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关于NSGA-Ⅱ算法在可重构装配线计划排序中的应用研究论文.pdf

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简介：
本文探讨了NSGA-Ⅱ算法在解决可重构装配线计划排序问题中的应用，通过优化策略提高生产效率和灵活性。 为了使可重构装配线计划排序的优化模型更贴近实际情况并实现整体优化，我们建立了一个以生产负荷均衡化、考虑流水线平衡的平准化以及最小化装配线重构成本为优化目标的多目标优化模型。提出使用带有精英策略的快速非支配排序遗传算法（NSGA-Ⅱ）来求解此模型，并获得更有参考价值的Pareto最优解集，从而实现问题的整体优化。通过一个可重构装配线的多目标计划排序实验验证了该模型和方法的有效性和正确性。

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  • 关于NSGA-Ⅱ算法在可重构装配线计划排序中的应用研究论文.pdf
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    本文探讨了NSGA-Ⅱ算法在解决可重构装配线计划排序问题中的应用，通过优化策略提高生产效率和灵活性。 为了使可重构装配线计划排序的优化模型更贴近实际情况并实现整体优化，我们建立了一个以生产负荷均衡化、考虑流水线平衡的平准化以及最小化装配线重构成本为优化目标的多目标优化模型。提出使用带有精英策略的快速非支配排序遗传算法（NSGA-Ⅱ）来求解此模型，并获得更有参考价值的Pareto最优解集，从而实现问题的整体优化。通过一个可重构装配线的多目标计划排序实验验证了该模型和方法的有效性和正确性。
     
  • 关于改进NSGA-Ⅱ的多目标优化方法的研究论文.pdf
    优质
    本文提出了一种改进的NSGA-Ⅱ算法，用于提高多目标优化问题的求解效率和精度。通过实验证明了该算法的有效性和优越性。 为解决传统多目标优化算法在处理多个子目标时不同时达到最优的问题，本段落提出了一种基于改进的非支配排序遗传算法（NSGA-Ⅱ）的方法。该方法以多目标优化遗传算法为基础，并采用多输入多输出反向传播神经网络作为适应度函数评价体系，确保算法能够快速收敛并找到全局最优解集。在建模前对实验数据进行主成分分析，以此来减少计算时间和降低算法复杂性。通过在进化过程中引入正态分布交叉算子（NDX）和改进的自适应调整变异算子，实现了多个目标的同时优化，并确保Pareto最优解集能够快速且准确地获取。 为了验证改进NSGA-Ⅱ算法的有效性和优越性，本段落使用UCI数据集进行了仿真实验。实验结果表明，在精度、收敛速度以及稳定性方面，该方法均优于其他常用多目标优化算法。
     
  • 关于GO-FLOW法在产品装配过程可靠性分析中应用的论文研究.pdf
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    本论文探讨了GO-FLOW方法在评估和提升产品装配过程可靠性的应用，通过案例分析展示了其有效性和实用性。 借鉴可靠性工程理论，并采用GO-FLOW方法对产品装配过程的可靠性进行分析。通过探究各工步之间的关系，建立了一套适用于产品装配过程可靠性的控制框架模型。以齿轮油泵为例，构建了该产品的装配流程图（即GO-FLOW图），并对其信号流、操作符和运算规则进行了详细分析；借助于GO-FLOW方法的计算功能，求得了各环节故障率及可靠性数值，并识别出影响产品装配过程可靠性的关键工步。研究结果表明，在产品装配过程中应用GO-FLOW法进行可靠性评估是一种有效且便捷的方法。
     
  • 关于改进遗传算法在配电网络重构中应用的研究
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    本研究聚焦于提升遗传算法在配电网络重构中的效能，通过优化算法参数和结构，旨在提高电力系统的经济性和可靠性。 基于改进遗传算法的配电网络重构研究
     
  • 关于分层改进[A*]算法在路径规划中应用的研究论文.pdf
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    本文探讨了改进型A*（A-star）算法在复杂环境下的路径规划中的应用，并提出了一种基于分层策略的新方法以优化搜索效率和路径质量。 智能交通中的路径诱导系统能够显著提升人们的出行效率与体验。经典A*算法虽然注重搜索精度，但忽视了搜索效率的问题。基于城市道路网络的分层结构，在高层道路上对A*算法进行了改进：为不同节点设置具有差异化的估价函数权值，并设定一个上下限阈值来平衡算法的搜索效率和准确性。实验结果显示，尽管所得路径并非传统意义上的最短距离，但在实际行驶时间上却是最优解。
     
