导读:本文包含了平衡约束优化问题论文开题报告文献综述、选题提纲参考文献及外文文献翻译，主要关键词:算法,启发式,布局,函数,果蝇,策略,拟人。
平衡约束优化问题论文文献综述
肖钦心,郭秀萍,谷新军[1]（2019）在《多类约束下的随机混流U型拆卸线平衡排序问题优化》一文中研究指出为提高混流产品拆卸效率,针对固定工作站数量约束、位置约束、优先关系约束,考虑任务操作完成时间的不确定性,建立了以最小化循环时间(Cycle Time,CT)和最小化工作站平均空闲时间为目标的混流U型拆卸线平衡排序问题的数学模型。结合混流拆卸线的具体特点,提出了一种改进的并行邻域搜索算法(Improved Parallel Neighborhood Search,IPNS),该算法定义两类不同的邻域结构,采用动态搜索策略,通过独立搜索以及直接交换邻域的方式以最大限度寻找最优解。最后,通过多个算例验证了算法的有效性。(本文来源于《工业工程与管理》期刊2019年05期）
蔡宁,张则强,朱立夏,贾林[2]（2018）在《多约束能耗拆卸线平衡问题的改进果蝇模糊优化》一文中研究指出为了解决实际拆卸线的能耗浪费问题,综合考虑固定工位约束、相斥约束、相容约束等多约束条件,建立了以最小化拆卸能耗、拆卸成本和均衡指数为优化目标的拆卸线优化模型.通过定义目标隶属度函数,采用最大满意度将多目标问题转化为模糊综合优化问题.设计了一种改进离散果蝇算法,采用变异方式产生邻域解,执行嗅觉操作;通过筛选最优邻域解,更新当前解,执行视觉操作.采用全局协作机制,提高全局搜索能力,并采用改进模拟退火机制,避免陷入局部最优.通过算法的对比验证,表明了该算法具有较好求解性能.最后将该算法应用于求解电视机拆卸实例,得到2个综合较优的拆卸方案,验证了模型和方法的可行性.(本文来源于《信息与控制》期刊2018年06期）
彭再云,熊勤,王泾晶,王子元[3]（2018）在《近似平衡约束向量优化问题解集的上Painlevé-Kuratowski收敛性》一文中研究指出主要研究近似平衡约束向量优化问题解集的稳定性.考虑了一类近似平衡约束向量优化问题,在目标函数列Gamma-收敛,而不必是连续收敛情形下,分别获得近似平衡约束向量优化问题有效解集、弱有效解集和强有效解集的上Painlevé-Kuratowski收敛性,所得结果推广和改进了最近文献的结果.(本文来源于《系统科学与数学》期刊2018年08期）
邹宾森[4]（2018）在《工具约束下双边拆卸线平衡问题建模与Pareto改进猫群优化算法》一文中研究指出随着自然资源的逐渐枯竭和人类对自然日益加大的资源攫取,资源短缺已成为当今世界重点关注的问题。回收再制造因其良好的经济效益和环境效益受到广泛关注,拆卸是再制造的核心关键之一,拆卸线是当前规模化拆卸的主要方式,但拆卸线平衡问题制约着拆卸线的进一步发展。本文针对面向再制造的拆卸线平衡问题展开研究。在当前尚未有双边布局拆卸线平衡问题研究但双边拆卸线被广泛的应用于拆卸生产的情况下,分析了双边布局拆卸线作业特性、探究了各类因素对双边拆卸作业的影响机理和制约条件。结合当前拆卸线平衡问题研究中忽略工具因素的不足,在双边布局形式下,从作业时间、拆卸效率和线平衡的角度出发,分析了工具因素对拆卸作业的影响,建立了兼顾考虑工作站数目、拆卸效率、平衡指标和工具更换指标的工具约束下的双边拆卸线平衡问题多目标评价模型。对双边布局形式下的拆卸线平衡问题解码方式展开了研究,从最优化解码结果和简化解码过程出发,将任务解码分为线上解码和工作站内解码。线上解码中,采用优先最小化工作站数目、次优先最小空闲时间指标的解码方针确定任务具体的线上分配方案;站内解码中,基于任务优先关系和当前拆卸情况出发,通过分析任务拆卸时间轴,确定任务的具体拆卸分配方案。为优化求解所建立多目标拆卸线平衡问题评价模型,提出一种改进的猫群优化算法。