基于混合协同进化算法的可调节产品族优化设计

针对产品族设计中平台通用性与实例产品性能的平衡问题,在分析可调节平台产品开发特点的基础上,基于多平台产品族设计空间的二维染色体表达方式,提出了混合协同进化的产品族优化设计方法.将通用性与设计变量种群的进化分别放入主一附两个相关过程,主过程使用第二代非支配排序遗传算法求解平台通用性与产品性能的Pareto前沿,附过程使用粒子群优化算法,以并行方式搜索每个通用性等级下满足约束的产品族优化方案,避免了两类种群同步进化带来的数据扰动问题.通用性种群对设计变量种群施加约束,保证二者变量共享的一致性.通过单相异步电动机产品族优化设计实例.验证了优化方法与算法的有效性.     

集成供应商选择的产品族设计多目标方法

为避免将产品族设计和供应商选择过程分割而导致不可行或非最优的产品开发方案,以及从多角度对产品族优化设计方案进行评估和权衡,提出一个集成供应商选择的产品族设计多目标优化方法,并建立了一个以最大化产品族总利润和最小化产品族生产风险为多目标的优化模型。在该模型中考虑了产品情感属性对消费者选择行为的影响,以更准确地分析消费者的购买偏好、实现产品族的优化过程。针对优化问题,采用非支配排序遗传算法对模型进行求解。通过实际案例说明了所提优化方法和求解算法的可行性和合理性。     

统筹经济和非经济因素的注塑机企业供应商评价和订单分配

随着经济从追求数量增长到追求高质量、可持续发展，企业在采购过程中将环境因素和企业信誉作为选择供应商的重要指标。为了帮助注塑机制造企业在供应商评价和订单分配中统筹考虑经济因素和环境、信誉等非经济因素，提出一种统筹经济因素和非经济因素的注塑机制造企业供应商评价和订单分配方法。首先确定供应商评价标准，采用区间二型模糊集对供应商的非经济因素进行定量评价。然后统筹经济因素和非经济因素，构建订单分配的多目标优化模型。最后采用灰狼优化算法-粒子群优化算法对订单分配模型进行求解，得到优化的订单分配方案。以注塑机制造企业C公司为例，进行六供应商五非经济因素指标的供应商评价和订单分配，验证所提出方法的有效性。     

带能力约束的多目标OEM协作生产订单分配决策与混合蚁群算法应用研究

在面向订单生产(build-to-order,BTO)的协作生产环境下,品牌制造商如何将所接受的不同客户订单(生产任务)分配给众多的协作生产企业OEM供应商,同时以最大的成本收益及最高的服务水平完成这些制造任务,是OEM协作生产环境下一个很实际的生产管理问题。首先根据此类问题的特点建立了一个带能力约束的、以总订单利润与准时交货为目标的多目标OEM订单分配模型;然后利用混合智能优化算法——模拟退火蚁群算法进行求解,并对该混合算法进行改进;最后应用算例验证了算法的有效性与合理性。     

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。     

基于改进NSGA-Ⅱ的网络采购供应商采购份额分配研究

研究网络采购模式下具有刚性约束的供应商采购份额分配的问题。建立3个决策目标及多目标决策供应商采购份额分配决策模型,提出一种NSGA-Ⅱ算法种群初始化方法,引入三角函数对算法初始化进行改进,解决种群的随机性与刚性约束之间的矛盾,使算法可应用于求解存在刚性约束的问题,为实现采购平台的推荐功能提供了思路。     

基于混合蛙跳算法的企业集团订单分配研究

针对企业集团在订单分配时优先选择内部企业的问题,提出了一个基于产品经济参数和内部企业贡献因子的订单分配策略,解决企业集团订单优先分配量与价格、质量和时间的优化问题。以某建材装备制造集团的订单分配为例,构建了一个基于采购成本最低、不合格产品损失和延期交货损失最少以及对企业集团的贡献最大为优化目标的数学模型。采用改进的混合蛙跳算法对模型进行求解,验证所建模型的合理性和有效性,并与遗传算法、蚁群算法的结果相互比较,验证算法的优越性。     

面向云制造的多供应商协同生产任务分配优化

针对云制造环境下制造资源生产能力约束导致的任务分配不合理问题,研究建立了一种任务分配优化模型并提出了求解算法。依据子任务订单量对多个供应商进行生产组合,继而提出质量相似度等概念及其相应的计算方法,建立评价指标体系,并在此基础上构建了面向云制造的多供应商协同生产任务分配优化模型;通过对模型特征的分析与把握,提出一种改进的多目标粒子群进化算法,求解模型得到最优组合以及组合量。最后,通过实例证明了该模型与算法的可行性和有效性。     

产品族配置与考虑升级的再制造设计主从关联优化

针对产品族配置与考虑升级的再制造设计协同问题,提出一种主从关联优化方法,建立了一个双层规划模型.该模型以产品族配置设计为主优化问题(主者),并以产品族的全生命周期利润最大化为目标建立上层模型;下层优化问题则是以再制造利润最大化为目标,决策如何选择产品的升级模块和再制造模块(从者).为了求解该模型,开发双层嵌套遗传算法及其相应的编码策略.最后,将该模型和求解算法应用于台式电脑产品族案例中,将所得的结果与两阶段方法进行比较,验证了其有效性及可行性,并说明了所提主从关联优化方法在解决产品族配置与考虑升级的再制造设计关联优化问题方面的优势性.     

集成多准则供应商评价的产品配置方法研究

针对配置设计的产品在成本、质量、准时交货率等多方面受供应商影响的问题,提出一种集成多准则供应商评价的产品配置设计方法,包括配置模型的构建以及求解。首先采用TOPSIS方法对供应商进行多准则评价,将评价结果与模块实例相关联,构建集成化的配置模型。在配置模型的基础上,构建以供应商综合能力最优、成本最小为目标,客户的期望价格与配置规则为约束的集成供应商选择的产品多目标配置优化模型,并采用NSGA-Ⅱ算法求解。以高速列车转向架部分模块为例,证明了所提方法的可行性与有效性。