  • 关于粒子群算法在遗传算法中应用的研究论文.pdf
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    本研究论文探讨了粒子群优化算法在改进遗传算法性能方面的应用，通过结合两者优势，旨在解决复杂问题时提高寻优效率和精度。 遗传算法是一种基于自然界生物进化原理的搜索优化方法，在1975年由美国Michigan大学的J.Holland教授首次提出。该算法模拟了自然界的遗传与进化过程，并通过群体策略及个体间的基因交换来寻找问题的最佳解决方案。其主要特点在于采用选择、交叉和变异三种操作，广泛应用于组合优化、规划设计、机器学习以及人工生命等领域。 然而，在实际应用中，遗传算法存在一些局限性，例如容易陷入局部最优解且后期收敛速度较慢。这主要是由于在进化过程中种群个体趋于相似导致搜索空间集中于当前最优点附近而产生早熟现象。为解决这些问题，研究者们提出了多种改进方法如CHC算法、自适应遗传算法(AGA)、大变异算子和进化稳定策略等。尽管这些方案增加了多样性，但仍然难以完全避免随机性和盲目性带来的影响。 粒子群优化（PSO）是由Kennedy和Eberhart在1995年提出的一种群体智能搜索方法，灵感来源于鸟类或鱼类的集体运动行为。在此算法中，一群“粒子”代表可能解，在解决方案空间内飞行并根据自身的历史最佳位置以及整个群体的最佳历史位置来调整速度与方向以寻找最优解。 本研究基于PSO提出了改进后的遗传算法，旨在克服传统遗传算法存在的局限性。该方法的核心思想是利用PSO技术构建变异算子和分割种群，并通过动态调节变异的幅度及方向避免盲目性；同时将大群体划分为多个重叠的小群分别进化以维持多样性并防止早熟现象的发生。 具体来说，PSO中的粒子根据其历史最优位置以及整个群体的历史最佳解来调整速度与飞行路径，从而提高搜索效率。这种机制模拟了自然界中生物集体智慧的行为模式，并且有助于改进局部和全局的探索能力。 在三个多峰函数优化实验对比下，新的遗传算法表现出良好的种群多样性维持效果、克服早熟收敛问题的能力以及加速进化过程的优势。这些成果表明结合PSO特性的新方法不仅增强了搜索范围内的全面性而且还提高了对复杂难题处理时的表现潜力和适应度需求的满足程度。 这篇论文由来自郑州大学信息工程学院秦广军教授，东北大学软件学院王欣艳副教授及中原工学院计算机科学与技术系王文义博士联合完成。他们的研究领域包括遗传算法、信息安全以及集群计算等方向。
     
  • 关于排队论在货场装卸设备优化配置中的应用研究
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    本研究探讨了运用排队论方法优化货场装卸设备配置的问题，旨在通过数学模型提高货物处理效率和减少等待时间。 基于排队论的货场装卸设备优化配置研究由吕秀杰和毕显达进行。通过对货物装卸运输过程中随机动态特征的分析，并以排队论为基础，引入M/M/C排队模型，构建了货场装卸排队服务系统的费用模型。
     
  • 关于蚁群算法在定向问题中应用的研究论文.pdf
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    本文探讨了蚁群算法在解决定向问题中的应用，并分析其有效性与优化策略。通过实验验证，展示了该算法在实际场景中的优越性能和广阔前景。 柯良军与冯祖仁基于极大极小蚁群系统提出了一种求解定向问题的改进型蚁群算法，并定义了一种衡量两个解决方案之间差异性的距离指标。他们利用这种新的距离概念，提出了自适应机制来优化算法性能。
     
  • 关于CenSurE特征在虚实配准中的应用研究论文.pdf
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    本文探讨了CenSurE特征在虚拟与现实场景配准技术中的应用效果，通过实验验证其鲁棒性和准确性，并提出优化方案。 为了满足虚实配准的高精度与实时性需求，提出了一种基于CenSurE特征的自适应虚实配准方法。该方法分为离线初始化阶段和在线跟踪两个步骤进行。 在离线初始化阶段中，系统使用CenSurE-OCT滤波器及MU-SURF描述符来执行特征提取与匹配任务，并依据这些匹配结果构建坐标系，同时确定出初始的虚实配准矩阵。而到了在线跟踪阶段，则通过自适应追踪技术获取当前图像中的关键点与其参考图的关键点之间的对应关系，随后采用误差逼近策略计算得到该帧图像下的虚实配准矩阵。 实验表明，此方法在精度方面表现出色，平均配准误差仅为1.91毫米；同时其运算效率也令人满意，在每秒处理21帧的速度下依然能够保持良好的性能。与基于FAST、SIFT和SURF等局部特征的其他虚实配准方案相比，该方法不仅具备更高的定位精度还具有较强的实时响应能力，因此综合表现更优。
     
  • 关于动态规划在装配线物料搬运节能调度中的应用研究.pdf
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    本文探讨了动态规划技术在优化装配线物料搬运过程中的节能调度策略，旨在通过算法改进减少能源消耗并提升生产效率。 为了有效提升混流装配线的生产效率与环境效益，本段落提出了一种基于动态规划的装配线多载量小车物料搬运节能调度方法。该方法以最小化最大线边库存及总能耗为目标，建立了相应的多目标混合整数规划模型。通过对问题性质进行深入分析，将复杂的混合优化问题转化为离散优化问题，从而降低了模型复杂度。 针对动态规划算法中存在的维度灾难性问题，本段落提出了基于剪枝规则的多目标规划算法：通过应用特定的剪枝规则来排除被支配的状态，以此缩小搜索空间并提高计算效率。同时，在确保满足动态规划中马尔可夫性质的前提下，定义了一种新的状态表示方式。 最后，通过仿真实验验证了所提出的调度方法在实际应用中的优越性及算法的有效性。