多车型回程车辆调度问题的ADP算法研究

采用近似动态规划(ADP)方法对钢铁物流运输过程中的车辆调度问题进行了分析, 设计了车辆和运输货物的状态向量空间、动作向量空间等, 充分考虑运输成本和能力约束, 建立状态转移函数、目标函数, 并对近似动态规划算法进行改进。在基于决策后状态的ADP算法的基础上, 采用Boltzmann探索策略对所有的状态空间进行遍历, 避免局部最优和低效问题。通过对比实验, 比较Q学习算法、基于决策后状态的ADP算法以及采用Boltzmann探索策略的ADP算法的实验结果, 证明了采用Boltzmann探索策略的ADP算法具有更快的收敛速度, 执行效率更高。     

一种自适应差分进化算法在煤气分配中的应用

通过分析钢铁生产过程中主要能耗设备的煤气使用特征及煤气分配过程中的约束,建立了以煤气消耗成本、放散成本及发电收益之和最小化的数学模型,提出了一种自适应混合差分进化算法(AHDE)进行求解.算法利用蚁群算法在路径选择能力方面的优势,构造算法中差分策略选择机制提高算法的性能.通过对标准测试函数和对实际生产数据的仿真实验,验证算法的有效性.     

置换流水车间调度问题的两阶段分布估计算法

针对置换流水车间调度问题,以最小化总流水时间为目标,提出了一种新颖的两阶段分布估计算法。第一阶段先利用NEH（Nawaz-Enscore-Ham,NEH）启发式构造一个较优的初始个体,然后随机生成初始种群,为保留种群的多样性,提出一种择优机制来选择个体并建立概率模型,同时在当代种群中利用精英机制保留当代种群中的最优解,最后利用概率模型采样并生成下一代种群。第二阶段采用插入、互换操作算子对第一阶段得到的最优解进行邻域搜索,来提高分布估计算法的全局搜索能力,阻止其陷入局部最优解。通过对算例进行实验、对比和分析,证明该算法的可行性和有效性。     

钢管焊缝超声探伤系统PLC设计

超声波探伤技术已经比较成熟,超声波探伤系统已广泛应用到钢材、建筑等行业。为了达到良好的探伤效果,探伤系统的自动化控制是十分重要的,而PLC技术是自动化设计的重要手段,本文介绍了基于A扫描超声探伤仪的钢管焊缝探伤系统的PLC设计方案。该方案主要介绍了钢管焊缝探伤系统的手动和自动两种模式的控制流程和PLC编程,实践证明该方案运行良好,可以达到设计的要求。     

Snort规则库在高炉专家系统知识库的移植

知识库用于存放各种知识规则、因果关系和决策人员经过知识化抽象的经验。知识库及其相关技术为高炉专家系统各个模块提供数据支持和理论依据。组织恰当的知识库对于高炉专家系统是至关重要的。Snort作为优秀的开源入侵检测系统,其规则库的建立和处理方法是其优秀性能的基础,对高炉专家系统中知识库的构建具有很好的借鉴意义。本文主要讨论了Snort规则库在高炉专家系统知识库的移植相关问题。     

Snort规则库在高炉专家系统知识库的移植

知识库及其相关技术为高炉专家系统各个模块提供数据支持和理论依据,组织恰当的知识库对于高炉专家系统是至关重要的。Snort作为优秀的开源入侵检测系统,其规则库的建立和处理方法是其优秀性能的基础,对高炉专家系统中知识库的构建具有很好的借鉴意义。介绍了Snort规则库结构,结合高炉特证参数,将Snort规则库结构重新定义,移植为高炉专家系统知识库三维链表结构,并用图例说明,最后说明基于该结构的推理过程。     

物联网前世今生和体系结构

本文简述物联网的过去以及现在,并阐述了物联网的体系结构.     

基于DSP的实时图像数据采集系统设计

以TI公司的TMS320C6416为核心处理器,提出一套嵌入式实时图像采集系统的设计方案。对硬件设计、工作流程、软件编程等关键问题进行详细的分析与讨论。     

异构信息空间中时间感知的查询时实体识别与数据融合

已有的传统的实体识别技术大多是以线下、非实时的方式,在静态数据集上进行,对于大数据集的执行通常需要大量的时间和系统资源。对于异构信息空间中具有时间信息、不断演化的异构实体来说,时间感知的查询时实体识别与数据融合越来越成为一种保证数据质量和满足用户需求的发展趋势。针对异构信息空间中使用时间上下文的关键字查询进行的实体搜索,提出一种时间感知的查询时实体识别与数据融合方法TQ-ER,以给用户提供准确的实体概貌(entity profile);提出一种迭代式时间感知的实体候选集生成算法。TQ-ER充分利用查询的时间上下文和实体的时间信息给正确的回答一个给定查询所需要的、最少的实体数据,以进行识别与数据融合。在真实数据集上的大量实验结果表明了TQ-ER的有效性和正确性。     

异构信息空间中时间感知的跨类型实体推荐

随着实体搜索成为信息检索的一种新趋势,实体推荐也成为业界和学术界的热门研究问题之一。异构信息空间中的异构实体间彼此相互关联,因此跨类型实体推荐至关重要。此外,异构实体具有时间信息,异构信息空间中的实体不断随时间演化,用户希望得到在时间上最相关的实体推荐。提出一个时间感知的跨类型实体推荐框架T-ERe,利用异构实体间丰富的关联关系和查询日志实现跨类型的实体推荐。T-ERe考虑实体的时间信息和查询的时间上下文, 给用户推荐时间上最相关的多种类型的实体。在真实数据集上的实验结果表明了T-ERe的可行性和有效性。