供应链中供需合作关系的分析与优化理论

通过对实际调查数据的分析,归纳出我国企业供应链中供需合作关系存在的3个主要问题：合作伙伴之间的信任不对称;浅层次合作多,战略合作活动少;短期合作业务多,长期合作活动少。基于这些关键问题,探讨了优化企业供需合作关系的基本理论,提出了3种优化供需合作关系策略。     

敏捷供需协调绩效评价指标体系研究

供应链管理研究较多地集中在供应链的技术与运作策略方面，而对于供需协调的绩效评价研究比较少。通过供应链敏捷响应策略的分析，结合对企业的实际调查，按照供需协调的物流协调、信息流协调、资金流协调和工作流协调四大领域，建立了基于敏捷供应链管理的敏捷供需协调绩效评价的分层、分类考核的多指标绩效指标体系，并对各种指标建立了相应的量化计算方法。     

情景迁移学习的多网合作碳交易供应链优化

为解决碳交易背景下跨企业供应链网络的联合优化问题，提出一种碳交易供应链多网双向合作整数规划模型以及一种情景迁移学习算法。前者针对跨企业供应链网络间的协同决策，引入合作成本、伙伴共享、协同运输及横向物流，建立针对经济侧和环境侧的目标函数，并通过基于配额的碳交易手段将二者进行量化整合。后者融合马尔可夫决策过程和信息积累机制，可有效学习不同情景下的求解经验，实现了模型的高效率、高精度可迁移求解。基于真实企业数据的实验结果表明，所得方法的求解速度优于CPLEX求解器92.68倍。迁移学习模式在不同规模算例下的效率和精度上均优于独立学习模式，且具有良好的兼容性和鲁棒性，能够有效处理大规模算例。     

基于供应链运作参考模型的供应链多目标绩效优化模型

为研究供应商—制造商两级供应链的多目标绩效优化问题,引入供应链运作参考模型的绩效评价体系,给出了供应链成本、资产波动、敏捷性、可靠性、响应性的具体计算方法,构建了供应链的凸二次多目标绩效优化模型,基于扩展的约束算法思想编写程序并调用CPLEX 12优化软件求解该模型,得到供应链的帕累托有效绩效集以及供应商和制造商的生产决策方案。通过案例模拟表明了模型的可解性和应用性。     

求解车辆路径问题的改进微粒群优化算法

微粒群优化算法是求解连续函数极值的一个有效方法。研究了用该算法求解车辆路径的问题。设计了求解车辆路径问题的一种新的实数编码方案,将车辆路径问题转化成准连续优化问题,并采用罚函数法处理约束条件。应用该微粒群优化算法求解了多个车辆路径问题的算例,并与遗传算法和双种群遗传算法进行了比较。计算结果表明,该算法可以更有效地求得车辆路径问题的优化解,是解决车辆路径问题的有效方法。     

离散可调度时段下多供应商敏捷供应链静态调度优化

为充分挖掘供应链联盟成员的作业能力,以最经济的方式快速响应市场需求及其变化,实现敏捷优化调度。针对各部件具有多个可选供应商,且供应商可调度时段离散的敏捷供应链静态调度优化问题,基于最终产品的供应物料清单构建了敏捷供应链结构框架模型,分析和构建了满足供需时间和数量约束的任务分配和调度优化数学建模,并设计了一种基于成本的任务调整启发式算法对其进行求解。通过算例实验和对比分析,验证了模型与算法的有效性和实用性。     

敏捷供应链建模及其基因优化算法

建立了现代企业的供应链(网络)的一种“X”模型，将整个供应链分解成上游零部件供应模型和下游成品销售供应模型；用基因算法对销售供应模型进行优化求解；最后提出了面向全球的基于Internet网络和分布式对象技术的实时控制体系结构。为现代企业的供应链分析设计及其管理控制提供一套初步的整体方案。     

