生产调度的稳定性研究

生产调度中存在着大量的约束条件,它是否可行完全取决于所有约束条件是否都满足。文章研究了面向约束的调度稳定性问题。给出了硬约束、软约束和约束满意度的定义,提出了调度稳定度的概念,最后给出一个生产调度案例说明了调度稳定度在生产实际中应用的意义。     

双枝模糊决策与决策识别问题

章提出具有中性域Ｘ^*(X^*≠X) X的上的双枝模糊决策的概念和决策优化分析模型,决策判定定理,决策识别定理,决策去余定理和决策因素域Ｘ上的挖洞原理,双枝模糊决策具有具下列特征,决策结论的双向依赖特性,决策结论的叠加合成特性,决策结论的枝－分离特性,决策的枝－退化特性,决策结论的非失误特性,研究结果得到了应用。     

自适应模糊神经网络控制器在电阻加热炉中的应用

提出一种自适应模糊神经网络控制器,着重讨论了自适应模糊神经网络的混合学习算法和自适应动量解耦的最速下降法。给出了适于非线性时滞、基于径向基函数网络和自适应模糊神经网络控制器的控制方案,并把它用在电阻加热炉中。实际应用表明,模糊神经网络控制器具有良好的控制效果。     

教务学籍管理信息系统

本文基于客户／服务器模式设计并实现了一种教务管理信息系统,介绍了系统的整体结构,并对系统的安全性进行了有效的处理。     

网络拓扑进化算法

借助拓扑进化网络描述生物进化的模型,设计出网络拓扑进化算法。算法的拓扑进化结构使其具有可变的种群规模,而进化中产生的新解提高了探测空间的能力。通过在算法中引入组合优化问题解的backbone概念,可以用解的相同部分来直观表示进化网络中单元（解）之间的联系。将连续变量转换成二进制编码后,以相同取值的二进制“位”表示解的相同部分,也可以用该算法求解连续函数优化问题。网络拓扑进化算法不规定解的变异方式,可以结合各种现有的技术,具有广泛的应用性。仿真实验表明算法具有较强的空间搜索能力。     

基于Backbone的极值进化算法

由于变量的适应度最优与问题的目标函数最优无法达到一致,从而利用极值过程原则的局部搜索算法对TSP问题效果不好,而通过改变变量的适应度,使其与目标函数相关,就能够提高个体解的搜索能力。比较参数取不同值时个体解搜索到的目标函数,可以发现存在使个体解搜索性能最佳的参数取值,且与变量的变异方式无关,这就为参数设置提供了依据。但个体解接近最优解后改善缓慢,无法快速到达最优解,为此引入组合优化问题解的Backbone概念,在种群进入最优解域后固定解中的相同部分,从而保留解中包含的最优解的信息,在减小问题规模后继续进行优化,增强搜索能力,提高搜索性能。     

基于相关箕舌线的变步长LMS算法

通过分析几种典型的LMS算法,结合几种典型算法的优点,在不同时期采用不同的控制步长策略,本文提出基于相关箕舌线的变步长LMS算法（CTCLMS算法）,并对其性能指标进行了比较仿真。仿真结果表明：CTCLMS算法同时具有收敛速度快、计算简单、跟踪能力强和抗噪声能力强等优点,解决了系统跟踪能力和抗噪声性能之间的矛盾。     

集成启发式规则的混合整数规划调度模型

针对生产调度优化问题,提出了一种集成启发式规则的混合整数规划调度模型。在分析启发式规则逻辑关系的基础上,用布尔逻辑变量表达启发式规则建立了启发式规则的基本逻辑表达式及其等价代数表达式,基于基本表达式给出了启发式规则的数学表达。将启发式规则的代数表达式与混合整数规划相结合,实现了启发式规则的集成。集成启发式规则的混合整数规划调度模型在结合启发式规则的基础上进行数学优化,克服了混合整数规划难以直接利用经验规则和基于规则的调度优化性难以保证的不足。最后以某炼油过程生产调度为例说明了模型的有效性。     

生产过程系统设计方法的研究

从复杂系统的分析入手,研究了生产过程的分级问题。总结了分级原则,在此基础上给出了一个分级的生产系统。重点研究了各级决策变量的确定、适用的模型和各级之间的信息传递,充分考虑了决策者的指导作用。这种分级的生产系统不但层次清晰、任务明确,而且信息流向清楚,便于生产管理系统设计和分析时应用。     

基于受控时扩展Petri网的分拣系统建模

分拣系统中，由于操作人员的参与，可能导致能导被分拣货物和装箱清单一致，这主要是由于包控制和货包信息的同步跟踪不可控所造成。为解决这个问题，该文提出受控时扩展Petri网，在此基础上对自动分拣系统进行了建模，并分析了操作人员的控制作用，实际应用表明，受控计时扩展Petri网为具有人参与的物流提供了一种良好的建模方法。