基于远程过程调用和壁垒同步的分布式离散事件仿真模型

现代电子技术Modern Electronics Technique2024年5月1日第47卷第9期May 2024Vol. 47 No. 9

0 引 言

随着生产规模的扩大和柔性制造系统的发展，多AGV（Automated Guided Vehicle）以其灵活性、容错性和

可扩展性强的显著优势成为新的发展趋势，与之匹配的

多AGV调度系统也得到了迅速发展。多AGV调度系统的五大核心任务有任务分配、车辆定位、路径规划、运动

规划、车辆管理[1]。其中，任务分配作为最基础的任务之

一，得到了国内外学者的广泛研究。

文献[2]以最大完工时间最小化为目标建立了混合

整数规划模型，提出一种基于文化算法的改进遗传算法

求解模型。文献[3]进一步考虑了周期任务的分配策略。

文献[4]重点研究了异构多AGV的任务分配问题，目标

是最小化完工时间。文献[5]提出一种基于任务绑定策

略和改进粒子群算法的混合任务分配方法。上述研究基于改进NSGA⁃Ⅱ算法的多AGV多任务分配研究

王凡通， 王 凌， 高雁凤， 陈锡爱， 王斌锐

（中国计量大学 机电工程学院， 浙江 杭州 310018）

摘 要： 针对自动仓储系统中多AGV的批量任务分配问题，以总任务等待时间、AGV负载均衡指数、总AGV能耗为目标，以AGV和任务的匹配关系为决策变量构建多目标优化数学模型，加入电量约束条件。为克服传统NSGA⁃Ⅱ算法存在的收敛速度慢、种群多样性维护差等不足，提出三种改进策略：改进交叉和变异算子，采用顺序交叉算子、逆序和单点相结合的混合变异算子；改进拥挤度计算公式，提出非线性平均绝对差的拥挤度计算方法；提出从局部和全局双角度调整的动态参数自适应调整策略。最后，设计多AGV多任务分配的仿真实验。实验结果表明：改进的NSGA⁃Ⅱ算法有效解决了多AGV多任务分配问题，同时，所提出的改进策略有效提高了算法的收敛速度、稳定性和鲁棒性。关键词： 自动仓储系统； 多AGV； 任务分配； 多目标优化； 电量约束； 动态参数； NSGA⁃Ⅱ算法中图分类号： TN911⁃34； TP242 文献标识码： A 文章编号： 1004⁃373X（2024）09⁃0157⁃07

第41卷第6期2020年12月大连交通大学学报JOURNAL OF DALIAN JIAOTONG UNIVERSITYVol. 41 No. 6Dec. 2020

文章编号：1673- 9590( 2020) 06- 0018- 05

基于Vissim的高速公路网应急事件仿真

郭瑞军，刘森

(大连交通大学交通运输工程学院，辽宁大连116028) *

*收稿日期:2020-03-22基金项目:辽宁省社科规划基金资助项目(L15BJY005)作者简介:郭瑞军(1977-)，男,副教授，博士，主要从事交通运输系统分析的研究 E-mail：ijguo@ 163. com.摘要:针对传统交通流理论等数学模型对于解决复杂交通问题的局限性，运用Vissim仿真软件进行路 网搭建，对道路交通紧急事件的应急处置方案进行选优以缓解拥堵•利用假定的0D流量，设定在高峰 时段中大连市内某交叉路网出现事故导致车道关闭，其后通过Vissim输出延误、平均车速、排队长度、流 量、行程时间等参数，来评估应急疏导措施对其他的干道以及匝道的影响，并以此来评价应急处置措施, 通过对比两种方案的参数结果，最终选取了经过改进的仿真方案3作为最优解决方案,结果显示方案3 不仅缓解了大窑湾高速的拥堵，同时也减少了大窑湾高速事故引起的皮长高速与沈海高速的排队堵塞. 关键词:道路交通紧急事件；应急处置；Vissim模拟；措施评价文献标识码:A DOI: 10. 13291/j. cnki. djdxac. 2020. 06. 004

