关键词
航空公司乘务员排班系统的优化算法研究及设计实现
作者: 饶云波   来源: 电子科技大学 年份: 2016 文献类型 : 学位论文 关键词: 遗传算法   模拟退火算法   排班系统   多目标优化  
描述: 计算机和通信技术的飞速发展极大地改变了企业的经营管理方法,为了提高企业的竞争力,各行各业在建立了事务处理系统多年后正逐步建立企业自身的决策支持系统。 随着中国民用航空业的发展,市场竞争日益激烈。要想稳固并扩大航空公司的市场份额,保持企业的竞争能力,建立有效的数字化管理系统尤显迫切和必要。 本文的课题是“航空公司乘务员排班系统的算法研究及设计实现”,该课题以遗传算法和模拟退火算法为理论基础,并依托成都东软信息技术学院项目“国际航空公司西南分公司乘务员智能排班调度系统”将遗传算法和模拟退火算法相结合,通过对这个两个算法的研究来对乘务员排班的结果进行优化,使得最终得到合理的结果。同时也为遗传算法和模拟退火算法在该项目领域工程中的进一步研究、应用提供理论依据。 在各学科相互交叉相互渗透的今天,将遗传算法和模拟退火算法结合,既弥补了遗传算法收敛速度慢,容易陷入局部最优解的弊端,又增强了模拟退火算法的分布性和自适应性。本文介绍了遗传算法和模拟退火算法的概念、原理及其在各个领域的应用。通过工程项目“国际航空公司西南分公司乘务员智能排班调度系统”的研究,进一步的发现了遗传算法和模拟退火算法的应用优势,并通过项目更加加深了软件工程技术和软件质量保证的研究。 本文的重点在于提出了遗传算法和模拟退火算法在“乘务员智能排班调度系统”这一工程领域的优化问题。对排班系统中所涉及到的乘务员排班通用算法模型、乘务员排班任务均衡算法模型、乘务员热门航线排班算法模型等模型进行研究。通过遗传算法和模拟退火算法进行组合优化,也提出了GASA的混合算法问题。在遗传算法中采用遗传算法的自适应全局优化概率搜索算法进行解决。在模拟退火算法中,提出结合“逐日法”和“一个乘务员接一个乘务员”的方法组成试探性方法。并使用了一组航空公司的数据进行模拟测试,发现目标函数与设计的算法是合理的也是有效的。
基于粒子群优化算法的航空发动机故障诊断与性能参数预测研究
作者: 郑波   来源: 电子科技大学 年份: 2018 文献类型 : 学位论文 关键词: 最优分类点   粒子群优化算法   故障诊断与预测   多目标优化   粒度计算  
描述: 基于粒子群优化算法的航空发动机故障诊断与性能参数预测研究
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