针对拆卸线平衡问题编码方式,采用基于随机数排序和扰动的搜寻模式保持种群多样性;将遗传算法交叉操作和变异操作引入跟踪模式中指导种群向全局最优逼近,有效的克服了猫群优化算法容易早熟的缺点;结合拆卸线平衡问题的多目标特性,将Pareto引入所提算法中以避免人为因素对各目标的干扰;为加速算法寻优过程,采用精英策略,以使优秀个体能参与迭代寻优和加速算法收敛;采用拥挤距离精简外部档案集以提高算法运行效率。通过对已有的包含10个任务、25个任务、52个任务的经典多目标拆卸线平衡问题算例进行求解,并从支配性、均值以及C指标上与算例已有公开求解结果进行对比,验证了本文所提算法的有效性和高质量性;通过对基本猫群算法求解结果进行对比,验证了本文引入遗传操作的有效性。最后将所建立模型和所提算法应用于拆卸线设计中,所求结果能为决策者提供多样化的参考。(本文来源于《西南交通大学》期刊2018-05-01）
曾媛[5]（2016）在《带平衡约束的多形状装填问题的两阶段优化算法研究》一文中研究指出卫星舱装填问题可简单描述为:将给定的仪器和设备等有效载荷合理地、紧凑地放置在卫星舱的承载板上,满足给定的性能约束前提下,使舱室尽可能小。求解该问题时,一般都是将仪器和设备简化为圆柱体和长方体,进而将每一个承载面的装填问题归结为平衡约束混合圆和矩形布局问题,但这种简化可能降低其求解精度,进而影响卫星舱整体装填方案的质量。为此,本课题组在国家自然科学基金的资助下,以卫星舱装填设计为背景,研究带平衡约束的多形状仪器和仪表装填的布局设计问题。其思想是:基于几何、数学、计算机图形学和运筹学等知识,首先将仪器和设备简化为圆柱体、半圆柱体、长方体、叁棱柱、梯台和半圆柱长方体,进而将每一个承载板表面的装填问题归结为圆、半圆、矩形、叁角形、梯形及半圆矩形的多形状混合装填的布局问题;然后探索可行有效的求解方法,主要工作和创新描述如下。1.提出一种基于改进动态调整的平衡约束多形状粗装填方法。将多形状用其外包络矩形替代进行粗装填。提出一种改进的动态调整策略,并将其与拟人拟物算法结合,获得平衡约束多形状粗装填的最优方案。数值实验表明:提出的方法能在迭代求解过程中有较快的收敛速度,特别对大规模布局问题有效。2.提出一种基于移动策略的平衡约束多形状精调方法。对于已经布局好的外包络矩形的布局方案,去除外包络矩形之后的方案还可以进一步优化,本文提出了一种简单的判断干涉的方法,计算待布物之间的嵌入度,并应用试探性的移动策略,优化布局方案。实验表明,本文提出的干涉判断的方法,有效的减少了干涉量计算的时间、提高了求解多个形状的布局方案的效率。本文以卫星舱布局问题为研究背景,研究平衡约束多形状布局问题,提出其粗装填和精调两阶段方法,并进行了算例验证。实验数据表明,本文算法在多形状物体布局问题的计算效率优于现有的算法,希望能作为3-D多形状平衡约束装填问题求解的阶段性成果,也为其它2-D多形状布局问题研究提供参考和借鉴。(本文来源于《湘潭大学》期刊2016-06-08）
朱向[6]（2015）在《带轴重约束货物平衡装载问题优化研究》一文中研究指出针对考虑轴重约束集装箱卡车货物优化装载问题,建立以最大化装载率和负重心偏离度为目标,以平衡及轴重为约束条件的数学模型,设计改进型贪婪自适应搜索算法(IGASP)对问题进行求解.算法先基于启发式方法构造布局方案,再结合重心边界条件分析对获得方案进行可行性分析,对违反约束装载率较高的方案提出了两种重心调整的方法,进而将有关过程融入贪婪自适应搜索形成解的改进机制实现问题优化求解.基于现实算例的试验分析,证明所提方法求解带轴重约束货物平衡装载问题具有较好效果.(本文来源于《交通运输系统工程与信息》期刊2015年05期）
