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。     

考虑双资源约束的柔性作业车间调度研究

针对考虑工人和机器约束的双资源约束柔性作业车间调度问题,建立了最小化最大完工时间、总成本和工人疲劳值的多目标调度模型,并提出了一种改进NSGA-Ⅱ(INSGA-Ⅱ)算法求解。具体改进包括设计了3层编码方案以及插入式解码策略;为提高种群质量,设计了启发式种群初始化策略;为避免算法陷入局部最优,在染色体交叉、变异阶段,设计了自适应调整机制实现种群的动态搜索进化。最后通过多组算例验证了INSGA-Ⅱ算法的有效性和可行性,并通过一组实例验证了所提算法求解实际问题的有效性。     

改进NSGA-Ⅱ算法求解考虑运输约束的柔性作业车间节能调度问题

传统柔性作业车间调度通常忽略工件在机器间的运输时间和能耗,针对该问题建立了考虑运输约束与节能的柔性作业车间调度模型,并提出了改进的NSGA-Ⅱ算法求解该模型。首先,在柔性作业车间调度数学模型中设立最大完工时间、总延期、设备总负载、车间总能耗4个目标,并根据运输约束实现了调度模型矩阵编码、解码、交叉与变异,基于子代向最优解学习机制改进NSGA-Ⅱ算法迭代过程中易陷入局部最优解问题。最后,在考虑车间机器之间运输约束的前提下结合Kacem、Brandimarte算例对调度模型进行可行性分析,结果表明该模型与算法求解效率高,能有效解决车间运输约束导致的调度方案与实际加工偏差问题。     

一种基于改进NSGA-Ⅱ的多目标绿色柔性作业车间调度方法

针对多目标绿色柔性作业车间调度问题,建立了以最小化最大完工时间、总负荷和总能耗为优化目标的多目标优化模型,提出了一种带有自适应交叉变异算子和学习机制的改进NSGA-Ⅱ多目标优化算法。该算法通过机器和工序的两级编码机制,使用基于全局、局部和随机选择的非支配排序选择策略得到初始种群;采用具有自适应算子的混合交叉变异策略进行迭代,提高算法的全局搜索能力;引入分布函数来改进精英保留策略提高种群的多样性;通过学习机制进行邻域搜索提高算法的局部搜索能力。最后,采用基准测试算例Brandimarte以及Kacem数据集对算法进行测试,结果表明采用改进的NSGA-Ⅱ算法求解多目标绿色柔性作业车间调度问题具有求解精度高、收敛速度快以及解集多样性好的优点。     

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。     

基于改进NSGA-Ⅱ算法的发动机活塞机构优化设计

为提高发动机活塞机构的运动性能,提出了以最小跟踪误差和传动角与直角的偏差最小为优化目标,建立发动机活塞机构多目标优化模型,引入NSGA-Ⅱ算法对活塞机构进行多目标优化。为提高NSGA-Ⅱ算法的种群的多样性和搜索能力,对交叉算子和变异算子进行改进,应用NSGA-Ⅱ算法与改进算法对发动机活塞机构优化问题进行求解,分别得到各自的Pareto解集,并通过逼近理想解排序法选出最优解进行对比。通过实验对比表明,改进算法的Pareto解集分别更均匀、收敛速度快、跟踪误差更小,能为发动机活塞机构的优化设计提供参考依据。     

结合支配强度的NSGA-Ⅱ的柔性车间低碳调度

针对加工辅助环节对传统柔性车间低碳调度的影响这一问题,以最大完工时间、碳排放及机器负载为目标,建立考虑机床上下料调整状态的柔性车间低碳调度模型,利用加权归一法进行量纲的统一;针对非支配排序遗传算法(Non-dominated Sorting Genetic Algorithm-Ⅱ,NSGA-Ⅱ)在解决高维多变量、复杂Pareto边界及复杂非线性多目标问题时存在无法识别非支配解、拥挤度公式不合理、计算效率低下及解集质量较差等问题,提出一种基于支配强度的改进NSGA-Ⅱ算法(Improved NSGA-Ⅱ algorithm based on Dominant Strength, INSGA-Ⅱ-DS)对该模型进行求解：将支配强度引入非支配排序,采用新型拥挤度算子与基于外部档案集的自适应精英保留策略;设计了一种变邻域搜索策略,扩大了邻域搜索范围,增强了算法的局部搜索能力。并运用实例数据对INSGA-Ⅱ-DS性能进行验证,结果表明,改进算法求解效率更高,解集质量更优。     