基于成本和时间平衡优化的供应链协同计划研究

研究了多供应商、多生产厂和多分销中心供应链系统协同计划的优化问题。以供应链成本和运行时间平衡优化为目标，根据问题的特点，采用遗传算法的三维数组编码方式，并通过基因段交配和基因移位变异相结合的方法求解供应链协同计划。用参数设置模拟各种工程应用的实际情况，帮助企业权衡产品成本和客户响应时间的关系，尤其对按订单生产的制造企业具有重要的指导意义，使该类企业面对客户的交货期与价格要求作出正确响应。     

云制造环境下产品族与供应链联合设计研究

产品族设计是实现产品个性化生产的重要途径。产品族各个模块运载能力和成本的差异导致定制产品生产成本过高、资源配置不合理等问题。针对该问题，考虑全局分布多节点企业的多阶段供应链，结合云制造环境，提出产品族与供应链联合设计方法，建立以供应链成本最低为目标的产品族与供应链联合设计模型。为了避免陷入局部最优解，设计了自适应交叉方式与变异方式的差分进化算法。最后以变压器的生产为例进行算例分析，实验结果表明该模型有效降低供应链成本，优化资源配置，验证所提方法和求解算法的有效性。     

有回路无根多刚体系统图论描述的优化问题

在求解多刚体系统中任意刚体的绝对角速度等运动量时，需要对指定刚体到零刚体的路径上所有刚体的某一物理量作求和运算。某一刚体到零刚体的路径长度直接影响着该刚体运动学分析计算量的大小。对有回路的无根多刚体系统，寻找最优的派生树系统，恰当选择与零刚体直接相连的刚体，可以使零刚体到所有刚体的路径长度总和为最小，最大限度减小动力分析的计算量。首次就这一优化问题使用图论方法进行了分析，提出了解决办法。结合一个简单实例，阐述了对于有回路无根多刚体系统图论描述的优化处理流程。     

机器人连续轨迹控制中的Bezier曲线轨迹优化与控制

为使机器人轨迹便于分段处理，更好地用于实时控制，本文首次使用Bezier曲线进行机器人轨迹规划；建立了机器人Bezier轨迹时间最短优化模型，该优化模型包括关节角速度、加速度、加速度变化率及力矩4种约束；给出了优化计算方法。为说明本方法，还给出了PUMA560机器人前三铰Bezier轨迹优化算例，并提出时间最优控制模型。     

机器人关节空间Bezier曲线轨迹优化设计

为使机器人轨迹便于分段处理 ,更好地用于实时控制 ,本文首次使用 Bezier曲线进行机器人轨迹规划 ;建立了机器人 Bezier轨迹时间最短优化模型 ,该优化模型包括关节角速度、加速度、加加速度及力矩四种约束 ;给出了优化计算方法。为说明本方法 ,文未给出了PU MA5 6 0机器人前三铰 Bezier轨迹优化算例     

复杂环境下的装配路径求解与优化

针对三维复杂环境下的装配路径规划问题,运用栅格法建立了规划空间模型,基于蚁群算法求解出了一条避开障碍物的初始路径;对求解得到的装配初始路径,提出采用二分法插值优化方法缩短装配路径长度,在规划过程中采用目标零件与障碍物的轴向包围盒进行避障。对装配路径的求解及优化进行了实例测试,获得了一条无碰撞的最短的平滑路径,验证了算法的有效性和可行性。     

柔性车间的多工艺路线与布局联合优化

为解决柔性车间布局过程中常忽略工艺与布局相互影响的问题,并提高柔性车间布局的鲁棒性,提出多工艺路线和车间布局联合优化模型.该模型以总体物流成本最低为优化目标,同时考虑车间布局与多工艺路线规划以提高整体的优化效果,其中根据产量决定各产品加工工序序列在总体规划中的影响程度,并将出入库物流与换模物流纳入总体物流成本中,以进一...     

