多元过程能力指数的研究综述

多元质量特性的诊断与控制是现代统计过程控制技术研究的热点和难点,如何分析多元过程的能力及如何计算其多元过程能力指数还没有公认的方法.本文详细列举了4种主要思路下构建多元过程能力指数的模型,简单介绍了几种特别的计算和度量多元过程能力指数的方法.如Bootstrap法、几何距离法等,最后对各种思路和模型进行了简单对比.     

质量功能展开中顾客需求的最终重要度确定方法

提出了一种基于粗糙集的质量功能展开中顾客需求的最终重要度确定方法.根据粗糙集中相对正域的方法,构建了顾客需求的基本重要度获取模型.通过引进顾客需求竞争位次的计划改进增量、实际改进增量和可能性因子等概念来表征企业改进产品竞争力的意愿,进而提出了基本重要度的修正因子计算公式.基于顾客需求的基本重要度与其修正因子的合成,确定了顾客需求的最终重要度.最后,通过实例说明了该方法的应用.     

基于Lagrange松弛分解的多产品生产--分销系统的联合决策

考虑全球制造环境下多产品生产分销网络系统中的联合物流决策问题,包括供应商指定的生产任务、生产批量、供应商和用户之间的年运输量和订货批量,提出了基于Lagrange松弛的两层分解启发式算法(LRD)来求解联合决策模型(JDM-M),其中第一层是供应商指定的生产任务、生产批量和运输流量的联合决策(APLS-TF),第二层是运输和订货批量的联合决策(TOQ-M)。仿真分析表明LRD对于大规模的集成决策问题是行之有效的方法。     

基于分散搜索的零部件跨单元生产的单元管理方法

研究单元制造环境中零部件生产工艺不相同情况下零部件跨单元生产的单元管理问题。以最小化单元制造系统的流水时间为目标,对生产单元内设备上的零部件进行生产调度,提出该问题的非线性数学规划模型,开发针对该问题的分散搜索算法。该算法改进多样性产生器,使算法生成一系列多样性好的初始解,并针对该单元管理问题的特点,开发参考集更新方法、子集产生方法、子集合并方法和解改进方法等多种机制来实现对单元制造系统的有效管理。通过对多组单元管理实例进行仿真分析,与基准优化软件CPLEX相比较,验证模型与算法的有效性。     

一类劳动力受限的模糊集约生产计划

通过对模糊需求量和模糊等式的描述，建立了模糊环境下具有劳动力水平约束的集约生产计划模型，利用区间数规划方法将其进一步转化为清晰型的一般参数规划问题来求解。决策者可以根据自已的主观判断和客观情况，对约束条件水平做出不同的估计，从而得到在相应情况下的满意解，使决策过程更具柔性。     

CDMA2000 1x EVDO网络接入性能优化分析

为了尽快解决CDMA2000 1x EVDO用户无法接入网络严重影响用户感知的问题,接入性能优化采取DT/CQT测试、用户投诉分析和网管数据分析方式从基础部分、无线网部分和核心网部分逐段排查和定位优化,提出了每段优化排查的具体措施。实际案例结果表明：通过BS8800基站CHDO板故障排查定位分析,快速排查定位无法接入网络问题,及时采取重新启动设备的优化措施,解决了EVDO用户无法正常接入的隐性故障,为准确排查EVDO网络无法接入问题提供可借鉴的工作经验。     

综合评价支持系统的分析设计与实现

以研究及实现支持软件重用性的综合评价支持系统应用平台为目的,通过对综合评价系统的组成要素和评价流程及步骤的研究与分析,综合考虑评价方法、权重系数、指标规范标准等因素,归纳总结出综合评价系统的共性特点,就此建立具有通用性的规范化的综合评价系统的结构模型.针对结构模型提出构建具备重用性、智能性、交互性、开放性、友好性等特征的综合评价支持系统的平台构架,设计了相应的功能模块,采用B/S结构,基于net技术和SQL Server数据库,开发了与评价对象无关的综合评价系统平台应用软件.基于该平台软件系统,用户可以根据实际需求快速定制实现特定领域的客户化评价系统,大大降低了系统开发成本.最后介绍了系统的特点、应用及其效果.     

基于DE_BPANN的单料烟烟气指标预测方法

为了分析和挖掘单料烟的化学成分和烟气指标之间的关系,采用基于差分进化的人工神经网络用于预测单料烟的烟气指标。建立了单隐层的人工神经网络,并针对基于误差反向传播的人工神经网络的缺陷,将差分进化算法应用于神经网络的训练过程。该预测方法的主要思想是结合了人工神经网络的局部搜索能力和差分进化的全局搜索能力。通过采用某烟草公司的单料烟烟叶、烟气数据,将单料烟的7种常规化学成分作为预测模型的输入变量,将主流烟气中的焦油、烟气烟碱和CO作为预测模型的输出变量,建立了人工神经网络预测模型。实验结果表明:焦油、烟气烟碱和CO的预测均方差达到了较好水平,与传统神经网络相比,分别提高了27%,10%和26%,表明该方法的预测准确度更高。     

面向非线性规划问题的混合式遗传算法

面向非线性规划问题,通过引入准可行方向、准可行方向的可行度等新概念,提出了 描述和度量非可行点(染色体)的新方法;通过嵌入非可行染色体的信息于评价函数中,突破 传统的给非可行染色体以大的惩罚的思想,提出了三种新的评价非可行染色体的方法.基于 梯度方向搜索和新的评价方法,提出了一种新的沿权重梯度方向变异的混合式遗传算法 (HGA).对测试问题的仿真结果表明了算法的有效性.     

模糊非线性规划对称模型基于遗传算法的模糊最优解*

本文基于扩展原理，借助于隶属函数，对具有一般形式的Ｆｕｚｚｙ数，提出了描述和表达Ｆｕｚｚｙ目标和Ｆｕｚｚｙ约束条件的方法，将一类具有Ｆｕｚｚｙ目标／资源约束非线性规划的对称模型转化为确定性的非线性规划。基于遗传自救的思想提出了Ｆｕｚｚｙ环境下求解非线性规划对称模型的Ｆｕｚｚｙ最优解方法。