田茁君[7]（2012）在《求解平衡约束圆集布局问题的启发式并行蚁群优化方法研究》一文中研究指出布局问题(Packing问题)，其研究背景包括印刷电路板(PCB)布局方案设计,航天器舱的布局方案设计，工厂机床摆放问题等。求解这些问题不仅要求待布物能放置在尽可能小的空间内，而且还必须满足多个约束条件。因此，这些布局问题称为带性能约束的布局问题。平衡约束的圆集Packing问题(ECPP问题)是其中最典型的一类。由于它的NP属性，被国内外学者广泛研究，并提出了许多有效的算法，例如，启发式算法和演化算法(模拟退火、禁忌算法、蚁群算法、粒子群算法和遗传算法)等。由于启发式算法的针对性强，演化算法的效率提高遇到干涉量计算的瓶颈问题，故学者们一直在探索将启发式算法与演化算法相结合的混合算法。本课题组在湖南省自然科学基金的支持下，以卫星舱布局设计为背景，对ECPP问题的启发式算法、阶梯式优化策略和并行蚁群优化进行研究，取得了多项研究成果，提高了算法的计算效率、求解精度和稳定性。其主要工作如下：(1)针对ECPP问题，提出一种快速启发式构造的随机搜索算法(HRSA)。其可行解的启发式构造是在轮盘赌选择的定序概率公式中将半径和质量都作为启发信息,以及外围逆时针排列定位待布圆，其定序定位规则比徐义春(2007，控制与决策)提出的逐步定序定位算法降低了计算复杂度，且构造的布局方案的外包络半径和静不平衡量更小。实验结果表明：FHRSA比已有随机搜索算法提高了计算精度和效率。.(2)针对ECPP问题，提出一种快速启发式蚁群算法(FHACOA)。文中算法充分利用蚁群算法的正反馈原理，将提出的发式方法与蚁群优化相结合，以避免迭代过程中的干涉量计算，提高ECPP的求解效率和计算精度。实验结果验证了所提出算法的有效性。(3)针对ECPP问题，提出一种并行阶梯式蚁群算法(SPACOA)。文中阶梯式蚁群优化是将解空间分成若干多子空间，然后依次优化每一个子空间的解分量。其子空间的优化是在整个解空间上对种群进行给定次数的蚁群迭代，并且已优化的子空间分量保持不变。将并行机制和提出阶梯式蚁群优化结合，进一步提高平衡约束的圆集Packing问题的计算精度、计算效率和算法的稳定性。实验结果验证了所提出算法的有效性。本文以卫星舱布局问题为背景,研究了带平衡约束的圆集布局问题,提出的算法具有很好的性能，希望能将它们应用到其它带性能约束的布局问题求解。(本文来源于《湘潭大学》期刊2012-04-20）
徐义春,董方敏,刘勇,肖人彬[8]（2010）在《带平衡约束矩形布局优化问题的遗传算法》一文中研究指出研究二维矩形布局优化问题,将多个不同重量和尺寸的矩形目标填充到一个圆形容器中,要求给出最小的容器半径,并且系统保持平衡.目前的文献多采用局部搜索方法,但布局质量有待提高.文中设计一种构造式方法——定位法.其基本思想是将一个矩形围绕另外一个已经确定位置的矩形作为参照进行部署.由于围绕着参照矩形部署时只考虑有限个可布局位置,故定位法具有多项式时间复杂性.定位法可能得到较好的布局,但其质量受到布局顺序的影响较大,因此文中提出一种基于遗传算法的布局顺序寻优算法,其中遗传算法的交叉算子和变异算子经过特别的设计,使得遗传的下一代能继续作为布局顺序.在具有大规模测试用例的测试集上的计算结果表明,该布局方法比局部搜索方法有更优良的计算性能.(本文来源于《模式识别与人工智能》期刊2010年06期）
葛淑芹,赵文玲,周金川[9]（2010）在《随机平衡约束优化问题约束条件的研究》一文中研究指出研究带有不确定变量的非线性平衡约束优化问题,通过NCP函数将平衡约束优化问题转化为一般的等式约束优化问题,同时也讨论了约束函数的SC1性.(本文来源于《山东理工大学学报(自然科学版)》期刊2010年05期）
