【摘 要】
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为了解决分布式环境下科技资源服务过程并发服务访问不确定性高,按需服务实体产业分配不均衡的问题,提出一种基于多群落协作搜索的启发式任务调度策略.在分析科技资源服务调度过程及特点的基础上,搭建了考虑分布式科技资源并发服务访问不确定性和资源分配不均衡性的多服务任务优化调度模型;给出该调度模型的多群落双向驱动进化算法,并采用二进制对粒子的速度和位置进行编码,通过重构粒子表达式完成粒子群算法到离散空间的映射,同时建立不同粒子群落之间的交互进化机制以增强种群的多样性,进而提高算法对搜索环境的适应能力和求解精度.以汽车
【机 构】
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昆明理工大学机电工程学院,云南 昆明650550;电子科技大学机械与电气工程学院,四川 成都611731;北京理工大学机械与车辆学院,北京100081
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为了解决分布式环境下科技资源服务过程并发服务访问不确定性高,按需服务实体产业分配不均衡的问题,提出一种基于多群落协作搜索的启发式任务调度策略.在分析科技资源服务调度过程及特点的基础上,搭建了考虑分布式科技资源并发服务访问不确定性和资源分配不均衡性的多服务任务优化调度模型;给出该调度模型的多群落双向驱动进化算法,并采用二进制对粒子的速度和位置进行编码,通过重构粒子表达式完成粒子群算法到离散空间的映射,同时建立不同粒子群落之间的交互进化机制以增强种群的多样性,进而提高算法对搜索环境的适应能力和求解精度.以汽车发动机故障诊断维修资源服务任务调度过程为例,验证了所提方法的有效性,为复杂调度问题的求解提供了有效手段.
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针对机器人视觉自动测量中的下一最佳测量位姿确定问题,提出一种融合深度图像与密度聚类方法.该方法采用结构光双目视觉测量技术获得初始视角下被测物体的深度图像和三维点云数据,基于深度图像信息快速获取被测物体的边缘与密度聚类分析区域,基于密度聚类方法判定区域的复杂程度,进一步结合视场要求计算子区域权重,获得下一视场的最佳移动方向.利用趋势面分析预测下一最佳测量位姿的空间范围,采用深度图像信息获得趋势面分析全局区域,并快速获得中心趋势线的空间数据以确定下一最佳测量位姿.建立了Universal Robot 5 (U
为解决非标产线集成商转型发展所带来的装配作业管控难点,分析了多客户地总装作业过程存在的问题与系统质量属性需求,提出一种跨企业协同多用户、敏捷响应装配现场情况的管控机制,设计开发了多地总装作业管控系统.该系统以基于云计算的三阶管控机制为核心,采用基于领域驱动设计分层方法的微服务架构和SpringCloud技术框架,实现作业过程信息化和精细化计划控制,满足集成商对系统的低成本、可维护性需求.
针对笛卡尔空间与关节空间的映射非线性,喷涂轨迹和关节轨迹不满足混合约束的问题,提出基于双种群混沌搜索粒子群优化(DCSPSO)算法的机器人喷涂轨迹协同优化.根据预选取的轨迹特征点构建关节角度序列,以机器人的喷涂效率和运动稳定性为目标建立关节轨迹多目标优化模型,利用DCSPSO算法求解优化模型得到Pareto最优解,使关节轨迹满足机器人运动学约束,最后根据理论轨迹与反馈轨迹的弦高误差和漆膜厚度误差建立喷涂轨迹误差模型,并验证最优解的质量,使喷涂轨迹满足加工精度约束.通过实例表明,DCSPSO算法较多目标遗传
工艺参数选择是动力电池焊接行业面临的困难,为提升动力电池焊接效率并满足多项目标,采用核岭回归与多目标粒子群优化算法相结合的方法辅助优化工艺参数选择.构造了工艺参数对应的焊接下限,继而利用基于高斯核函数的核岭回归模型进行拟合;多目标粒子群的每个粒子代表一组工艺参数,通过群体进化与变异、引导者选取与优化、解集维护3种操作,并结合回归模型,有效获取了指定焊接目标下的最优解集.该方法还借鉴K近邻算法思想设计评价标准,以度量每个解的可靠性,进一步筛选更优质的解,保证所选工艺参数有更高的容错性.所提方法解决了电池焊接
鉴于柔性作业车间调度问题(FJSP)是广泛存在于制造企业实际生产过程中的复杂NP-hard组合优化问题,针对FJSP的特点,结合Jaya算法与禁忌搜索算法的各自优势,提出一种改进Jaya算法求解该问题.在该算法中,根据离散的Jaya算法公式提出一种扩展离散Jaya算法操作机制,设计了Jaya迭代候选解集方法以及结合相似度和最大完工时间的选择策略,保证了种群的多样性并提高了Jaya算法的搜索能力;提出融合M.G.和N7两种邻域结构的禁忌搜索算法,使混合算法在分散搜索和集成搜索之间达到平衡.通过测试著名的FJ
针对工序质检结果使原作业计划不能有效指导车间生产的现状,研究考虑工序质检的柔性作业车间动态调度问题.建立以最小化工件的最大完工时间和最小化排产方案变更差异为目标的混合整数规划模型,并提出一种基于局面评价的遗传退火算法.该算法将遗传算法的种群和变异概念引入模拟退火算法,利用模拟退火算法多次获得局部最优解以及大规模变异跳出局部最优的机制,获得最终全局近优解.在解码规则中直接考虑调度目标,提出基于局面评价的解码机制,避免产生劣质解,从而减小解空间.采用所提算法对文献中的案例进行扩充和求解,并与3种算法对比,验证
为解决传统符号聚合近似方法分析时序数据时丢失序列波动形态信息的问题,提出一种融合波动信息的时间序列符号聚合近似方法.该方法在传统符号化方法的基础上定义波动率指标来同时量化时间序列的波动幅度和变化趋势信息,用融合波动率的符号矢量近似刻画子序列,在此基础上给出一种新的时间序列距离度量方法.以此度量方法为基础,提出时间序列的相似性计算和分类方法,并在公开数据集上进行了分类学习实验.实验结果表明,所提方法在绝大部分数据集上获得了较传统符号聚合近似方法更好的分类准确率,尤其在时间序列具有明显的局部波动或明显的上升、
为了将可变批次的调度策略应用于生产,以提高大规模柔性作业车间的生产效率和设备利用率,针对柔性作业车间可变子批问题的特点,建立了以最小化完成时间和最小化批次数目为优化目标的多目标柔性作业车间调度模型和析取图模型,提出一种改进的候鸟算法求解该问题.算法设计了精英分批和可行邻域结构两种策略用于提高算法的搜索效率.通过对比实验验证了可变批次划分策略的优势和所提算法的有效性.
针对带有相同并行机的混合流水车间调度问题,以最小化最大完工时间为研究目标,提出一种改进灰狼优化算法.根据问题特征建立了数学模型;对灰狼算法中的重要控制参数C提出一种新的计算公式,保证了算法的初期全局勘探能力和后期局部搜索能力.随着狼群向决策狼聚集,为了保持狼群的多样性,提出一种基于平面镜成像学习策略,以避免算法陷入局部最优.鉴于混合流水车间每个阶段加工设备的配置不均衡,采用正序和逆序解码策略,从而提高找到问题最优解的概率.将所提算法和其他算法应用于某企业实际案例与benchmark案例进行对比,验证了算法
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