检索结果-南通市图书馆

双种群混合遗传算法求解具有预防性维护的分布式柔性作业车间调度问题

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控制与决策 2023年第2期38卷 475-482页

作者：李佳磊顾幸生华东理工大学能源化工过程智能制造教育部重点实验室上海200030

在实际生产过程中,生产调度和设备维护相互影响,因此两者应该统筹优化.为研究具有预防性维护的分布式柔性作业车间调度问题,以最小化最大完工时间为目标,提出一种双种群混合遗传算法.结合问题特性,设计三维编码以及对应的机器解码方案,... 详细信息

在实际生产过程中,生产调度和设备维护相互影响,因此两者应该统筹优化.为研究具有预防性维护的分布式柔性作业车间调度问题,以最小化最大完工时间为目标,提出一种双种群混合遗传算法.结合问题特性,设计三维编码以及对应的机器解码方案,采用不同的策略初始化种群以均衡一部分工厂负载,为双种群设计不同的交叉变异算子提高算法的多样性,并利用交换精英解的方法实现两个种群的协作优化,同时针对关键工厂和预防性维护操作设计相应的局部搜索.最后对比现有算法,在同构和异构工厂的算例上进行实验,使用正交试验法优化算法参数设置.实验结果验证了局部搜索以及种群协作的有效性和双种群混合遗传算法求解具有预防性维护的分布式柔性作业车间调度问题的优越性.

关键词：生产调度预防性维护分布式柔性作业车间双种群遗传算法

改进生物地理学优化算法求解模糊分布式柔性作业车间调度问题

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控制理论与应用 2024年

作者：孙美玲顾幸生华东理工大学能源化工过程智能制造教育部重点实验室

经济全球化推动制造企业从单一工厂向多工厂协同模式转变,模糊分布式柔性作业车间调度问题(FDFJSP)成为调度领域的研究热点.为最小化FDFJSP的最大模糊完工时间,本文提出了一种基于模拟退火和局部搜索策略的生物地理学优化算法(BBOSL).... 详细信息

经济全球化推动制造企业从单一工厂向多工厂协同模式转变,模糊分布式柔性作业车间调度问题(FDFJSP)成为调度领域的研究热点.为最小化FDFJSP的最大模糊完工时间,本文提出了一种基于模拟退火和局部搜索策略的生物地理学优化算法(BBOSL).根据问题特点,设计了工厂–随机键的新型编解码方案;通过调度规则生成半数初始种群以提高种群质量;提出了基于模拟退火算法的新解接受方法和基于关键工厂的局部搜索策略以增强搜索能力;通过对算法参数调优提升了算法性能.实验结果验证了改进策略的有效性,并与现有算法进行了对比实验,验证了其在模糊集中式和模糊分布式柔性作业车间调度问题上的优越性.

关键词：生产调度模糊分布式柔性作业车间生物地理学优化算法调度规则模拟退火

多目标协同正弦优化算法求解分布式流水车间调度问题

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控制理论与应用 2023年

作者：郎峻顾幸生华东理工大学能源化工过程智能制造教育部重点实验室

针对最小化最大完工时间(makespan)、总拖期以及平均空闲时间的多目标序列相关准备时间分布式流水车间调度问题,本文提出一种多目标协同正弦优化算法(Multi-objective Collaborative Sine Optimization Algorithm,MCSOA)。算法主要包括... 详细信息

针对最小化最大完工时间(makespan)、总拖期以及平均空闲时间的多目标序列相关准备时间分布式流水车间调度问题,本文提出一种多目标协同正弦优化算法(Multi-objective Collaborative Sine Optimization Algorithm,MCSOA)。算法主要包括四个核心阶段:在多邻域搜索阶段,提出了基于关键工厂的搜索策略并通过正弦优化算法控制搜索范围;在破坏重构阶段,设计了一种迭代搜索策略引导个体的进化方向,同时使用正弦优化算法平衡全局开发与局部搜索;选择阶段使用非支配排序与参考点的方法筛选优质解,外部档案集用于存储所有非支配解;在协同阶段,设计种群间共享与竞争机制,平衡三个目标的优化。本文通过多目标优化的均匀性、反世代距离和覆盖率三项性能指标验证算法的有效性,并使用非参数检验证明所提出的算法具有显著性优势。

