问题的多智能体免疫算法

结合实际纸盆车间的生产特点,考虑了模具、机器和操作人员等多种资源约束,以及加工时间和交货日期的不确定性等因素,建立了批量可变的模糊柔性Job-shop调度问题模型。同时结合多智能体系统以及生命科学中免疫系统的免疫信息处理机制,构造了一种用于求解实际Job-shop调度问题的多智能体免疫算法。该方法通过智能体与其邻居间的竞争操作以及自学习操作,并结合自适应疫苗接种、交叉、变异和模拟退火操作,来更新每个智能体在解空间的位置,使其能够更精确地收敛到全局最优解。最后对某纸盆车间的调度实例进行了求解,实验结果验证了算法的有效性。