Layout optimization refers to the optimal placement of objects in the container. From the perspective of space, a placement of objects means that different objects occupy different space in the container. Therefore, the layout problem can be seen as a space allocation problem, which allocates the container space to the given objects reasonably and efficiently. This project puts forward a new idea of using the task allocation in swarm intelligence labor division to achieve the space allocation in the layout problem, and study the allocation-based solution approach to the two-dimensional irregular shape layout problem. The main research contents of this project are as follows: ①Based on the duality of material and space, the characteristics of space allocation in the two-dimensional irregular shape layout problem will be analyzed. ②By introducing the task selection method of labor division in swarm intelligence to the placement sequence of the objects, the allocation-based solution approach searching over a sequence will be presented. ③By leveraging on the stimulus-response principle of labor division in swarm intelligence to design worker-environment interaction mode, the allocation-based solution approach searching over the layout will be proposed. ④By leveraging on the activation-inhibition principle of labor division in swarm intelligence to design worker-worker interaction mode, the allocation-based solution approach searching over the layout will be developed. The project may provide new ideas and methods for the layout optimization.
布局优化研究的是待布物在容器空间中的最优排放问题。从空间的角度来看,一个布局方案就是不同的待布物在容器内占据着不同的空间。因此,布局问题可以抽象为一个空间分配问题,即将容器空间合理有效地分配给给定的待布物。本项目提出借鉴群智能劳动分工的任务分配来实现布局问题的空间分配的新思路,针对二维不规则图样布局问题展开基于分配方式的高效求解方法研究。主要内容包括:①基于材料和空间的二元性分析,揭示二维不规则图样布局问题空间分配的特点;②将群智能劳动分工的任务选择方式融入到待布物放置顺序的排列中,提出嵌入分配方式的定序定位方法;③借鉴群智能劳动分工的刺激-响应原理,设计基于个体-环境交互的分配方式,建立以此为导向的全装填方法;④借鉴群智能劳动分工的激发-抑制原理,设计基于个体-个体交互的分配方式,建立以此为导向的全装填方法。本项目的研究将为布局优化提供新思路和新方法。
布局优化研究的是待布物在容器空间中的最优排放问题。从空间的角度来看,一个布局方案就是不同的待布物在容器内占据着不同的空间。因此,布局问题可以抽象为一个空间分配问题,即将容器空间合理有效地分配给给定的待布物。本项目提出借鉴群智能劳动分工的任务分配来实现布局问题的空间分配的新思路,主要研究内容和重要结果包括:①从全装填求解的角度出发,分析了布局问题的连续空间分配特点,建立了空间分配与劳动分工任务分配之间的映射关系,通过待布物执行占位动作提出了面向布局问题空间分配的连续迭代法。②从定序定位求解的角度出发,分析了布局问题的离散空间分配特点,建立了位置选择与劳动分工任务选择之间的映射关系,通过待布物选择可行位置提出了面向布局问题空间分配的离散构造法。③从丰富群智能理论体系的角度出发,拓宽了劳动分工的研究范围,提出了面向时间分配的信号配时策略、基于任务协作的改进优化算法和受自组织行为启发的级联传播模型。项目研究达到既定目标,部分指标超过预期,取得了如下形式多样的成果:①发表学术论文13篇,其中SCI收录2篇,EI收录8篇;②完成硕士学位论文1篇;③授权发明专利1项,软件著作权5件;④获河南省科技进步二等奖1项。
{{i.achievement_title}}
数据更新时间:2023-05-31
涡度相关技术及其在陆地生态系统通量研究中的应用
农超对接模式中利益分配问题研究
环境类邻避设施对北京市住宅价格影响研究--以大型垃圾处理设施为例
拥堵路网交通流均衡分配模型
低轨卫星通信信道分配策略
面向遥感分类精度评价的样本点空间布局优化方法研究
面向环境质量等级划分的加密采样空间布局优化方法研究
三维约束空间中体群的布局与优化
智能化三维空间布局研究