多目标产品配置优化研究

针对多目标产品配置优化问题,考虑实例关系和个性化等约束,构建了以性能、成本和交货期为目标的产品配置模型。设计了一种改进的非支配排序遗传算法(Non-Dominated Sorting Genetic AlgorithmⅡ,NSGA-Ⅱ)进行配置模型求解,并根据顾客偏好推荐配置方案。该算法采用动态罚函数处理约束问题,采用自适应交叉和变异概率提高算法收敛速度,对变异操作结果进行模拟退火操作,避免了算法陷入局部最优解,并针对多目标问题改进了Metropolis准则。通过算法验证与实例应用,证明本模型有效可行,改进NSGA-Ⅱ算法在配置问题求解上优于NSGA-Ⅱ算法。     

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。     

基于多目标遗传算法的产品优化配置研究

针对产品配置设计存在的问题，提出一种基于多目标遗传算法的产品优化配置方法，设计了相应编码解码方案和适应度计算方法，在具体算法中，对小生境的范围确定和精英策略提出改进。仿真实验证明，该算法可行有效，优于其他遗传算法。     

基于产品性能-成本-交货期的多目标优化配置研究

产品优化配置是实现用户个性化选择和批量低成本生产有机结合的有效方法。本文针对产品优化配置中多约束、多目标及组合优化等特性,应用模糊数学理论,构建了以产品性能-成本-交货期为目标函数的多目标优化模型,并采用多目标差异演化算法(MODE)对三者进行并行优化。得到一系列满足基于Pareto优化解的配置方案以满足不同客户对产品性能、制造成本及交货期的要求,解决了客户基于不同侧重点对产品设计结果的选择。通过实例论证,验证了该方法的有效性和适应性。     

基于双层配置体系的产品配置算法研究

在大规模定制生产模式下,产品配置遇到了复杂模糊配置数据的处理问题,为此,提出了基于实例重用的产品配置模糊求解技术,设计了基于多目标遗传算法的产品配置优化算法.将产品配置过程划分为部件配置与零件配置两部分,利用典型条件概率解决产品配置领域的部件模糊配置问题,设计了基于非支配排序遗传算法-Ⅱ,求解以成本、时间和库存为优化目标的零件配置,并结合两者建立完整的产品配置求解算法体系.该算法有效地解决了复杂产品配置中模糊数据处理及配置组合爆炸的问题.     

基于NSGA-II的产品服务系统多目标优化配置设计

为了描述产品与服务的相互作用对产品服务系统配置设计的影响,提出一种NSGA-II的产品服务系统多目标优化配置设计方法。首先,将产品模块和服务模块划分为必选和可选两种,分析了制造企业产品服务系统方案配置问题。其次,分析了方案配置过程中的约束条件,包括方案性能约束、方案成本约束、响应时间约束及模块相容相斥关系约束,建立了方案配置的多目标优化模型。然后,提出了基于NSGA-Ⅱ的模型求解算法,给出了具体的算法求解流程。最后,通过案例分析,验证所提算法的可行性。     

变切深工况下恒定切削力约束的多目标进给量优化方法

针对数控加工中工艺人员设定恒定的进给量导致零件加工效率低、表面质量差的问题,提出基于恒定切削力约束的多目标进给量优化方法.以切削力预测模型为基础,以综合考虑提高零件加工效率和表面质量为优化目标,以恒定切削力,机床参数,加工表面质量和进给量平滑过渡为约束条件,建立了多目标进给量优化模型.通过正交切削试验标定切削力系数,并...     

基于食品安全的生鲜产品供应商再评价研究

针对生鲜产品的安全保障问题,根据供应商评价的QCDS原则,分别从质量、成本、交货、服务四个方面对生鲜产品供应商食品安全保障能力的评价指标进行了分析和设计,同时,论文运用适合定量考察的层次分析法(AHP)构建了生鲜产品供应商安全再评估的系统结构模型和流程模型,便于决策者能够更好更快地进行再评估.最后,论文结合实例对该体系和方法的实用性及有效性进行了验证.     

支持产品协同开发的供应商评价与选择方法研究

与传统的产品开发相比,产品协同开发对供应商提出了全新要求.在综合考虑产品竞争力、同步协作能力、产品开发能力以及合作可靠性的基础上,构建了支持产品协同开发的供应商综合评价体系;基于该体系讨论了供应商的评选过程,进而采用层次分析法和模糊综合评价法对供应商进行评选.最后,通过实例说明这一方法的正确性与有效性.     

