摘要:针对以最大完工时间为目标的柔性作业车间调度问题，在鲸鱼群算法（WSA，Whale swarm algorithm）基础上，提出一种改进的鲸鱼群算法。首先，设计了一种基于工序加工顺序的个体位置表达方式及相应距离计算方法，使鲸鱼群算法能够直接应用于求解离散型问题。其次，在寻找"较好及较近"鲸鱼过程中引入协同搜索机制，提高"较好及较近"鲸鱼的质量和数量，扩大鲸鱼个体的搜索范围。同时，引入基于关键路径的变邻域搜索算法，搜索当前最优鲸鱼个体的邻域解，提高种群局部搜索能力。最后采用BRdata基准算例进行测试，验证了算法的可行性和有效性。

摘要:为了简化模型和研究的需要，在大部分作业车间调度研究中，加工时间是主要考虑对象，但是统计表明非加工过程时间在生产制造过程中的占比超过90%。车间生产过程的调整时间、运输时间和故障时间等辅助时间在调度中有着重要作用，时间因素的忽略导致很多调度结果不能在实践中得到良好的应用。针对这个问题，根据作业车间生产实际过程，从调度的应用出发，综合分析了运输时间、调整时间、等待时间、故障时间、加工时间等多种作业车间时间，研究了多种辅助时间条件下的作业车间调度问题，建立其调度模型并设计了改进遗传算法进行求解。最后验证和比较了作业车间经典调度用例，结果显示，考虑时间因素对作业车间调度优化性有较好的改进。

摘要:为提高公共交通系统的吸引力，从公共自行车和公交车接驳的角度，提出以公交站点为中心的公共自行车选址及自行车道设置的网络构建问题。首先，建立以最大化满足用户需求量为优化目标的非线性优化模型，并与只考虑站点选址的传统模型进行比较分析；在分析问题基础上，构造基于问题特性的邻域结构和邻域解生成准则，并最终设计基于禁忌搜索的问题求解方法。通过MATLAB编程进行仿真实验测试大量算例，结果表明所设计算法能够高效地求解各类规模算例，并给出高质量的公共自行车网络构建近似最优方案；此外，敏感性分析实验为规划者制定决策方案提供参考依据。

摘要:以北京市奶制品配送问题为场景，研究了共同配送选址路径优化问题。建立了两层级带容量约束的共同配送选址路径问题的混合整数规划模型，设计了求解模型的三阶段算法。第一阶段采用基于遗传算法的带容量限制的K-means聚类方法，将客户划分为若干客户集；第二阶段计算每个备选配送中心为每个客户集提供服务的最优配送路径及成本，在此基础上将共同配送中心选址与第二层级配送路径优化问题简化为配送中心选址和客户集分配问题，建立数学模型并利用Lingo软件求解；第三阶段确定从物流中心到共同配送中心的最优配送路径。通过对比两大品牌奶制品在北京地区各商超的单独配送与共同配送成本，验证了模型和算法的合理性和有效性。研究结果为解决不同类型产品共同配送网络优化等问题提供了决策依据。

摘要:随着现代制造业的飞速发展，企业在生产效率和生产能耗方面有越来越高的要求，智能生产车间的自动化程度逐渐提高。主要研究作业车间自动导引车（automated guided vehicle，AGV）的智能绿色物流调度问题。首先，建立以降低AGV能耗和最优AGV路径为目标的AGV物流调度优化模型；然后，提出一种以任务排序为约束的改进遗传粒子群算法；最后，以某针织车间的实际物流调度为例对文中方法进行验证。计算结果表明，文中提出的AGV物流调度模型能够较好地模拟AGV绿色调度耗能问题，提出的改进遗传粒子群算法具有较快的收敛速度和较好的寻优能力。

摘要:不相关并行机调度问题是车间调度中的典型问题，而单件小批量生产模式导致频繁的作业切换和大量的作业切换时间，降低了设备利用率和生产效率。文中提出了基于成组技术的排序依赖作业切换时间的不相关并行机调度问题研究。根据工件加工所需资源的相似性进行工件聚类成组，满足机器约束条件确定所有工件组在各机器上的分配，以及确定同一台机器上的各工件组以及组内的排列顺序。以最小化总拖延时间为优化目标构建了数学模型，应用了遗传禁忌搜索（GATS）算法进行求解，针对不同规模的问题分别对比人工蜂群（ABC）算法和遗传模拟退火（GASA）算法进行案例研究。对比结果显示文中提出的算法具有较好的寻优能力。

