不确定环境下跨国供应链生产计划研究

介绍了跨国供应链生产计划研究与不确定规划论在供应链计划研究中的应用;提出了包含模糊需求与随机生产能力的跨国供应链计划模型,模型中将运输成本分配因子与转让价格作为决策变量,根据随机机会约束规划等价类理论,将模型转化为模糊机会约束规划模型,并利用遗传算法与模糊模拟技术相结合的混合算法设计了模型的求解方案;最后,通过数据仿真说明了模型的有效性与适用性。     

多目标模糊优化方法及其在可靠性设计中的应用

在基于模糊机会约束规划理论基础上,对多目标模糊优化方进行研究,通过模糊模拟求解模糊目标函数的理想极大值和极小值,建立了多目标优化问题的模糊机会约束规划模型,并给出了基于模糊模拟的遗传算法求解方法.通过对一个无约束处理的常规双目标模糊可靠性优化问题实例求解,验证了多目标模糊模拟遗传算法的有效性,并指出该算法的优点在于能较好处理多目标优化问题的分目标量纲不同及其函数值之间差距较大的情况.     

基于满意度的模糊机会约束模型在产品设计中的应用

对基于顾客满意度的产品设计方法进行探讨，以顾客满意度来衡量产品设计中产品各要素与顾客需求的匹配问题；基于顾客对产品的满意度评价，建立了一个分析和测量用户满意度的模糊机会约束规划模型，给出了模糊模拟处理目标函数的步骤和基于模糊模拟的遗传算法求解模型的过程。通过手机改进设计实例的求解，从顾客对手机满意度评价中得出权值．再将对顾客满意度影响大(即权重大)的要素进行了改进设计。     

智能优化算法在机械优化设计中的应用

针对传统机械优化设计算法存在的问题，分析介绍了近年来兴起的智能优化算法，主要是几种神经网络模型和进化计算等智能化算法用于机械优化设计的基本思想和应用方法。     

基于不确定规划的产品拆卸序列规划

分析了产品拆卸序列规划中的不确定性,在基于混合图的产品拆卸模型的基础上,将产品拆卸序列规划转化为一类不确定规划问题。以机会约束规划模型为基础,使用模拟退火算法,给出了基于不确定规划的产品拆卸序列规划求解流程和算法。最后,通过一个简化的计算机主机箱实例说明了方法的有效性及优越性。     

Monte-Carlo法在测量不确定度评定中的应用

测量不确定度是与测量结果相关联的参数 ,表征合理赋予的被测量之值的分散性。在测量过程中存在许多可能引起测量结果的不确定度分量 ,这些分量具有不同特征 ,一般应为服从各种分布的随机变量 ,当随机变量出现非正态分布时 ,用常规方法求解会产生较大偏差。 Monte- Carlo法是利用计算机模拟生成服从各种分布规律的随机数并进行统计分析处理 ,经实际运行已验证其实用性和准确性     

不确定加工过程的模糊变结构控制

针对加工过程的不确定性和非线性影响控制系统的鲁棒性和稳定性，设计了模糊变结构控制器（FVSC）以及自适应调节切换函数的参数，有效地削弱了不确定加工过程系统的抖振，并保持了变蛄构控制（VSC）的强鲁棒性能。仿真结果表明，这类混合控制器对不确定加工过程的控制效果是明显的。     

模糊方法在间接测量中的应用

在实际系统中,往往需要利用间接测量建立数学模型,确定一些无法直接测量的变量.将直接被测量和间接被测量都被看作是模糊数.利用模糊方法对间接测量进行处理,在遵循GUM的原则下,利用模糊数学的扩展原理进行误差合成和测量结果的合成,计算间接测量的结果.通过实例证明,该方法是可行的.     

不确定综合评价法在机械设备维修决策中的应用

由于在机械设备维修过程中维修策略决策难,决策过程中影响因素不确定,提出将不确定三角模糊数综合评价法应用于机械设备维修策略中,建立机械设备维修决策模型,通过计算模糊评价值的期望值进而得出模糊判断矩阵的权重,并进行总排序以确定机械设备的维修方式,最后通过实例证明,此方法能有效解决机械设备维修策略的决策问题。     

行驶时间区间不确定的装配线物料配送路径规划

为解决装配线物料配送中车辆行驶时间不确定导致物料不能及时送达的问题,提出行驶时间区间不确定的路径规划方法.不确定行驶时间由区间数表示,采取鲁棒优化方法,引入路径相关不确定参数,以最小化车辆行驶距离为目标,考虑三维装载和时间窗约束,建立装配线路径规划模型,并设计了一种混合遗传算法求解模型.算法中,采用锦标赛选择避免适应度...     

A fuzzy grey goal programming approach for aggregate production planning

Aggregate planning is a medium-range capacity planning that suggests the production strategies in order to meet the forecasted demand considering the capacity constraints. As the period of planning length increases, the uncertainty of information will grow. Regarding this point, in this paper, a multi-objective model is proposed for aggregate planning problem in which the parameters of the model are expressed in the form of grey numbers. The suggested grey multi-objective model is solved based on a goal programming problem with fuzzy aspiration levels. The model is applied in a real-world problem, and its results are illustrated. The obtained results give a range for decision variables, and decision makers can handle the inevitable uncertainty of information by using these ranges.     

