随着定制化生产的市场需求日趋显著,Seru生产系统(seru production system,SPS)应运而生,并逐渐成为生产研究领域的热点。文章针对混合Seru生产系统的构建以及调度问题进行研究,即在短生产线生产场景下,基于巡回式Seru单元,建立混合Ser...随着定制化生产的市场需求日趋显著,Seru生产系统(seru production system,SPS)应运而生,并逐渐成为生产研究领域的热点。文章针对混合Seru生产系统的构建以及调度问题进行研究,即在短生产线生产场景下,基于巡回式Seru单元,建立混合Seru生产系统的数学模型,并以最大完工时间以及总工时建立双优化目标,决策混合Seru的构建顺序。先基于黏菌优化算法,针对其初始化效率低的局限性,引入Tent混沌映射以及精英反向学习策略,得到混沌精英黏菌(chaoticeliteslimemouldalgorithm,CESMA)算法。最后,通过实验,验证了混合Seru生产系统中,混沌精英黏菌算法对于混合Seru生产系统构建实例的优越性。展开更多
田路分割是农机轨迹语义分割模型的重要任务之一,其目的是将轨迹自动分割为田间作业轨迹和道路行驶轨迹。田路分割模型的参数是影响其分割准确性及精度的关键因素,传统的参数选择方法效率较低且难以获得较好的方案,限制了模型的分割性...田路分割是农机轨迹语义分割模型的重要任务之一,其目的是将轨迹自动分割为田间作业轨迹和道路行驶轨迹。田路分割模型的参数是影响其分割准确性及精度的关键因素,传统的参数选择方法效率较低且难以获得较好的方案,限制了模型的分割性能。因此,该研究选用基于方向分布的田路分割模型(Field-Road Trajectory Segmentation Based on Direction Distribution,BDFRTS),尝试从参数优化的角度研究模型的性能提升,提出的方法主要包括两个方面,首先建立了一种基于元启发式算法(Metaheuristic Algorithms,MA)的田路分割模型参数优化解决方案;其次,在黏菌算法(Slime Mould Algorithm,SMA)的基础上提出了一种改进的多元振荡黏菌算法(Multiplex Oscillation Slime Mould Algorithm,MOSMA)求解参数优化方案以更好地提高模型的分割性能。MOSMA分别提出一种动态引导策略与多元振荡策略强化了黏菌的振荡收缩反应及细胞质的流动过程,进而增强了算法的优化能力。为验证所提参数优化方法的有效性,将博创联动提供的中国农机在2021年9月底—10月中下旬进行水稻收割的作业轨迹作为数据集开展试验。试验结果表明,该研究所提方法有效地提升了田路分割模型的准确性和性能。MOSMA-BDFRTS分割模型在10组高密度轨迹中的平均准确率相比网格搜索田路分割模型、粒子群田路分割模型分别提高了25和28个百分点;在10组低密度轨迹中分割的平均准确率分别提高了17和14个百分点。该研究可为田路分割技术提供合理的性能优化方案,也为农业机械运动轨迹分割技术的效率研究提供参考依据。展开更多
文摘随着定制化生产的市场需求日趋显著,Seru生产系统(seru production system,SPS)应运而生,并逐渐成为生产研究领域的热点。文章针对混合Seru生产系统的构建以及调度问题进行研究,即在短生产线生产场景下,基于巡回式Seru单元,建立混合Seru生产系统的数学模型,并以最大完工时间以及总工时建立双优化目标,决策混合Seru的构建顺序。先基于黏菌优化算法,针对其初始化效率低的局限性,引入Tent混沌映射以及精英反向学习策略,得到混沌精英黏菌(chaoticeliteslimemouldalgorithm,CESMA)算法。最后,通过实验,验证了混合Seru生产系统中,混沌精英黏菌算法对于混合Seru生产系统构建实例的优越性。
文摘田路分割是农机轨迹语义分割模型的重要任务之一,其目的是将轨迹自动分割为田间作业轨迹和道路行驶轨迹。田路分割模型的参数是影响其分割准确性及精度的关键因素,传统的参数选择方法效率较低且难以获得较好的方案,限制了模型的分割性能。因此,该研究选用基于方向分布的田路分割模型(Field-Road Trajectory Segmentation Based on Direction Distribution,BDFRTS),尝试从参数优化的角度研究模型的性能提升,提出的方法主要包括两个方面,首先建立了一种基于元启发式算法(Metaheuristic Algorithms,MA)的田路分割模型参数优化解决方案;其次,在黏菌算法(Slime Mould Algorithm,SMA)的基础上提出了一种改进的多元振荡黏菌算法(Multiplex Oscillation Slime Mould Algorithm,MOSMA)求解参数优化方案以更好地提高模型的分割性能。MOSMA分别提出一种动态引导策略与多元振荡策略强化了黏菌的振荡收缩反应及细胞质的流动过程,进而增强了算法的优化能力。为验证所提参数优化方法的有效性,将博创联动提供的中国农机在2021年9月底—10月中下旬进行水稻收割的作业轨迹作为数据集开展试验。试验结果表明,该研究所提方法有效地提升了田路分割模型的准确性和性能。MOSMA-BDFRTS分割模型在10组高密度轨迹中的平均准确率相比网格搜索田路分割模型、粒子群田路分割模型分别提高了25和28个百分点;在10组低密度轨迹中分割的平均准确率分别提高了17和14个百分点。该研究可为田路分割技术提供合理的性能优化方案,也为农业机械运动轨迹分割技术的效率研究提供参考依据。
