混合模型组装线中产品排序问题的研究

研究了在混合模型组装线（MMAL）中使用输送机系统时,如何优化输入序列的产品模型与顺序相依设置时间．通常MMAL包括许多工作台联系在一起的传送带,每个工作台有一个工作区域,该区域受到上游和下游边界的限制．为避免在相邻工作台和多余的机器移动范围内的因不适当操作而造成的干涉,操作员被迫在其预定的工作区域完成他们的业务．本研究目标是确定模型的序列为最小化．最后开发了一个新的程序使用分支和绑定技术,采用启发式程序在下界和本地搜索,实验结果表明,采用启发式程序计算成本较低．     

带工作休假和工作故障的M/M/1/N排队系统性能分析

本文在可修M/M/1/N排队系统中引入了启动时间、工作休假和工作故障策略.在该系统中,服务台在休假期间不是完全停止工作,而是处于低速服务状态.设定服务台在任何时候均可发生故障,当故障发生时立刻进行维修.且当服务台在正规忙期出现故障时,服务台仍以较低的服务速率为顾客服务.服务台的寿命时间和修理时间均服从指数分布,且在不同的时期有不同的取值.同时,从关闭期到正规忙期有服从指数分布的启动时间.本文建立此模型的有限状态拟生灭过程(QBD),使用矩阵几何方法得到系统的稳态概率向量,并应用基本阵和协方差矩阵理论,计算出系统稳态可用度、系统方差、系统吞吐率、系统稳态队长及各系统稳态概率等系统性能指标.同时,通过数值实验对各系统参数对系统性能的影响进行了初探.文中的敏感性分析体现了这种方法的有效性和可用性.实验表明,文中提出的模型,可有效改善仅带有工作休假或工作故障策略排队模型的系统性能.     

基于改进自适应布谷鸟算法的云制造资源配置优化研究

针对云制造资源优化配置模型求解的相关问题,在基本布谷鸟算法(CS)的基础上提出了一种改进自适应布谷鸟算法(SAACS),并将其应用于求解云制造优化资源配置问题。改进自适应布谷鸟算法对基本布谷鸟算法的部分参数和Levy飞行步长做了自适应性调整,加入了双向搜索策略,并引入模拟退火思想,可以在云制造资源配置中快速地求出最优解,获得一条最优资源服务链。最后通过算例验证了该算法求解资源配置问题的有效性和准确性。     

小波变换及其在信号去噪中的应用

介绍了小波变换理论及基于小波变换去除信号噪声的基本原理和方法.研究利用小波变换技术对噪声进行阈值处理和去除非平稳信号的噪声,并应用Matlab软件实现了小波去噪的计算机仿真,仿真结果表明小波变换去除噪声的效果优于传统的Fourier变换.     

基于改进蚁群算法的车种代用情况下空车调配优化研究

提出了一种求解车种代用情况下空车调配优化的改进蚁群算法。该算法在迭代过程中,根据求得的最优解的情况自适应的调整信息素挥发度,并通过对选择策略进行改进来增强所得解的多样性,防止解陷入局部最优。将此改进算法用于求解车种代用情况下空车调配优化,建立以行走最短距离为目标函数的空车调配数学模型,并用改进蚁群算法求解此模型。从仿真结果可以看出改进蚁群算法解决此模型时最优解和寻优效率较好,优于基本蚁群算法和标准粒子群算法。     

带启动时间和可修服务台的M/M/1/N工作休假排队系统

分析带有启动时间、服务台可故障的M/M/1/N单重工作休假排队系统.在该系统中,服务台在休假期间不是完全停止工作,而是处于低速服务状态.假定服务台允许出现故障且当出现故障时,服务台停止为顾客服务且立即进行修理.服务台的失效时间和修理时间均服从指数分布,且工作休假期和正规忙期具有不同的取值;同时,从关闭期到正规忙期有服从指数分布的启动时间.建立此工作休假排队系统的有限状态拟生灭过程(QBD),使用矩阵几何方法得到QBD的各稳态概率相互依赖的率阵,从而求得稳态概率向量.通过有限状态QBD的最小生成元和稳态概率向量得到系统的基本阵和协方差矩阵,求解出系统方差、系统稳态可用度、系统吞吐率、系统稳态队长、系统稳态故障频度等系统性能.数值分析体现了所提出方法的有效性和实用性,通过敏感性分析将各参数对系统性能的影响进行了初探,为此模型的实际应用提供了很好的理论依据.     

考虑缓冲区故障的多产品生产系统的性能分析

对带有生产准备时间和缓冲区故障且生产时间服从任意分布的多产品生产系统进行分析,通过构建系统状态向量,建立其离散时间马尔可夫链模型.根据多产品生产系统的工作过程对系统状态向量分4种情况进行讨论,计算出系统的状态转移矩阵;在计算系统稳态向量的基础上获得系统生产率的计算流程.根据所建立的模型,对参数对称且可生产两种产品的多产品生产系统进行详细求解,给出其系统生产率的计算过程,通过Matlab进行数学实验,分析总结出缓冲区的无故障率、产品到达率、生产准备时间、服务率及其变异系数对系统生产率的影响.