基于供应链的协同生产调度研究

基于供应链环境下的两层多代理系统( MAS)体系结构模型,考虑了粗粒度和细粒度的信息处理需要,进一步细分了企业级各 Agent 和车间级各 Agent 之间的任务和协作。这种松耦合、分布式动态调度的控制结构很好地适应了供应链环境下企业之间以及企业内部车间生产制造单元之间的分布自治、协同合作的特性,为解决供应链环境下企业之间以及企业内部各个车间的动态分布问题提供了一个可操作的体系架构模型和技术基础,可解决企业在供应链环境下的动态调度以及调动优化问题。     

基于多源信息的供应链协同需求预测支持系统框架模型研究

准确的需求预测可以协助供应链企业大大降低库存和优化资源配置，从而获得竞争力的有效提升。供应链企业内部、竞争环境及企业间多源信息的引入可以有效提升不确定性环境下的供应链需求预测效果。在供应链需求预测多源信息特征与组成分析的基础上，探讨了多源信息的获取、筛选、清洗、标准化等方法以及多源信息融合策略和处理流程，提出了基于多源信息进行协同需求预测模型，并设计了基于Internet和多个Agent的协同需求预测支持系统框架模型。     

基于SCM环境的生产制造企业物流管理创新模型研究

在供应链管理(SCM)环境下,现代企业竞争越来越表现为不同主导企业控制的供应链内部主体的协同竞争和供应链之间的竞争,生产制造企业作为供应链上的主要节点之一,物流管理已经成为了其主要盈利空间,传统物流管理模式已不再适应现代市场经营的要求。本文在分析SCM环境下物流管理环境特点以及生产制造企业物流系统组成变化基础上,针对SCM环境下生产制造企业物流管理特点,提出了基于SCM环境的生产制造企业物流管理创新模型,并对其关键因素进行了初步探讨和分析。     

无人机群协同作战任务分配方法研究

针对战场环境的多目标、多任务以及无人机能力有限等特点,设计了一种适应于多目标、多无人机、多任务种类的无人机群协同多任务分配模型。结合该模型以及其中的任务偏序约束、协同任务约束、无人机能力约束等约束条件提出了基于任务序列的遗传算法染色体编码方法,和基于同类任务的遗传算法交叉、变异算子。该方法利用遗传算法的全局搜索优化解特点,对无人机群的协同任务分配进行优化。仿真试验表明该方法能够保证满足任务分配约束条件的基础上使任务的分配更加优化。     

基于遗传算法的多源多周期采购决策优化

为了降低供应链网络采购成本同时避免单源采购的风险，课题组研究了多源采购中多周期和多原料的供应链订单分配问题。考虑价格折扣和采购量的约束，建立了以期望成本最小化为目标的非线性规划模型，并采用遗传算法进行优化计算。设计了遗传算法双层编码染色体及相应的遗传算子，以MATLAB为平台进行优化。将算例分别采用遗传算法和启发式算法进行计算，计算结果验证了所设计的遗传算法是有效的。该研究可以协同优化多制造商对多供应商的订单分配问题，降低采购风险。     

灾变合作型协同进化遗传算法及其在Job Shop调度中的应用

合作型协同进化遗传算法是多个子种群通过协作而共同进化的新型算法,常应用于多目标、大规模的优化问题。本文在合作型协同进化遗传算法的基础上,进一步模拟自然界中的灾变现象,在原先的算法中加入灾变算子,提出灾变合作型协同进化遗传算法,以防止出现不成熟收敛现象,并用经典的函数优化问题和Job Shop车间调度问题进行仿真实验,其结果验证了改进算法的优良性能.     

多供应商—单制造商—多经销商的供应链协同度研究

目前,针对供应链协同度的分析主要集中在单制造商与单供应商之间,为将协同度问题更为一般化,现将供应链协同问题扩展到多供应商、单制造商与多经销商情景中.基于供应链整体运营效率的角度,以制造商为主导,从多经销商、单制造商、多供应商与供应链稳定性四个维度构建供应链协同发展指标体系,将评价指标作为供应链子系统的序参量,运用协同学理论的有序度方法分析供应链子系统的协同性及供应链整体系统的协同度.实例分析说明评价指标体系和协同模型的有效性和可行性,针对协同测度结果提出了供应链系统的协同发展对策.     

