多目标柔性车间作业调度分批方法研究

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针对柔性分批有可能导致不规则的分批方案,提出了基于批量规则的有序分批方法,并按照最大批量规则,分析了影响确定最佳额定批量的主要因素,设计了一种基于工件工序时间分布的差异批量的分批方案。通过实例仿真,结果表明该方案的调度周期等主要指标均优于相同批量的分批方案,对实际生产调度具有指导作用。
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针对目前无线传感器网络(WSNs)研究中的数据融合问题,引入的移动agent(MA)是一种新的且有效的解决方法。提出一种WSNs中基于改进定向扩散(DD)的MA机制(IDDMA)。基于DD协议,通过扩展DD协议接口和添加MAEE滤器,使MA框架在WSNs中得以实现;提出一种改进的DD算法(IDD),通过各节点之间在算法过程中建立的最优梯度(gradient)信息来指导MA有效地完成节点间迁移路由的
为了提高图像置乱性能,把具有非周期性、遍历性、伪随机性和对初值的高度敏感性的混沌系统应用到图像置乱中,提出了基于混沌的数字图像置乱算法。为了得到最好的置乱效果,采用混合蛙跳算法来优化置乱算法的参数。通过算法的仿真实验表明该算法具有较好的置乱效果,并具有较强的抗剪切攻击和抗噪声攻击能力。
针对油茶果采摘机器人机器视觉系统实用性要求,提出了一种基于偏好多目标蜂群算法以解决油茶果目标多特征融合问题。在对油茶果采摘图像进行色差阈值分割后,分别提取分割区域的典型颜色、形态及纹理特征中的八个特征量作为偏好区域对油茶果多特征参数的识别。实验结果表明,使用多特征参数融合方法的识别率较之单特征方法有所提高,在晴天时提高了91.27%,在阴天时提高了94.88%;同时平均识别时间控制在3 500 m
针对集中式情报系统存在单点失效而导致整体失效、情报中心须事先确定、其角色与系统拓扑过于紧耦合、信息融合能力不能满足多信息源的处理要求等问题,结合Petri网分析和描述情报分发过程,提出一种构建于对等网络之上的基于主题的自组织情报分发模型,并给出融合和分发核心算法。应用事件代理自组织成Gnutella P2P网络进行验证,其结果显示,系统能够较好解决以上问题,同时具有较高的时效性。
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