三分支机器人优化关节力矩的轨迹规划

基于旋量理论,采用分离影响系数法建立三分支机器人运动学和动力学方程,运用最小范数广义力计算策略优化协调操作臂载荷分配。在此基础上,结合搬运物体的协调操作实例,通过比较最小关节范数法和最小关节力矩法两种规划的优缺点,提出了改进的三分支机器人优化关节力矩轨迹规划方法。仿真结果给出了不同方法条件下,轨迹长度变化对关节角度及力矩大小的不同影响,并验证了改进方法的有效性。     

云平台数据驱动的产品与供应商资源主从协同优化

针对传统产品和供应商资源协同研究以历史数据或经验为输入,基于“归一化”或“层次优化”方法造成需求响应滞后和失真等问题,在分析两者正反向交互特征、解析数据传播途径的基础上,提出了基于云平台数据驱动反向设计（DID）的产品与供应商资源主从协同优化系统决策方法。构建了基于云平台DID的产品和供应商资源协同配置框架;建立了基于云平台DID的主从协同优化决策模型,其中,基于正向客户需求的产品配置充当上层主者,下层供应商联合配置充当从者,反向影响产品配置的决策;利用双层嵌套遗传算法进行模型权衡解优化;最后给出了汽车座椅的产品与供应商资源协同优化案例。结果表明,所提方法在真实表征产品和供应商资源联合配置过程的数据传递、协同关系方面具有显著优势。     

多种路径形式组合的柔性针二维路径优化

针对斜尖柔性针在二维组织中的路径优化问题,首先引入了针的Unicycle运动学模型,并利用旋量理论和指数积方程计算了运动学正解,从运动学的角度证明了穿刺直线路径的可行性。基于运动学模型,分析了柔性针穿刺路径的形式,考虑入针姿态的优化,提出了采用多种路径形式组合的路径优化算法,建立了优化目标函数。在有无障碍两种情况下分别对针的穿刺路径进行了优化计算和仿真研究。仿真结果证明,采用该算法能有效地绕过障碍,准确达到靶点,并保证路径最优。在通常临床情况下,最优路径一般为控制度为2的包含直线形式的路径。
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基于蚁群算法的产品拆卸序列规划研究

为了能以较高的效率求解出产品拆卸序列的方案，首先阐述了拆卸可行性信息图的概念，将产品的拆卸序列规划问题转述成对该加权有向图中具备最优值的路径搜索和寻优问题。提出了一种蚁群优化算法，并结合对产品元件的拆卸路径求解工具，以实现对产品拆卸可行性信息图的构建和对拆卸方案的搜索和寻优。蚂蚁的一条遍历路径代表了一个描述产品元件拆卸的方案；蚂蚁已经遍历过的路径上代表可行操作的节点数决定了其留下的信息素。启发式信息的求解分为两个部分，包括了确定启发式向量和求出启发式信息值，它们分别表征了方案的可行性及其优异程度。最后，通过一个实例，验证了这一方法的可行性及其计算效率。     

基于降维的驾驶员侧约束系统高维目标优化

为解决将高维目标变为单目标优化时各子目标不能同时较优,而多目标算法直接用于高维目标优化时又存在难以找到一个有代表性的Pareto非劣解集问题,在某轿车驾驶员侧约束系统的优化过程中提出了乘员损伤准则与多目标算法协同优化的方法。在已有相关损伤准则基础上根据最新版的FMVSS 208和ECE R94法规提出了适合研究问题的损伤准则;以提出的损伤准则为媒介,将一个高维目标优化问题降为一个低维目标优化问题,通过灵敏度分析、实验设计、多项式近似模型筛选出优化设计变量并得到近似模型,用多目标算法NSGA-Ⅱ对近似模型进行计算得到Pareto非劣解集,将得到的Pareto非劣解集中的每个解代入损伤准则损伤值计算公式,升序排列得到各子目标同时较优而损伤值最小的优化解。最终的优化结果表明：该方法很好地解决了乘员约束系统的高维目标优化问题,优化效果明显。     

新的求解钻削路径优化问题算法研究

将粒子群优化算法应用到离散空间的群孔钻削路径优化之中。由于基本粒子群算法不能保证全局或局部收敛,在算法数学模型的基础上,引入重新生成停止进化微粒的方式对算法加以改进,使改进的算法具有全局收敛能力。通过建立序交换元和序交换集对算法的操作算子进行改进,满足钻削路径优化问题中整数编码的需要。实验表明,新的算法具有实现简单,收敛速度快,能够实现全局收敛的优点。