遗传算法及其在生产调度中的应用

本文简要介绍了遗传算法的思想和优势,对解决组合优化问题的遗传算法的序号编码和基于序号的遗传算子进行了总结和概括,最后综述了几类典型生产调度问题的遗传优化研究情况.     

计及风光储的冷热电联产综合能源系统低碳经济优化

为解决能源危机,中国大力发展综合能源系统,以期进行多能协同互济,实现节能降碳。主要研究计及风光储的冷热电联供系统多目标优化调度问题。首先,从经济和碳排放2个不同的角度出发,建立经济目标函数和环境目标函数,构造考虑风光储的冷热电联供系统多目标优化配置模型以及相应的约束条件;然后,提出增强的非支配排序遗传算法Ⅱ(non-dominated sorting genetic algorithmⅡ,NSGA-Ⅱ),通过引入支配强度和方差因子,提高算法求解效率和求解精度;最后,以辽西某地正在运行的冷热电联供系统为例进行仿真分析,验证本文所提模型和方法的有效性。     

基于物流信息共享的供应链物流中节点企业协同行为的激励机制研究

物流节点企业间的协同是供应链物流管理的核心问题之一,信息共享能促进企业间的协同。文章提出了基于物流信息共享的协同激励模型,该模型引入了信息共享评价因子和与外界环境相关的调节系数,增加了激励的可靠性和真实性,保证了对由协同努力而增加的利润的准确分配,并有效的降低了代理成本。     

物流服务信息支持系统的规划和设计

针对供应链管理环境下物流服务企业与生产企业双方的关系特点进行研究,详细分析这些特点对信息支持系统的具体要求。基于多代理技术和互联网技术,对工作流服务的信息支持系统的体系结构进行构建。     

利用(火用)经济学思想评价供应链系统绩效

将传统(火用)分析方法和(火用)经济学思想拓展到供应链管理领域,分析供应链能量系统的运营绩效、逆向物流、经济成本,并综合考虑环境和资源的可持续发展,引入系统负效应因子,对两个水泥供应链系统流程进行计算,从计算过程和结果可以看出,该方法有效地将供应链系统的多目标优化问题简化,从(火用)经济学的角度全面地评价供应链系统绩效,具有一定的应用价值,能够找出资源利用和环境影响中的薄弱环节,为供应链系统绩效的改进提供参考.     

基于不同损伤评价标准的正面碰撞乘员保护研究

在不同乘员损伤评价标准下,汽车碰撞安全约束系统优化可能得到不同的匹配参数。基于实验设计的方法选取一定数量的设计点,分别通过Polynomial SVD、Kriging、神经网络算法建立约束系统的代理模型,用随机样本验证模型的拟合精度。选取神经网络代理模型进行遗传算法优化,发现代理模型在一些接触边界上存在失准的情况,因此采用多刚体MADYMO模型分别以多目标优化、加权综合评价指标WIC和C-NCAP评分3种损伤评价标准,通过MOGA-Ⅱ遗传算法计算得到不同标准下的优化结果。仿真结果对比发现:由于约束系统属于多输入变量的多目标优化问题,在有限的计算时间内难以得到具有代表性的Pareto非劣解集,加之高维的解集空间难以直接得出具有工程参考价值的约束系统匹配参数,而采用两种归一化标准则得出了两组不同的匹配参数,体现出WIC以权重为优先级的重要部位重点保护和C-NCAP以各部位伤害值达标为目标的优化特点。     