关键词：多目标优化分布式流水车间调度序列相关准备时间正弦优化算法协同优化

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用于方面情感三元组抽取的双向级联网络

计算机工程 2024年

作者：郑阿勇顾幸生华东理工大学信息科学与工程学院能源化工过程智能制造教育部重点实验室

方面情感三元组抽取(Aspect Sentiment Triplet Extraction， ASTE)是基于方面的情感分析子任务之一，其目标是从给定文本序列中抽取所有提及的方面及其对应的观点、观点表达的情感倾向，构成三元组。基于跨度级交互和端到端两个前提，... 详细信息

方面情感三元组抽取(Aspect Sentiment Triplet Extraction， ASTE)是基于方面的情感分析子任务之一，其目标是从给定文本序列中抽取所有提及的方面及其对应的观点、观点表达的情感倾向，构成三元组。基于跨度级交互和端到端两个前提，提出了双向级联网络：在编码块里应用条件层归一化让方面跨度和观点跨度的特征进行深层交互，实现两者间的级联；在“方面到观点”和“观点到方面”两个方向上进行三元组抽取，并设计了解码策略聚合两个方向上的结果；为缓解类别不平衡问题，在多标签交叉熵损失中加入稀疏因子来提高训练环节对稀疏正类的惩罚力度；为缓解曝光偏差问题，设计了跨度漂移和输出采样两种策略来构造负样本加入训练。模型在ASTE-Data-V2-EMNLP2020数据集上进行实验，在其四个子数据集14LAP、14RES、15RES、16RES上较SBN-ASTE模型的F1分数分别提高了0.91、0.17、2.0、1.56个百分点。

关键词：深层交互双向级联双向聚合曝光偏差类别不平衡

基于并行LSTM-CNN的化工过程故障检测

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华东理工大学学报（自然科学版） 2023年第3期49卷 382-390页

作者：肖飞扬顾幸生华东理工大学能源化工过程智能制造教育部重点实验室上海200237

为保证生产过程的安全稳定运行,避免因故障导致损失,及时检测出异常工况并对异常工况进行准确诊断十分重要。针对化工过程的复杂性,提出一种并行长短时记忆网络和卷积神经网络(Parallel Long and Short-Term Memory Network and Convolu... 详细信息

为保证生产过程的安全稳定运行,避免因故障导致损失,及时检测出异常工况并对异常工况进行准确诊断十分重要。针对化工过程的复杂性,提出一种并行长短时记忆网络和卷积神经网络(Parallel Long and Short-Term Memory Network and Convolutional Neural Network,PLSTM-CNN)模型进行化工生产过程故障检测。该模型有效结合LSTM对时间序列数据全局特征提取能力和CNN模型善于提取局部特征的能力,减少了特征信息的丢失,实现了较高的故障检测率。采用一维稠密卷积神经网络作为CNN的主体,结合LSTM网络对序列信息变化敏感的特点,在构建更深层网络的同时避免模型过拟合。采用最大互信息(Maximum Mutual Information Coefficient,MMIC)数据预处理方法,提高了数据的局部相关性以及从不同初始条件下PLSTM-CNN模型检测故障的效率。以TE(Tennessee Eastman)过程为研究对象,PLSTM-CNN模型在故障平均检测率和漏报率等指标上明显优于传统循环神经网络。

关键词：故障检测一维稠密卷积神经网络长短时记忆网络互信息 TE过程

基于引力搜索算法的混合零空闲置换流水车间调度

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计算机集成制造系统 2021年第7期27卷 1909-1917页

作者：赵芮顾幸生华东理工大学化工过程先进控制和优化技术教育部重点实验室上海200237

针对以最小化总流水时间为目标的混合零空闲流水车间调度问题,提出一种有效的贪婪引力搜索算法(GGSA)进行求解。引入了基于升序排列(ROV)规则的编码方式,使引力搜索算法(GSA)能够应用于离散优化问题;其次,对GSA进行了改进:在初始化中加... 详细信息

针对以最小化总流水时间为目标的混合零空闲流水车间调度问题,提出一种有效的贪婪引力搜索算法(GGSA)进行求解。引入了基于升序排列(ROV)规则的编码方式,使引力搜索算法(GSA)能够应用于离散优化问题;其次,对GSA进行了改进:在初始化中加入NEH(Nawaz-Enscore-Ham)启发式规则构造高质量的初始解,以提高搜索效率;引入可变迭代贪婪(vIG)算法,利用其较强的局部开发能力,提高算法精度;同时,在vIG算法中加入参照插入方案(RIS)和模拟退火收敛判据,前者可以加强局部搜索能力、加快收敛速度,后者可以帮助算法在一定程度上跳出局部最优。最后,通过对典型测试算例进行仿真,验证了所提出算法的有效性。