摘要:为实现生产制造过程智能化与绿色制造的有效整合，在运用系统工程理论分析智能制造和绿色制造协同互补性的基础上，提出一种大数据驱动的绿色智能制造新模式。以产品生命周期为主线，从数据驱动的产品绿色定制化研发、基于数字孪生的主动资源配置调度、面向服务的先验维护策略、考虑资源循环的产品回收及再制造流程4个方面阐明了新模式的具体实现思路。最后，结合业务流程再造思想及物元可拓法探讨了传统制造模式向文中所提新模式转型的实施方案与关键技术，并以一个应用案例，验证了该运行模式的可行性与有效性。

摘要:为了保证运算时效的同时，提高复杂数据的分类精度，提出了基于多目标蜂群算法和极限学习机的数据分类算法。该方法以最小的特征个数和最高的分类精度为优化目标，利用改进的多目标蜂群算法对数据的特征个数和分类器参数进行寻优，针对多个有代表性的数据集进行仿真，结果表明所提出方法的有效性。

摘要:集合经验模态分解（EEMD，ensemble empirical mode decomposition）对信号进行分解，得到的模态函数（IMF，Intrinsic model function）在2端点存在严重的发散现象，如果将分解结果直接应用到故障诊断系统中，会导致诊断的准确率下降。首先将支持向量机（SVM，support vector machine）和EEMD算法结合进行信号分解，并利用仿真信号进行可靠性分析；其次对SVM （support rector machine）-EEMD分解的分量进行选择后再分解并构建能量向量，最后和卷积神经网络结合，构建滚动轴承故障诊断模型并通过实验验证。结果表明，改进EEMD算法可以有效缓解端点发散问题，构建的故障诊断模型提高了故障诊断精度。

摘要:针对WSNs中基于预测算法的能量分配与管理机制的不足，研究太阳能可充电无线传感器网络中能耗管理，提出基于历史获能的能量中性管理机制。设计了一种自适应跟踪太阳光的节点获能模型，进而构建了一种基于历史获能的能量中性管理机制，根据当前操作周期中由太阳能转化而来的可用能量，调节下一操作周期中节点工作的占空比，以解决节点太阳能获取与节点能耗的优化问题。理论分析与实验结果表明，提出的基于历史获能的能量中性管理机制，实现了太阳能电池板大小与节点能耗的最佳匹配，为太阳能可充电无线传感器网络中的能量获取及能耗管理提供了值得借鉴的解决方案。

摘要:无线回传技术因其能大幅降低运营商成本开销、给用户终端提供根本上的灵活性并提高网络整体频谱效率等优势，是下一代移动网络中具有前景的解决方案之一。通过利用李雅普诺夫（Lyapunov）优化框架和凸优化理论，提出了一种基于队列感知的带内全双工无线回传网络功率分配算法。该算法在每个离散的资源调度时隙内，通过综合考虑信道和队列状态信息，动态地为各用户的接入链路和小基站的回传链路分配功率，以实现在保证网络稳定性和满足各用户服务质量需求的同时，最大化网络平均和频谱效率。此外，理论分析和仿真结果显示，所提出的算法可通过调整引入的控制参量的取值灵活地实现时延与谱效间的动态平衡。

摘要:区域计算机联锁设备是实现区域内行车安全、保证运输效率的核心设备，对其可靠性研究具有重要意义。结合目前存在的2种区域联锁制式，采用一种新的联锁方案，即在主控站和从控站（选择其中1站或多站）均设置联锁设备。综合考虑联锁系统的共因故障和可维修等因素，利用动态贝叶斯网络对其进行可靠性分析。首先，从系统故障安全和危险输出的角度出发，建立区域两联锁单元和三联锁单元的动态故障树，并将其转换为相应的动态贝叶斯网络模型；然后利用动态贝叶斯网络的推理特性，对区域联锁系统进行可靠性分析；最后比较了该方法与基于静态贝叶斯网络和动态故障树分析法的结果。计算结果表明：主控站和其中之一的从控站均设置联锁设备是实现区域联锁的较佳方式；且基于动态贝叶斯网络的系统可靠性分析较上述两种方法在计算准确度和时间复杂度方面均有明显优势；并通过动态贝叶斯网络的诊断推理可知，共因故障是系统故障的主要原因，因此应重点防范以降低事故发生的概率。