基于NSGA-Ⅱ的多目标车间设备布局

车间设备布局问题具有多目标、多约束的特点。文中以物流搬运费用、非物流关系以及面积利用率作为优化目标,构建了车间设备布局的多目标优化模型。采用带精英策略的非支配遗传算法(NSGA-Ⅱ)进行模型求解,克服了传统加权法求解多目标问题时加权系数难以确定,无法保证多个目标同时优化的缺点。基于AHP和TOPSIS相结合的方法,从NSGA-Ⅱ求得的Pareto解集中,选出了最适合企业实际情况的布局方案,以一个实例证明了本方法的有效性。     

基于遗传模拟退火算法的柔性制造系统设备配置优化

针对柔性制造系统多品种少批量生产模式,考虑规划期内产品零件需求约束及车间零件加工工艺路径可选的特点,建立了设备配置优化的0-1混合整数规划模型,并设计采用了遗传模拟退火算法求解。算法结合遗传算法的全局并行搜索特性及模拟退火算法的优良局部搜索能力,采用约束满足技术转换成目标函数值进行优化。实例结果表明模型实用性强且求解算法的收敛精度高、稳定性好。     

基于Pareto最优的多企业协同计划调度优化

为解决协同制造环境下多协作企业的协同计划调度问题,针对多企业协同生产链实际运作过程,建立了一种考虑综合成本和完工时间的多目标计划调度优化模型。基于Pareto最优概念,采用NSGA-Ⅱ算法（快速非支配排序遗传算法）来解决多目标优化问题。为了保证解的收敛性和多样性,设计了有效的编解码方式和遗传操作程序,通过局部变异种群重复个体,并采用分布函数自适应选取精英数量,得到一系列Pareto最优解。最后通过仿真实例对多目标优化模型和算法进行了求解,结果表明,该方法可快速有效地实现全局多目标寻优,从而找到更多更合理的协同计划调度方案。
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基于Pareto最优原理的钻机钻进参数多目标优化

针对某双管定向钻机,提出了基于Pareto最优原理的钻进参数多目标优化方法。该方法根据钻机性能与工况,考虑水力对钻头比能影响,确定了钻进参数优化模型。针对罚函数处理约束条件的不足,引入了改进约束条件处理策略,提出了基于小生境思想拥挤度值计算方法及自适应交叉和变异算子。测试了改进算法的性能,并将改进算法用于求解基于某煤矿工程实际建立的钻机钻进参数优化模型。研究结果表明：与NSGA-Ⅱ和MOPSO算法相比,改进算法在求解测试问题时具有更好的收敛性与分布性。利用改进算法求解实际问题时得到的Pareto前端解集分布均匀,而且有效提高了机械钻速,延长了钻头寿命并降低了钻头比能。     

资源约束下拆卸线平衡问题的建模与改进混合蛙跳算法

针对实际拆卸线中涉及的资源约束和危害零件问题,以资源总数、工作站数和危害指数为目标函数,构建了多目标资源约束拆卸线平衡问题数学模型。基于AND/OR关系,在优先关系矩阵中添加OR关系的描述,解决了产生初始解仅考虑AND关系的不足问题。提出了一种融入Pareto思想的改进混合蛙跳算法  ,该算法采用基于满意度的改进排序分组策略来解决多目标优化种群分组问题;提出了一种新的交叉变异方式进行局部搜索以提高收敛性能;利用拥挤距离机制评价非劣解集以及有效地维护外部档案容量。采用田口实验和统计分析方法确定了算法最佳参数组合,将改进前后的混合蛙跳算法及NSGA-Ⅱ对测试算例的求解结果进行了多指标对比分析,研究结果表明：改进混合蛙跳算法具有良好的综合求解优势。最后,将所提算法应用到某电冰箱的资源约束拆卸线平衡问题中,为决策者提供了较优的拆卸方案。     

基于共享间隙的闭环设备布局

在实际生产中,良好的设备布局能够提高生产效率,同时降低生产成本,具有重要意义。针对半导体等产品生产制造过程中机器需要散热和维修的实际情况,对机器模型进行改进,同时利用NSGA-Ⅱ算法对闭环布局的物料运输和占地面积成本两个目标进行求解。首先,将机器模型中加入最小间隙和额外间隙两种间隙,用于模拟实际生产中机器需要散热的间隙和对机器进行操作维修的间隙;其次,根据闭环布局中需要解决机器排序和机器精确位置两个方面问题的特点,确定了机器在闭环布局中的放置规则和NSGA-Ⅱ算法中编码形式;最后,对不同规模的机器布局问题进行求解,最终得到具有良好分布的Pareto解,并将实验结果同双排布局进行对比,实验结果表明针对将机器模型进行改进后的闭环布局,NSGA-Ⅱ算法能够得到具有实际应用价值的解,同时闭环布局比双排布局具有更高的面积利用率。     