段翀[10]（2007）在《平衡约束优化问题的光滑化方法和SQP法研究》一文中研究指出含平衡约束的数学规划是近年来运筹学领域中的一个热点问题。它起源于经济学中的对策论，并且在经济分析、自然科学和工程计算中有着广泛地应用。然而，由于自身可行域的复杂性，使得寻找此类问题的解法变得异常困难。到目前为止，其有效算法并不多。本文主要做了以下两方面工作：第一，在F．Facchinei，H．Y．jiang与L．Qi[26]中的思想启发下，利用F单调及强二阶充分条件，将平衡约束优化问题转化为一类互补约束优化问题，并通过引入一种互补函数及其光滑函数，构造其光滑逼近子问题。并通过修正[26]中的证明方法，证明了光滑逼近子问题总是可行的，在可行点非退化条件下，证明了其稳定点序列收敛于原平衡约束优化问题的B稳定点。第二，利用辅助变量ζ，构造了一个修正的二次规划子问题。与传统SQP法相比，该二次规划子问题总是可行的。由此建立了一种基于SQP方法的新算法，且在迭代序列的聚点满足非退化假设条件下，获得了算法的全局收敛性。(本文来源于《内蒙古大学》期刊2007-06-15）
平衡约束优化问题论文开题报告
（1）论文研究背景及目的
此处内容要求：
首先简单简介论文所研究问题的基本概念和背景，再而简单明了地指出论文所要研究解决的具体问题，并提出你的论文准备的观点或解决方法。
写法范例：
为了解决实际拆卸线的能耗浪费问题,综合考虑固定工位约束、相斥约束、相容约束等多约束条件,建立了以最小化拆卸能耗、拆卸成本和均衡指数为优化目标的拆卸线优化模型.通过定义目标隶属度函数,采用最大满意度将多目标问题转化为模糊综合优化问题.设计了一种改进离散果蝇算法,采用变异方式产生邻域解,执行嗅觉操作;通过筛选最优邻域解,更新当前解,执行视觉操作.采用全局协作机制,提高全局搜索能力,并采用改进模拟退火机制,避免陷入局部最优.通过算法的对比验证,表明了该算法具有较好求解性能.最后将该算法应用于求解电视机拆卸实例,得到2个综合较优的拆卸方案,验证了模型和方法的可行性.
（2）本文研究方法
调查法：该方法是有目的、有系统的搜集有关研究对象的具体信息。
观察法：用自己的感官和辅助工具直接观察研究对象从而得到有关信息。
实验法：通过主支变革、控制研究对象来发现与确认事物间的因果关系。
文献研究法：通过调查文献来获得资料，从而全面的、正确的了解掌握研究方法。
实证研究法：依据现有的科学理论和实践的需要提出设计。
定性分析法：对研究对象进行“质”的方面的研究，这个方法需要计算的数据较少。
定量分析法：通过具体的数字，使人们对研究对象的认识进一步精确化。
跨学科研究法：运用多学科的理论、方法和成果从整体上对某一课题进行研究。
功能分析法：这是社会科学用来分析社会现象的一种方法，从某一功能出发研究多个方面的影响。
模拟法：通过创设一个与原型相似的模型来间接研究原型某种特性的一种形容方法。
平衡约束优化问题论文参考文献
[1].肖钦心,郭秀萍,谷新军.多类约束下的随机混流U型拆卸线平衡排序问题优化[J].工业工程与管理.2019
[2].蔡宁,张则强,朱立夏,贾林.多约束能耗拆卸线平衡问题的改进果蝇模糊优化[J].信息与控制.2018
[3].彭再云,熊勤,王泾晶,王子元.近似平衡约束向量优化问题解集的上Painlevé-Kuratowski收敛性[J].系统科学与数学.2018
[4].邹宾森.工具约束下双边拆卸线平衡问题建模与Pareto改进猫群优化算法[D].西南交通大学.2018
[5].曾媛.带平衡约束的多形状装填问题的两阶段优化算法研究[D].湘潭大学.2016
[6].朱向.带轴重约束货物平衡装载问题优化研究[J].交通运输系统工程与信息.2015
[7].田茁君.求解平衡约束圆集布局问题的启发式并行蚁群优化方法研究[D].湘潭大学.2012
[8].徐义春,董方敏,刘勇,肖人彬.带平衡约束矩形布局优化问题的遗传算法[J].模式识别与人工智能.2010
[9].葛淑芹,赵文玲,周金川.随机平衡约束优化问题约束条件的研究[J].山东理工大学学报(自然科学版).2010
[10].段翀.平衡约束优化问题的光滑化方法和SQP法研究[D].内蒙古大学.2007
论文知识图