机械多目标灰色与模糊优化设计方法

为了从若干有效解中选择出最有效解,将灰色系统理论中的灰色关联分析法、灰色聚类法和模糊数学中的相似优先比法引人多目标优化设计,分别给出了选择最有效解的思想和步骤.以蜗杆传动多日标优化设计为例,用改进遗传算法求得该问题的理想解和若干有效解,分别利用灰色关联分析法、灰色聚类法和相似优先比法从这些有效解中确定出最有效解,并排出其优劣次序.求解结果验证了所提方法的有效性和可行性.     

模糊环境下基于可信性规划的生产计划方法

在客户需求、单位产品的价格、单位产品的生产成本和可用资源数量都是三角模糊变量的条件下,基于可信性规划建立了模糊生产计划模型。通过对模糊目标和约束的清晰化,将模糊生产计划模型转化为清晰等价形式,用非固定多段映射罚函数法将其转化为无约束两目标优化问题,并利用向量评价给出了求解此模型的改进粒子群算法。最后通过一个应用案例说明了所提方法的有效性。     

一种新型混合优化算法在机器人路径规划中的应用

针对模拟退火算法收敛速度慢这一缺点，提出了一种基于模拟退火算法和复合形法相结合的新型混合优化算法，并成功应用于机器人神经网络路径规划中。该算法不仅继承了模拟退火算法能得到全局最优解的优点，又能搜索到理想的下降方向，提高了算法的收敛速度。仿真实验研究表明：这种新型混合优化算法，计算简单，收敛速度快，初值鲁棒性好。     

Evolutionary collision-free optimal trajectory planning for intelligent robots

This paper presents optimization procedures based on evolutionary algorithms such as the elitist non-dominated sorting genetic algorithm (NSGA-II) and differential evolution (DE) for solving the trajectory planning problem of intelligent robot manipulators with the prevalence of fixed, moving, and oscillating obstacles. The aim is the minimization of a combined objective function, with the constraints being actuator constraints, joint limits, and the obstacle avoidance constraint by considering dynamic equations of motion. Trajectories are defined by B-spline functions. This is a non-linear constrained optimization problem with six objective functions, 31 constraints, and 42 variables. The combined objective function is a weighted balance of transfer time, the mean average of actuator efforts and power, penalty for collision-free motion, singularity avoidance, joint jerks, and joint accelerations. The obstacles are present in the workspace of the robot. The distance between potentially colliding parts is expressed as obstacle avoidance. Further, the motion is represented using translational and rotational matrices. The proposed optimization techniques are explained by applying them to an industrial robot (PUMA 560 robot). Also, the results obtained from NSGA-II and DE are compared and analyzed. This is the first research work which considers all the decision criteria for the trajectory planning of industrial robots with obstacle avoidance. A comprehensive user-friendly general-purpose software package has been developed using VC++ to obtain the optimal solutions using the proposed DE algorithm.     

An efficient algorithm to solve a multi-objective robust aggregate production planning in an uncertain environment

Risk is inherent in most economic activities. This is especially true of production activities where results of decisions made today may have many possible different outcomes depending on future events. Since companies cannot usually protect themselves completely against risk, they have to manage it. In this paper, we present a multi-objective model to deal with a multi-period multi-product multi-site aggregate production planning problem for a medium-term planning horizon under uncertainty. The first objective function attempts to minimize sum of the expected value and the variability of total costs with reference to inventory levels, regular, overtime and subcontracting levels, backordering levels, and labor, machine and warehouse capacities. The second objective function highlighted the concept of customer service level through minimizing the expected value of maximum shortages among all customers’ zones from which the variability of that is conducted. The last objective function aims to maximize workers productivity, a weighted average of productivity levels in all factories and in all periods which is weighted by the number of k-level labors. Then, we use an efficient algorithm that is a combination of an augmented ε-constraint method and genetic algorithm to solve our proposed model. The results demonstrate the practicability of the proposed multi-objective stochastic model as well as the proposed algorithm.     

基于非线性规划的间歇反应过程动态优化算法

采用对数障碍法和外点法将实际间歇反应过程中的约束条件转化为惩罚项生成新的目标函数,将有约束优化问题转化为无约束优化问题;采用非线性规划算法中的操作变量参数化方法,将操作变量的最优解转化为操作变量子函数的线性组合,将无限维最优解问题转化为有限维权值向量的最优估计问题;同时应用Lyapunov理论设计一种动态迭代优化算法,重点讨论了采样时间的取值对优化算法收敛性的影响.最终用于解决靛蓝生产中碱熔间歇反应过程中过程参数的最优分布,从而提高目标产物的最终收率和降低生产成本等.通过碱熔间歇反应动态优化问题作为实例进行仿真试验,实验结果表明所述算法的有效性和可靠性.     

模糊算法在智能火灾报警器中的应用

火灾造成的损失是非常严重的.如果能及时的发现火灾,对于有效的控制火势非常重要.采用新型火灾烟雾传感器NIS-090和微控制器ATmesa128L设计了智能火灾报警器,单片机不断读取烟雾传器感的输出电压值,并用模糊逻辑算法处理采集到的电压值能够准确判断是否发生了火灾;一旦发生火灾,就会通过TC35i无线通信模块自动拨打号码119进行语音报警并发送报警短信到指定的管理员手机号码上,同时现场的大功率声光报警器自动报警.该火灾报警器能为有效的控制火势赢得更多的宝贵时间,并且采用模糊算法处理后,大大降低了误报率.     

机械产品设计方案的灰色模糊综合评价

对机械产品设计方案综合评价问题进行研究,建立评价指标体系,将模糊综合评判与灰色综合评估方法相结合,提出机械产品设计方案的灰色模糊综合评价模型,使模型适应性强,确保方案评价的可靠性。