多行设备布局的一种多目标差分进化算法和线性规划混合方法

针对现有对多行设备布局研究中预先固定布置行数和未考虑行间距约束的不足,在满足最小间隙约束条件下,构建了优化物料流成本、布局行数和布局占地面积的多目标多行设备布局模型,并运用数学规划软件Lingo对模型进行了精确求解。基于所提问题的多目标、多约束、混合优化特性,提出一种基于Pareto解集的多目标差分进化算法和线性规划混合优化方法。该方法采用四列表直接编码方法表示可行解;提出一种结合改进换行策略的解码方式,该解码方式可以在满足边界约束条件的同时对所有可行的布局方案进行确定;为获得收敛性、分布性良好的多目标布局结果,采用Pareto思想、NSGA-Ⅱ拥挤距离机制筛选外部档案中的非劣解。应用所提算法求解不同规模多行设备布局问题测试算例,比较分析3种差分进化模式对所提方法在求解质量和求解效率方面的影响。最后,将所提模型和求解方法应用至两个布局实例中,不同算法的对比试验表明了所提方法的有效性、优越性。     

产品族设计与供应商的订单分配关联优化研究

针对统一采购情形下产品族设计与供应商订单分配问题,提出了一个以产品族利润最大为目标,满足产品配置要求、供应商最小订单数量等约束的产品族设计与供应商订单分配关联优化模型,并开发了一种自适应遗传算法对模型进行求解。为了防止由于优化问题中存在的订单等式约束导致算法产生大量不可行的染色体,给出了一种按比例分配订单的染色体编码与解码方法。同时算法设计了自适应的交叉方式与变异方式尽可能避免陷入局部最优解。最后通过一个实例验证了所提优化方法和求解算法的有效性。     

改进PSO算法求解具有柔性生产路径钢铁产品分配问题

针对钢铁企业实际生产和产品分配特点,研究了柔性生产路径下的产品分配问题,建立以最大化企业利润、设备利用率和市场产品满足率为目标的多目标模型,并设计了改进粒子群算法对问题进行求解。算法考虑模型的复杂约束特征,采用约束满足技术产生初始解,并利用惩罚函数设计适应度函数,通过动态调整粒子群算法中的惯性权重对粒子进行动态更新,最后,通过实际钢厂数据的实验仿真,说明了模型的可行性和改进粒子群算法的有效性。     

空间约束下多目标拆卸线平衡问题的改进狼群算法

考虑实际拆卸过程中的工作站空间面积约束,以最小化工作站数目、空闲时间均衡指标、拆卸成本及工作站实际使用面积极差值为优化目标,建立空间约束下的多目标优化数学模型,提出一种离散多目标改进狼群算法求解.通过对游走行为、召唤行为和围攻行为进行离散化,引入Pareto解集思想及NSGA-Ⅱ拥挤距离机制,获得多个高质量、多方面综合的较优解.通过对不同规模基准算例的求解,对比说明所提算法的有效性和优越性.最后,将该算法用于求解考虑空间约束的某打印机拆卸实例中,得到10组可行的任务分配方案,表明考虑空间约束的模型和所提算法的可行性.     

双目标模糊柔性作业车间调度问题研究

文章针对柔性作业车间调度问题的复杂性和资源受限等因素,以及实际生产中可能存在的各种不确定性因素,引入模糊集合方法来描述该问题,确定其模糊调度模型,并以最小化模糊最大完工时间与最小化模糊总能耗为优化目标。提出一种多改进策略的NSGA-Ⅱ算法,并采用基于工序选择和机器分配的双层整数编码方式;在选择操作上使用二元锦标赛选择策略;进行基于位置的交叉操作和两点交叉的变异操作,提出一种基于目标变异策略的机器变异操作。此外,还提出随机种群增强策略和精英集合策略以提高算法性能。最后通过超体积测度和集覆盖测度评估算法在实验中的表现,验证改进策略是否有效可行,并利用层次分析法决策出非支配解集中最优的调度方案。     

考虑双联卡箍约束的航空发动机多管成束敷设优化方法

为解决航空发动机多管路成束敷设问题,提出了一种基于双联卡箍约束和改进NSGA-Ⅱ的管路敷设优化方法。提出一种基于混沌反向学习机制和Levy变异算子的改进NSGA-Ⅱ算法,以改善算法收敛性和非支配解分布性。为解决管路和卡箍的装配约束和设计耦合关系,建立了基于双联卡箍约束的路径模式,生成卡箍和路径控制点,综合考虑管路敷设与卡箍布置规则,基于改进NSGA-Ⅱ设计管路-双联卡箍敷设算法,对卡箍位姿参数和管路路径同时求解。根据多管端口相对位置,提出基于聚类分析的管路分组及敷设序列规划方法,调用管路-双联卡箍敷设算法完成多管成束规划。所提敷设方法在管路设计阶段即考虑卡箍布置问题,实现了双联卡箍布置和多管成束敷设的同时自动规划,最后通过测试函数和敷设算例验证了所提方法的有效性。     

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。