广义向量最优化问题的Mond—Weir型对偶

对广义向量最优化问题建立了Ｍｏｎｄ－Ｗｅｉｒ型对偶,证明了原问题和对偶问题之间的弱对偶定理、直接对偶定量和逆对偶定理。     

一类广义univex条件下的多目标规划

引入了一种新的广义不变凸函数,即d-ρηθ-univex函数,讨论了这一概念与d-不变凸函数、d-univex函数、d-ρηθ-不变凸函数之间的关系,并在d-ρηθ-univex条件下考察一类多目标规划问题(P).首先给出问题(P)的弱Pareto有效解存在的充分条件;进而得到问题(P)的Mond-Weir型对偶的弱对偶、强对偶和逆对偶结论以及问题(P)的广义Mond-Weir型对偶的弱对偶和强对偶论断.     

极C-invex条件下多目标非线性规划问题的对称对偶性

提出了一个多目标非线性规划的对称对偶性问题,并利用弱有效性和真有效性的概念,证明了在极C-invex条件下与规划问题相关的弱对偶定理、强对偶定理、逆对偶定理和自对偶定理.     

广义F—不变凸多目标规划的对偶性

研究了Ｂａｎａｃｈ空间中含广义Ｆ－不变凸函数的多目标规划问题的对偶性。介绍了约束规格及引理１,讨论了这类多目标规划问题的ｗｏｌｆｅ型对偶和Ｍｏｎｄ－Ｗｅｉｒ型对偶,并在较弱Ｆ－不变凸的假设下获得了强对偶、弱对偶和其它一些对偶结果。     

现有音乐厅音质主客观评价方法

音质评价是通过人们对声音的主观感受,按照一定的评判要点和评判规则对音乐厅音质进行评价.文中较系统地列举了排序法、语义细分法、对偶比较法、分级评分法、量值估计法等5种主观评价方法和主观优选值理论、模糊综合评判法、数据挖掘方法等3种客观评价方法.最后,简要说明了音质评价中的两个主要问题.     

极C-invex条件下多目标分式规划问题的对称对偶性

给出了多目标分式规划问题,并利用弱有效性和真有效性的概念,证明了在极C-invex条件下与分式规划问题相关的弱对偶定理、强对偶定理和逆对偶定理.     

铁摩辛柯梁弯曲问题的对偶求解体系

从能量变分原理出发,由勒让德变换引入对偶变量,导出了Timoshenko梁弯曲问题的哈密顿对偶求解体系,将梁的控制微分方程转化为哈密顿对偶方程,为借鉴现代控制理论的方法求解Timoshenko梁弯曲问题建立了理论基础。     

Banach空间中线性规划的对偶问题

本文提出了Banach空间中一个线性规划的对偶问题,并借助弱切锥证明了其对偶定理。     

对偶定理的新证明

将原问题与对偶问题嵌入到一个斜对称问题之中,利用内点方法理论中斜对称问题的结果,给出了对偶定理的新证明.     

非线性规划问题的二阶对偶性

讨论了二阶伪凸条件下的非线性规划问题,并利用有效性和真有效性概念证明了与之相关的Wolfe型弱对偶、强对偶、逆对偶定理.     

柔性车间调度的新型初始机制遗传算法

为了提高柔性作业车间调度求解遗传算法（GA-Ⅰ）的初始种群质量,提出一种基于短用时和设备均衡策略的机器链优化初始方法.运用均匀设计原理对每道工序的具有最短加工时间的可选机器进行均匀组合,形成机器分配链优化遗传算法（GA-Ⅱ）的初始群体|采用均匀设计法构造不同权值,形成机器总负荷和机器负荷方差的不同加权组合以构造机器链优化的适应度函数|通过GA-Ⅱ计算产生定量优化的机器分配链群体.将上述机器分配链优化群体作为柔性作业车间调度问题遗传算法（GA-Ⅰ）的机器链初始群体,并利用混合方式的交叉与变异在工件和工序级尺度上进行遗传操作,实现了FJSP的高效求解算法.通过典型算例验证了该方法的可行性和有效性.     

模具装配车间生产调度规则的研究

装配车间(Assembly job shop)问题是一类具有工序次序约束、装配次序约束以及资源能力约束等多种约束的组合优化问题。而且制造型企业机械加工车间的设备往往存在日可用时间的约束,工件随加工顺序的不同,其实际的设备占有时间可能发生变化,增加了制定生产调度计划的难度。以提高模具装配车间的生产效益为目标,提出了在装配车间中考虑设备日可用时间约束的优先调度规则,并通过仿真实验验证所提出调度规则对各评价指标具有较优的结果。     

