物料配送是数字化车间物流智能化的关键,物料配送的及时准确直接决定着生产线运行的稳定与效率。针对数字化车间,文章提出物料分区存储、以工位为中心的配送优化路径,建立了以总配送时间最短为目标函数、带时间窗的多工位物料配送优化模型,并运用遗传算法对模型进行求解,据此得到工位与仓储区之间的对应关系。最后以安徽省某高端液压元件制造企业数字化车间为算例,验证了文中提出的生产线物流配送优化策略的有效性与可行性。

针对多台变电站巡检机器人在同时调度分配过程中的转移运用车辆路径问题(Vehicle Routing Problem,VRP),提出了基于时空特征的机器人群体路径规划算法,有助于提高机器人在电力生产中的应用效能。首先建立基于变电站位置的纵横坐标构建平面二维坐标的宏观路网;其次梳理变电站之间的距离、机器人的能耗等约束条件,并构建考虑变电站巡检时间窗的时空三维坐标系;最后遍历搜索各台机器人完成区域内变电站巡检任务的可选路径,并在组合优化后提出解决机器人转移运用VRP问题的调配方案。实际应用效果表明,该方法能够在满足变电站多时间窗边界的基础上得到最优路径。

提出了一种加入时间窗的时空自适应窗体中心加权的中值均值滤波算法，在自适应的时空滤波窗体内采用中心加权的中值选取并结合加权均值算法滤除压力分布中混合噪声。实验证明：该方法对于受椒盐噪声、高斯噪声污染比较严重的压力分布数据有较好的滤波效果，与小波、维纳滤波等其他线性滤波算法相比计算量要小得多。

提出了带货物权重及时间窗的车辆路径问题在车辆数不确定条件下的一个新的求解算法.通过利用轮盘赌选择策略,既能使最优个体进入下一代,又避免了个体之间因为适应度不同而被选择进入下一代的机会相差很大,从而保证了下一代的多样性并提高了算法的收敛速度.选用cx交叉算子有效避开遗传算法的＂早熟收敛＂,同时对路径划分算法进行优化,从而达到VRPTWW车辆数与路径双重优化.数值实验结果表明,此算法可以有效求得车辆路径问题的优化解或近似优化解,是求解车辆路径问题的一个较好的方案.