求解粮食调运问题的两阶段优化算法

粮食调运优化问题过去已有研究,但是当问题较为复杂时,传统算法就要花费大量时间而且准确性也难以保证.针对这一缺陷,本文对已有的粮食调运模型进行改进,并基于该改进模型提出了一个解决粮食调运优化问题的两阶段求解方法,在第一阶段,由图搜索算法产生所有可行的运输路线,并根据约束条件对搜索树进行剪枝;在第二阶段,采用蚁群算法从第一阶段产生的可行路线集合中选取最佳路线,使总的运输成本最低.经过实例测试,该算法在粮食调运过程中具有较好的效果.     

平房仓粮堆温度时空分布的基本统计特征分析

在以2h等间隔不间断采样,采集了聊城1栋储藏小麦的和铜梁1栋储藏稻谷的平房仓近2年的粮情监测数据,在此基础上对平房仓粮堆温度分布的统计特征进行分析,得出平房仓粮堆温度时空变化的一些基本规律,并就其对传感器布局的影响进行了讨论。认为可以通过对最大温差变化点的跟踪分析,找到粮温异常点,并建议:①提供任意两次检测之间的温差,特殊标注其中10%的最大温差,并将其列入粮情检测系统标准;②加大现有设备的检测频率,以弥补现有检测点布局的不足。     

基于ARM/ZigBee的远程粮情监控系统的研究与设计

研究和设计一种基于ARM/ZigBee的远程粮情监控系统。该系统基于无线传感器网络和上位机监控中心的框架构建,主要模块包括粮情信息采集、ZigBee无线自组网通信和嵌入式ARM的Web服务器等。系统可以实现粮情参数的采集、处理、传输和Web浏览等功能,从而达到实时监控储粮情况的目的。本文重点分析基于ARM的Web服务器和无线传感器网络的构建方案。     

基于云遗传RBF神经网络的储粮温度预测研究

采用基于云理论的遗传算法对RBF神经网络算法进行优化,将优化后的算法引入到储粮温度参数分析中,对粮堆内部温度环境的变化情况进行预测。实验结果表明:优化后的算法对粮堆内温度预测具有较好的效果,预测的拟合程度很高,进而证明优化后的温度预测模型的有效性和可行性。     

储粮通风技术的应用发展

随着现代化管理技术、电子技术、人工智能等领域的迅速发展,详细介绍了储粮通风技术领域中恒温补冷、仓内膜下环流等几种传统机械通风技术和新型智能化通风技术中CFD数值模拟法,并分析了其优劣势,提出今后储粮通风技术主要的解决的核心问题,从而实现安全储粮的目的。     

基于混合蚁群算法的粮食物流中心选址优化

粮食物流中心是粮食物流系统的枢纽,粮食物流中心地址的确定是粮食物流系统分析的核心内容.根据粮食物流中心选址问题的特点和要求,在运输成本最低的基础上,构造了选址问题的数学模型,并且针对该模型引入一种混合蚁群算法,将遗传算法与蚂蚁聚类算法融合,采用遗传算法生成信息素分布,利用蚂蚁聚类算法求精确解.从而有效地避免算法的早熟现象,可防止其很快收敛到局部最优解,实例求解表明,该算法可以有效、快速地求得粮食物流中心选址问题的全局最优解.