炼钢连铸混合智能调度方法及其应用

在炼钢连铸生产工艺约束条件下,针对多设备、多工序、以及生产类型复杂的生产环境,目前还难以在合理时间内获得最优调度解,提出了基于规则的专家调度方法、基于规划的两阶段调度方法和基于多级模糊综合评价方法的混合智能调度方法,并在合理时间内得到一个有效的可行解。应用混合智能调度方法建立了智能调度架构,设计并开发了软件系统。该系统应用于国内某大型钢厂的生产调度,在缩短计划编制时间、减少钢水等待时间、提高设备利用率方面获得显著经济效益。     

面向复杂系统虚拟样机协同建模的方法研究

基于系统工程建模语言(SysML)与高层体系架构(HLA),提出了一种面向复杂系统虚拟样机(VPCS)的开放式协同仿真建模新方法。该方法可以实现VPCS中各类学科异构模型的集成和协同仿真。将VPCS划分为顶层模型、联邦模型和领域组件模型,并分析了VPCS的模型调度机制;利用该方法,对某型无人机的飞控系统虚拟样机进行协同仿真建模,结果充分表明,该方法可以有效地进行多层次、多粒度、多领域的VPCS仿真建模。     

MC供应链的集成优化理论与方法

大规模定制(MC)是信息时代的产物,是经济发展到买方市场时期的一种新型生产模式,它既保持了大规模生产低成本、高速度的优势,又具备了定制生产的灵敏性和多样性。集成化供应链管理为实现大规模定制生产提供了有效的途径。对MC环境下供应链的集成优化理论进行了较为全面的分析和总结,探讨了应用大系统理论进行集成优化的基本思路,指出了未来的研究方向和方法。     

进港飞机调度多目标优化问题的改进NSGA-II算法

基于多目标优化问题的Pareto最优解概念,提出了一种求解非劣解集的改进非支配排序遗传算法(NSGA-II),用于解决多条跑道情况下进港航班调度问题,要求航班总延误时间平方和及总延误成本两个目标最少。重点讨论了算法实现中的基于最近邻思想的启发式交叉算子和改进的变异算子,以及对非劣解集的筛选操作。最后进行了仿真实验,对优化结果进行了分析比较。研究结果表明改进NSGA-II算法对多跑道进港飞机调度多目标优化问题具有较好的应用前景。     

基于模糊规划的处理时间不确定条件下的Job shop问题

研究了处理时间不确定条件下的 Job shop生产调度问题 ,建立了基于模糊规划理论的不确定 Job shop调度模型。在采用两种模糊运算的基础上 ,结合模糊优化和遗传算法给出了一个解决非线性模糊优化问题的可行算法 ,通过仿真数据说明了所建模型及算法的有效性 ,并就结果进行了讨论     

模糊环境下基于激励相容理论的再制造闭环供应链研究

基于激励相容理论，在模糊市场需求和回收产品质量条件下，研究了考虑碳税和补贴的再制造闭环供应链系统总成本模型。为了研究该模型模糊因素，提出模糊机会约束规划方法。作为一个离散优化问题，使用遗传算法和粒子群优化来寻找实例近似最优解。结果表明：在市场需求量和回收品质量水平的模糊环境下，总成本有不同的变化；政府仅设置补贴政策或碳税政策并不利于降低成本、减少碳排放量；当政府采取补贴和碳税双重政策时，废旧产品回收率提高，供应链的碳排放量以及总成本也有大幅度的下降。研究有助于企业在模糊环境中制订合理的生产计划，也有助于政府充分利用激励相容理论，指导企业减少碳排放量，提高回收率和再制造率。     

基于供应链中不确定性的生产计划研究

供应链管理环境下的企业,将面临复杂多变的市场环境,信息的多源性、多态性和不确定性,增加了其在供应链环境下制定生产计划的复杂性和难度。其中,供应链信息的不确定性表现形式主要有:下游需求的不确定性供应商的不确定性、计划的不确定性,以及生产的不确定性。为了降低企业生产计划的确定性应该做到以下几个方面:增强市场预测的准确度,直接从市场获取信息,减少中间环节;建立合理的生产管理制度,提高计划系统的信息化水平;生产过程的优化与控制;采用滚动式柔性计划方法。