一种启发式混合遗传算法及其在车间作业排序问题中的应用

针对一般车间作业排序问题（n/m/G/Cmax）建立了一种启发式混合遗传算法,将调度规则SPT与MWKR引入遗传搜索过程,并应用邻域搜索法作局部辅助搜索,以提高解的性能。通过与目前一些常用算法的比较表明,该算法具有良好的求解性能与运算效率。     

改进高斯混合粒子滤波的纯方位目标跟踪算法

针对纯方位跟踪系统非线性较强、传统跟踪滤波方法收敛速度慢且容易发散的问题,提出了一种基于改进高斯混合粒子滤波的纯方位跟踪算法。该算法基于Sigma点卡尔曼滤波(SPKF)和粒子滤波的特点,用有限的高斯混合模型来近似后验状态密度、系统噪声和观测噪声的分布。利用贪心EM算法实现模型的降阶,一定程度上克服了EM算法假定混合成分数为已知、迭代的结果需要依赖初始值、可能收敛到局部最大点和可能收敛到参数空间的边界的缺点,从而改善粒子枯竭的问题。仿真实验结果表明在纯方位跟踪领域,与传统粒子滤波(PF)和基于EM的高斯混合粒子滤波相比,该算法在保持高精度估计能力的同时,具有较强的鲁棒性,是解决非线性系统状态估计问题的一种有效方法。     

回转对称光学曲面磨削误差建模及补偿工艺研究

根据回转对称曲面的特点,利用轨迹包络的原理建立了一种光学曲面磨削的数学模型;分析砂轮半径误差和砂轮定位误差对回转对称光学曲面面形精度的影响;针对回转对称曲面建立了误差模型,将砂轮半径误差和砂轮定位误差进行分离和辨识;利用误差补偿机制补偿磨削过程中砂轮半径误差和砂轮定位误差,提高了回转对称曲面精度;在自主研发的磨床上通过实验验证了这种误差补偿机制的有效性。     

航天测控资源统一分配的多维遗传算法

对于航天器测控资源分配这一类时间窗受限的约束满足问题,国内外已有许多应用遗传算法的研究并取得了较好的成果。目前的研究主要针对的是低轨道航天器这类可见弧段较短、全弧段跟踪的问题,对于地球同步以及高轨道航天器这一类长弧段可见、非全弧段跟踪的资源分配问题,相关的应用研究较少。针对高低轨航天器测控资源统一分配问题的特点,经过对标准遗传算法的扩展,设计了一种能够描述高、低轨道航天器资源分配问题的多维编码方法,定义了相应的交叉算子、变异算子等算法要素,从而建立了一种能够解决航天测控资源统一分配问题的多维遗传算法。仿真计算表明,该算法能够有效解决目前我国航天测控网面临的\"一网多星\"管理模式下,高低轨航天器统一管理、统一分配测控资源的问题。     

基于神经网络和人工势场的协同博弈路径规划

协同博弈路径规划是空战自主决策、机器人体育比赛等应用场景中的重要问题,其难点在于对环境对抗性反馈的实时自适应和多智能体的相互配合。提出一种基于神经网络和人工势场的协同博弈路径规划方法,使用反向传播（BP）神经网络自适应调整人工势场函数系数,并将人工势场作为神经网络输出端的特征提取。为解决真实样本质量和数量不足的问题,基于遗传算法仿真生成样本数据用于神经网络训练,并通过滚动时域的思路面向动态博弈优化样本性能。从样本数据中提炼出距离差与航向差以反映协同和博弈特性,利用神经网络的黑盒特性和学习能力解决协同博弈问题。应用于二对一反隐身超视距空战路径规划,比经典人工势场法有明显性能提升,且计算开销可接受,计算复杂度分析表明该方法可以较好扩展到多机对抗场景。     

LZMA压缩算法FPGA硬件实现

LZMA(Lempel Ziv Markov-chain Algorithm)无损压缩算法在进行数据压缩时速度慢且占用大量的CPU(Central Processing Unit)资源,不能满足实时系统的要求.在改进算法的基础上,采用FPGA(Field Programmable Gate Array)设计了一个LZMA压缩算法硬件加速电路.该电路由LZ77压缩控制器、区间编码控制器和数据读出控制器组成,采用数据乒乓结构、高性能并行匹配结构和流水线处理结构等多种方法提高了LZMA压缩算法的速度,在支持标准LZMA压缩文件格式的同时,将压缩速度提升到近125 Mb/s,相比基于软件的LZMA算法加速10倍,每个时钟处理的相对数据加速近200倍.最后通过基于Virtex-6 FPGA的ML605开发平台验证了硬件加速电路的正确性和可行性.      

基于可变重调度区间的柔性作业车间动态调度策略

针对动态柔性作业车间调度问题,提出了基于可变重调度区间的动态重调度策略。建立了柔性作业车间调度数学模型。提出一种初始化机器、初始化工序和随机初始化相结合的改进种群初始化的方法,进一步提高初始种群解的质量。实际生产案例仿真对比分析结果表明,利用本文重调度策略和改进遗传算法后得到的结果比企业实际运行时间缩短了47.8%,比他人的调度策略所得到的优化结果提高了5.4%,从而验证了本文所提出算法的可行性和有效性。     

燃气源控制气流非稳态耦合传热问题研究(Ⅰ)--计算模型和方法

针对某燃气源控制气流与导热套环之间的非稳态耦合传热问题,建立了数学模型,并采用整体求解的方法进行求解,即把流体区域的流动和对流换热与固体区域的导热过程组合起来,作为一个统一换热过程来处理。为确保计算结果在物理上的真实性,采用“假密度”法求解以温度T为求解变量的能量方程。对于非稳态控制方程离散后的离散方程采用了PISO方法进行求解。     

基于聚类的多标记选择性集成

多标记学习和选择性集成是机器学习中的两个热点研究问题.本文利用聚类思想探究多标记学习中的选择性集成,提出了两种具体的多标记选择性集成算法:基于最小距离的簇中心选择算法(Minimum distance based cluster center selection,MDCCS)和基于K?means的簇中心选择算法(K?m...     

汽轮机转子动叶片装配序列智能优化

针对某工厂因动叶片装配序列存在 “不平衡量值大、叶片质量或质径积形成的聚集及特殊叶片排序不稳定”问题,而导致动叶片安装时出现动叶片中间体及围带间间隙超差等现象,在简要分析动叶片装配和称重原理的基础上,结合遗传算法的全局优化和快速收敛的特点,提出了动叶片安装排序的智能优化方法。经统计某级动叶片装配间隙数据及转子动平衡测试数据,结果表明:优化算法的采用,使整级动叶片一次性装配间隙合格率由68.3%提升至86.6%,转子动平衡配重质量块减少约49.2%,在3000r/min时,转子轴颈振动值降低约25.2%。