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基于空间约束的舰载机出库调度 总被引:1,自引:0,他引:1
舰载机在航母上的调度问题是制约舰载机出动和回收的重要因素,以往研究主要集中在飞行甲板调度方面。针对舰载机在航母上的出入库问题进行研究,着力解决舰载机在航母上二、三波次的出动能力。首先对舰载机出库的流程进行分析,梳理制约因素。其次,应用柔性流水车间调度理论对空间约束条件下的舰载机出库调度问题进行建模。再次,对智能粒子群算法应用于舰载机出库调度问题进行分析,对编码进行设计,并给出算法流程。最后,对出库流程进行仿真,计算出最优出库方案及时间,验证了模型的准确性。 相似文献
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This article introduces the twin robots scheduling problem (TRSP), in which two robots positioned at the opposite ends of a rail are required to deliver items to positions along the rail, and the objective is to minimize the makespan. A proof of ‐hardness of the TRSP is presented, along with exact and heuristic algorithms. Computational results on challenging instances are provided.Copyright © 2014 Wiley Periodicals, Inc. Naval Research Logistics 61: 119–130, 2014 相似文献
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针对不同类型威胁体存在的战场环境中无人车辆战术机动路径规划问题,提出了一种基于威胁代价地图的粒子群优化(Particle Swarm Optimization,PSO)方法。借助极坐标系中关键点的极角进行路径描述,并使用分段3次Hermite插值方法形成光滑路径,将路径规划问题转化为关键点极角的参数优化问题。针对基本PSO(BPSO)算法存在的早熟收敛和后期迭代效率低的缺陷,借鉴以群集方式生活的物种按照不同任务对种群进行分工的机制,提出了一种基于多任务子群协同的改进粒子群优化(Particle Swarm Optimization based on the Multi—tasking Subpopu—lation Cooperation,PSO-MSC)算法。借助该算法的快速收敛和全局寻优特性实现了最优路径规划。实验结果表明:该算法可以快速有效地实现战场环境下无人车辆的战术机动路径规划,且规划路径安全、平滑。 相似文献
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具有高柔顺性、低能耗、高功率等特点的微型软体机器人在管道检修、战场侦察等复杂环境中具有广阔的应用前景。能源与驱动器决定了微型软体机器人运动方式和运动性能。为使更多研究人员了解现有柔性驱动技术及其能量来源的研究进展,从物理能源驱动、化学能源驱动以及生物混合驱动三方面入手,总结了基于这三种能源的典型驱动方式并分析其优劣。对现有柔性驱动及其能源存在的不足与未来发展进行讨论与总结,可为后续软体机器人柔性驱动技术发展与性能提升提供参考。 相似文献
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