高速公路突发事件是指因气候、地质、地壳运

动等自然因素引发的自然灾害或人为灾害突发, 危及到高速公路辖区路段及沿线周边地区群众的

生命财产安全，影响正常社会、生活和工作秩序的 事件⑴•高速公路突发事件的紧急救援系统是高

速公路管理的重要组成部分，及时且适当的应急 处置可减少甚至避免相关人员伤亡与经济损失. 张奕等⑷设计并实现了基于地理信息系统(Geo-

序号科研热词推荐指数序号科研热词1嵌入式系统31软件保护2邮件系统22程序理解3组件技术23矢量图形4智能手机24静态分析5无线二进制运行环境25逆向分析6龙腾处理器16本体7驱动程序17可缩放矢量图形8面向服务体系结构18反汇编9面向对象19代码混淆10静态分析110三维重建11需求识别111webgis12鉴别112mapinfo13通用串行总线113驱动程序14递归方程式114频繁结构向量模型15逆向工程115频繁子树16远程教育集成系统116音/视频编码标准17远程实验室117面向服务架构18达芬奇处理器118面向对象分析和设计19软件工程119非语言信息20软件升级120集群调度21超文本传榆协议121隐通道22调用模式语义122隐藏活动23计算作业网格执行环境123重复活动24视频处理后端124进程25视频图形阵列接口125过程间切片26表达序列标签(est)序列库126过程挖掘27虚拟机127过程内切片28自动建模128软硬件协同综合29网页129软硬件划分30网络驱动程序接口规范130软件可靠性31网格运行支持扩展131跳转表32网格服务132超级块33网构软件中间件133负载均衡34网卡监测134贝叶斯信念神经网络法35维护代价135谓词依赖集36统计分析136语义网使用挖掘37组件137词法树38纸币识别系统138诊断处理39算术编码139识别算法40程序理解140规则扩展41程序分片141表调度算法42移动终端142行动约束43移动代理143药品不良反应44科学计算遗产程序144自组织网络45短信息服务体系145自定义特征46直接执行仿真146自发呈报系统数据库47电子政务147自动预警48用户空间148自动化测试49片变体测试149脑功能成像50点云150聚类51消息传送接口151网格算法测试软件52测试用例152网格模拟器2008年2009年53测试指标153缺陷检测54流程设计154结构挖掘55流水线155线性规划56正确调用模式语义156线性汇编优化57模糊识别157管网模型58核心态158策略模式59服务组件体系结构159稳态模型60服务水平160程序逆向流61服务数据对象161程序断言62时间复杂度162程序切片63文字图像163程序分析64数据流java164程序依赖图65数据包过滤165离散事件66控制流图166硬件透明编程模型67报警控制167硬件方法68打印机168知识集成系统69形式化推导169知识应用70引导程序170知识库71开放编译171相似性检测72应用程序编程接口172目标函数超平面73并行化173界面74并行174用户替身75嵌入式控制器175片上系统76容错176滤波处理77实时采集系统177混合推理78存储器页面重映射178测试和测试控制表示法v379存储器着色179模型搜索支撑平台80套接字180模型掘取81多核181模型82基因表达式程序设计182模具企业83基于预测的压缩183标记分发协议84图形绘制184条件查询85图形处理单元加速185机床故障诊断86图像渲染186服务器辅助计算87回归自动测试187智能手机88回归测试188智能仿真89可靠性189映射文件90可变剪接190日志本体91变体测试191旋转调度92反射192整数规划93动态重配置193数控系统94动态指令调度技术194数据预取95分布式系统195数据结构96分划递推方法196散货码头97关联性197操作系统安全机制98公共对象请求代理体系结构198指令调度99停滞速度199抽象语法树100信息共享1100抄袭101作业运行支持工具1101形式化描述102体系结构1102形式化103仿真平台1103归纳逻辑程序设计104仿真1104开放图形程序接口105交通流特性1105帧间插值106主属性区分方法测试1106嵌入式系统

基于改进VMD算法的水轮机组空化状态仿真实验

作者：苏涛 卢宇

来源：《粘接》2024年第03期

摘 要：为提高水电站水轮机组空化状态识别准确率，提出一种基于振动信号的水轮机组空化状态识别方法。通过利用差分优化算法获取变分模态分解（VMD）最佳分解层数与惩罚因子参数组合改进VMD算法，并利用改进的VMD算法提取水电站水轮机组峰值、偏度、均方根频率等时频特征，然后将提取的时频特征输入BP神经网络中进行分类识别，实现了水电站水轮机组空化状态识别。仿真结果表明，所提方法实现了不同工况下水轮机组水轮和尾水管严重空化、空化加速、空化初生、无空化4种状态的识别，平均识别准确率达到98.88%。相较于基于SVM模型的识别方法，所提方法识别准确率提高了8.76%。

关键词：水轮机组；状态识别；VMD；差分优化算法；BP神经网络

中图分类号：TM769 文献标志码：A文章编号：1001-5922（2024）03-0149-04

Simulation experiment on cavitation state of hydraulic turbine units based on improved VMD

algorithm

SU Tao，LU Yu

（Xiangbiling Hydropower Station of Guizhou Jinyuan Weining Energy Co.，Ltd.，State

Power Investment Group，Bijie 553107，Guizhou China）

Abstract：To improve the accuracy of cavitation state recognition for hydroelectric turbine