关键词：引力搜索算法混合零空闲流水车间调度迭代贪婪总流水时间

基于分布式深度神经网络的双馈风机低压故障穿越研究

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华东理工大学学报（自然科学版） 2023年第3期49卷 401-409页

作者：张哲源顾幸生华东理工大学能源化工过程智能制造教育部重点实验室上海200237

双馈风机的低电压穿越性能不仅依靠控制策略,还取决于对控制参数的选择。然而,控制参数优化算法耗时太久,在实时控制中达不到相应的效果。本文提出了一种基于离线参数优化和模型训练、在线故障识别的方法。首先通过已经建立的双馈风机(D... 详细信息

双馈风机的低电压穿越性能不仅依靠控制策略,还取决于对控制参数的选择。然而,控制参数优化算法耗时太久,在实时控制中达不到相应的效果。本文提出了一种基于离线参数优化和模型训练、在线故障识别的方法。首先通过已经建立的双馈风机(DFIG)并网模型获取大量不同类型的故障数据,并根据故障类型进行控制参数的离线优化,形成相应的低压穿越方式;然后将不同的故障数据进行分类,构成神经网络的训练样本;最后在电网故障瞬间利用训练好的分布式深度神经网络(Deep Neural Networks,DNN)迅速判断故障种类,并选择合适的控制策略。通过半实物仿真的方式验证了该方法的可行性以及在控制效果和速度方面的优势。

关键词：双馈风机深度神经网络低压穿越故障识别参数优化

面向柔性作业车间调度问题的改进博弈粒子群算法

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同济大学学报（自然科学版） 2020年第12期48卷 1782-1789页

作者：顾幸生丁豪杰华东理工大学信息科学与工程学院上海200237

对柔性作业车间调度问题的研究可以令实际生产加工过程更加贴合当今人们对商品个性化和定制化方面的需求。在对柔性作业车间调度问题中的多个性能评价指标进行研究后,巧妙利用它们间的矛盾点,在自创的问题编、解码方案的基础之上,建立... 详细信息

对柔性作业车间调度问题的研究可以令实际生产加工过程更加贴合当今人们对商品个性化和定制化方面的需求。在对柔性作业车间调度问题中的多个性能评价指标进行研究后,巧妙利用它们间的矛盾点,在自创的问题编、解码方案的基础之上,建立了博弈解集,并对传统粒子群算法的寻优机制进行改进,提出了改进博弈粒子群算法。运用该算法对一组标准问题调度算例进行求解,验证了该算法良好的求解性能。同时,通过与其他粒子群算法结果和耗时等的比对显示该算法可以更有效地求解以最小化最大完工时间作为唯一优化目标的柔性作业车间调度问题。

关键词：柔性作业车间调度问题粒子群算法关键工序最优化智能决策

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基于网格加速与顺序选取策略的图像匹配算法

华东理工大学学报（自然科学版） 2022年第5期48卷 657-664页

作者：江一苇顾幸生华东理工大学能源化工过程智能制造教育部重点实验室上海200237

特征点匹配可以在输入的图像之间生成一个对应关系,它是视觉里程计中一个基础且重要的模块,并且在不同的计算机视觉领域中有着广泛的应用。随机抽样一致(Random Sample Consensus,RANSAC)算法是一种应用较广的图像匹配算法,但存在召回... 详细信息

特征点匹配可以在输入的图像之间生成一个对应关系,它是视觉里程计中一个基础且重要的模块,并且在不同的计算机视觉领域中有着广泛的应用。随机抽样一致(Random Sample Consensus,RANSAC)算法是一种应用较广的图像匹配算法,但存在召回率较低且耗时较长的问题。本文基于网格运动统计方法与顺序选取策略,提出了RANSAC改进算法。首先,对初始特征匹配进行质量排序,并在此基础上将输入图像划分为一定数量的网格,根据运动平滑性理论进行网格内匹配统计;然后,选取评分高的网格分别进行局部单应性矩阵估算;最终,将局部单应性矩阵进行聚合,进一步消除噪声影响,得到最优模型。此外,求取单应性矩阵时采用了顺序选取策略,进一步提升了算法的效率。仿真结果表明,本文方法具有较明显的优越性。

关键词：特征点匹配随机抽样一致算法网格统计顺序选取策略