绿色产品配置方法研究

设计经验表明，绿色设计方法只有与现有成熟的设计方法有效融合，才能发挥应有的作用。产品配置是大规模定制的关键技术之一，将绿色设计思想融入产品配置设计方法中，分析研究了绿色产品配置模型的建模准则、结构组成及其求解方法，提出了绿色产品配置方法。     

新型陶瓷3D打印机结构多目标参数优化设计

以一种新型陶瓷3D打印机为研究对象,提出以可操作度数、各向同性和工作空间三个性能同时最优为目标。首先介绍了机构的整体构型和喷头内部零部件的装配情况,其次在机构进行位置正逆解分析的基础上,推导出雅克比矩阵并求出关于三个优化目标的目标函数,依据空间几何关系确定约束条件,结合NSGA-Ⅱ算法进行优化得到了Pareto最优解,从中选取10组数据进行分析后最终确定了机构的尺寸参数。对优化前后的三个目标值进行对比分析可知,可操作度数和工作空间有所增大,各向同性的条件数适当减小,证明了算法优化的正确性。     

多产品采购条件下的供应商选择与订购量分配问题研究

为了解决随机性需求和价格折扣并存条件下的多产品采购供应商选择问题,建立了相应的多目标混合整数随机规划模型.该模型的特点是：①模型的约束条件中兼具确定性和随机性;②通过约束条件方程式准确地表现随机性需求和价格折扣两大假设条件.根据该模型的特殊结构,提出了一种适用的求解策略：首先,通过把机会约束转化为确定性等价类,而将多目标混合整数随机规划模型转化为多目标混合整数规划模型;然后,采用最大满意度法,将体现决策者偏好和目标模糊性的加权模糊多目标混合整数规划模型转化为求解等价的多个单目标混合整数规划问题;最后,在确定每个模糊目标的隶属度函数表达式的基础上求得问题的最优解.另外,通过应用算例说明了模型的有效性和可行性.     

基于NSGA-Ⅱ算法的微耕机变速箱多目标优化设计

为了提高微耕机变速箱的传动性能和旋耕效率,针对变速箱的主要设计参数,建立了多轴式微耕机变速箱的优化设计数学模型。运用SGA、NSGA-Ⅱ算法和MATLAB语言编制了变速箱关键设计参数的优化程序,使用该程序对数学模型进行优化求解并比较结果。优化结果表明,采用SGA和NSGA-Ⅱ算法进行优化,体积分别减少了14.13%和15.96%,重点啮合齿轮重合度提高了4.07%和4.60%,取得较好的优化效果;其中,采用NSGA-Ⅱ算法比SGA算法在优化结果上更优秀。     

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。     

基于广义产品结构的配置和集成研究

为对普通零部件和广义部件的自定义属性进行分级管理,定义了一个特有属性模型。针对配置知识表示难的问题,采用约束表达式和判定表对广义部件的属性约束和关联进行描述。在此基础上,构建了面向配置的广义产品知识模型。为有效压缩配置约束的求解空间,加速在线配置,提出一种采用约束推理机制对产品配置过程进行求解的策略,定义了依据配置约束集构造推理有向图的规则及推理有向图的执行算法。实现了该配置模型及其与产品数据管理系统的集成,并给出了从广义物料清单自动生成物料清单的算法。实际应用效果证明了配置模型和求解策略的有效性。     

基于改进的非支配排序遗传算法的模块化产品多目标配置优化研究

在产品族模块化设计的基础上,应用模糊数学评价理论与最小二乘法,构建了以产品性能、成本及出货期为目标函数的配置优化数学模型,并采用基于改进的非支配排序遗传算法对三者进行并行优化.由此获得一系列基于Pareto最优集的配置方案来满足不同客户对产品性能、成本及出货期的要求,解决了客户需求侧重点对产品设计结果的适应性处理.最后,结合项目实施,给出该方法在机床制造业中的典型应用实例,验证了文中提出方法的有效性和适应性.     

基于改进NSGA-Ⅱ算法的多目标云制造服务组合优化研究

为了提高云制造服务组合寻优质量,提出一种基于改进NSGA-Ⅱ算法的多目标云制造服务组合优化方法。首先改进支配强度的概念来快速确定非支配解集中个体的优劣,然后对NSGA-Ⅱ算法应用不同的局部搜索策略,在算法前期加强对优秀个体的搜索以加速收敛,算法后期对稀疏个体融合邻域搜索与模拟退火算法来增加种群的多样性。最后结合企业实际案例,验证了优选模型的有效性和算法的可行性。     

工程设计多目标优化的评价准则

依据多目标优化的定义,用相对距离度量工程设计中多目标优化的各目标的优化程度,以此为基础,在目标函数构成的向量空间中,用分量取值由权系数限制的向量表示多目标优化的意义,由此建立工程设计多目标优化的评价准则及相应的数值表达式。经证明该表达式的最优解为多目标优化的有效解。