基于狮群算法的数字孪生车间调度问题优化

针对柔性作业车间调度问题,提出一种基于狮群算法的数字孪生柔性作业车间调度方法。基于实际生产过程的需求,使用狮群算法生成柔性作业车间调度初始方案,建立物理车间与虚拟车间实时交互的数字孪生柔性作业车间调度模型,在搭建的虚拟车间中对初始调度方案根据设备利用率进行方案优化。采用数字孪生模型解决设备故障等车间突发事件对生产进程的影响问题。通过使用真实车间数据对机加工车间生产调度过程试验,结果表明,采用狮群算法求解柔性作业车间调度问题,搜寻能力强,搜索速度快,可以在不同规模的问题中找到更优的解决方案;狮群算法结合数字孪生的柔性作业车间调度方案能够整体优化系统性能,有效处理扰动带来的延长生产时间问题。     

Job shop scheduling problem with alternative machines using genetic algorithms

The classical job shop scheduling problem (JSP) is the most popular machine scheduling model in practice and is known as NP-hard. The formulation of the JSP is based on the assumption that for each part type or job there is only one process plan that prescribes the sequence of operations and the machine on which each operation has to be performed. However, JSP with alternative machines for various operations is an extension of the classical JSP, which allows an operation to be processed by any machine from a given set of machines. Since this problem requires an additional decision of machine allocation during scheduling, it is much more complex than JSP. We present a domain independent genetic algorithm (GA) approach for the job shop scheduling problem with alternative machines. The GA is implemented in a spreadsheet environment. The performance of the proposed GA is analyzed by comparing with various problem instances taken from the literatures. The result shows that the proposed GA is competitive with the existing approaches. A simplified approach that would be beneficial to both practitioners and researchers is presented for solving scheduling problems with alternative machines.     

求解调度问题的粒子群算法编码方法研究

利用粒子群算法求解调度问题的关键是建立有效的粒子编码结构。介绍了作业车间、流水车间和并行机调度等3类典型调度问题的特点,阐述了求解调度问题的粒子群算法结构,指出设计粒子群算法编码方法需要考虑的3个关键问题。提出3种求解不同调度问题的粒子群算法编码方法,并从生成调度解的可行性和有效性、粒子群计算模型的适用性和解码过程的复杂性等几个方面对粒子编码方法进行分析。以作业车间调度问题为例,验证了所提粒子编码方法的有效性。     

带单服务器的流水作业排序问题的复杂性

研究了一个带单服务器且加工时间相等的两机流水作业排序问题,其目标函数是使总完工时间达到最小.研究表明,该流水作业排序问题是强NP- 困难的.针对该流水作业排序问题构造了一种新的加工顺序,并证明该加工顺序的紧界为7/6.     

基于改进智能水滴算法的双资源约束车间调度

为了解决多资源约束下的作业车间调度问题,提出了一种改进智能水滴算法.该算法采用了基于工序与加工机器相融合的两层编码方式建立问题和算法的映射关系,运用随机方法初始化产生可行解,结合精英保留策略加快算法的收敛速度,嵌入迭代局部搜索算法以增强算法的全局搜索能力,并来解决影响车间调度的3个主要成本因素,即最小化延期成本、最小化人工成本和最小化设备运行成本.通过实例的收敛性能对比,证明算法具有优秀的全局开发能力和收敛性.实验表明了该算法能够有效求解双资源约束车间调度问题.     

冷轧厂磨辊间的设备布置及其半自动化实现

本文介绍了冷轧厂磨辊间的功能、对轧辊的处理过程。根据冷轧厂的实际情况,提出将磨辊冷区间划分为自动化区和半自动化区,结合冷轧磨辊间设备的特点,介绍了设备在各区间的布置情况。同时,介绍了磨辊间的管理系统的功能和数据传输过程,从而突出磨辊间半自动化的特点及优势。     

流水车间调度问题的启发式算法研究

针对以完工时间最小为目标的流水车间调度问题,对问题的定义进行了全新的推导和分析,从数学的角度进一步挖掘出问题的本质特征.在控制第一台机器和最后一个工件加工时间的基础上,尽量压缩每个工件在加工前的等待时间,以提高算法的实际效果.模拟实验的结果表明,新的启发式算法具有很好的性能,使用新算法计算得到的调度序列平均质量以及算法本身的稳定性方面均明显优于与之具有相当算法复杂度的其他启发式算法.     

Dynamic Scheduling of Flexible Job Shops

Aim of this research is to minimize makespan in the flexible job shop environment by the use of genetic algorithms and scheduling rules. Software is developed using genetic algorithms and scheduling rules based on certain constraints such as non-preemption of jobs, recirculation, set up times, non-breakdown of machines etc. Purpose of the software is to develop a schedule for flexible job shop environment, which is a special case of job shop scheduling problem. Scheduling algorithm used in the software is verified and tested by using MT10 as benchmark problem, presented in the flexible job shop environment at the end. LEKIN software results are also compared with results of the developed software by the use of MT10 benchmark problem to show that the latter is a practical software and can be used successfully at BIT Training Workshop.