考虑外包形式受限的约束理论产品组合优化研究

首先,建立了外包形式受限的约束理论产品组合优化的数学模型,并给出了与外包形式不受限等模型之间的转化条件,为优化算法的构建莫定了基础.其次,应用免疫算法和约束理论,构建了智能搜索算法,通过相应变通处理可将该算法拓展到任何加工形式受限问题的求解中.通过对单/多瓶颈算例的仿真,智能搜索算法在合理时间内得到大、小规模产品组合决策的优化解,尤其是得到同一最优目标值下不同的优化方案,为企业进行实际决策提供了更多的选择.最后,将本算法与多种算法进行了比较,证明了本算法的有效性和实用性.     

基于TOC和IA的能力受限产品组合优化

针对现有产品组合优化研究仅考虑自制资源能力限制、未考虑外包资源能力限制的问题,建立了能力受限产品组合优化的数学模型,并进行了模型分析和比较,得出了能力受限模型优化解的特征,为进一步构建仿生算法奠定了基础.应用免疫算法和约束理论构建了仿生算法-IA_TOC_Ⅲ,通过相应变通处理可用IA_TOC_Ⅲ算法求解考虑自制/外包情形的所有模型.通过对单/多瓶颈算例的仿真,IA_TOC_Ⅲ仿生算法在合理时间内得到了大、小规模产品组合决策的优化解.通过与已有算法的比较,验证了本模型和算法的有效性和实用性.     

基于瓶颈工序的多资源多目标机械加工车间调度研究

为求解多资源约束的机械加工车间调度问题,建立了包括最大完工时间、平均流经时间、总拖期惩罚和生产成本在内的多目标优化模型,并结合免疫遗传算法和约束理论提出了一种基于瓶颈工序的机械加工车间调度算法。算法依据约束理论提出了一种基于工序的多参数级联编码方法和基于鼓-缓冲器-绳索(DBR)的四阶段解码方法,以及有效的交叉、变异操作。基于瓶颈工序的免疫操作及基于浓度的选择更新机制,保证了多目标优化问题的收敛性以及Pareto解集的多样性。仿真结果表明了该算法的可行性和有效性。     

基于TOC的作业计划方法研究

为解决车间生产不均衡以及作业计划工作繁杂的问题,研究了基于约束理论（TOC）的作业计划方法,找出生产系统瓶颈资源,根据基于启发式规则的调度算法生成瓶颈工序作业计划,对瓶颈工序上下游工序按拉动式和推动式生产生成非瓶颈工序作业计划。论述了该方法的处理过程,详细分析了生产系统瓶颈识别技术以及基于启发式规则的瓶颈工序排序算法,通过实例验证了该方法的有效性。     

订货型企业基于约束理论的订单排产优化研究

基于约束理论，对订货型企业的客户订单优势因素与瓶颈资源确定准则进行了分析，并引入了“虚拟订单”的概念；通过对客户订单进行分解，建立了“虚拟订单”的数据结构和优势准则；基于该准则给出了订单投产排序优化的启发式算法，并成功地进行了实践。     

作业能力扩张模型与求解算法研究

为解决基于作业中心的生产作业系统能力决策问题，使用作业成本算法，结合产品组合、能力规划等因素，建立了一个作业能力扩张模型。提出了对能力调整变量使用遗传搜索、而对其他变量使用线性规划进行寻优的近似混合启发式算法，并就遗传操作中解的可行性问题研究了解决方案。最后通过数值试验，证明了该算法的有效性，并与一般的遗传算法进行了性能对比。     

基于组件的约束理论产品组合优化器的研究与实现

在定义约束理论产品组合优化器的基础上,给出了约束理论产品组合优化器的功能划分,讨论了约束理论产品组合优化器的信息模型,分析了约束理论产品组合优化器与生产管理其他子系统的集成,选取组件技术进行约束理论产品组合优化器的开发,设计了约束理论产品组合优化器的组件层次结构,讨论了约束理论产品组合优化器大粒度组件的划分及重用实现.所开发的约束理论产品组合优化器已成功地集成应用于三家国有大中型制造企业.     

一种基于逆向仿真技术的HFS成组调度方法

针对混合Flowshop成组调度问题,提出基于逆向仿真技术的瓶颈调度理论,通过逆向仿真求解瓶颈级之前的调度,再通过前向仿真获得瓶颈级之后的调度。并给出相应的启发式算法以及调度步骤。该方法的优点在于同时利用仿真的灵活性和基于瓶颈理论的优化策略,能较好地解决HFS的成组调度问题,减少求解时间。     

重型机械加工车间天车调度问题过程仿真与优化

天车作为重型机械加工车间主要的物料搬运设备,其调度方法直接影响生产的连续性和生产效率。重型机械加工车间天车调度是典型的多机多任务问题,以完成生产任务为目标建立基于免疫遗传算法的仿真模型和天车调度优化方法。该模型结合过程仿真与启发式算法有效解决天车调度过程中由于空间约束导致的多机多任务冲突,通过免疫算法的免疫机理对各近似最优解进行动态邻域搜索,维持了群体多样性,实现了多峰值收敛,使调度方案有效可行。最后通过实例仿真验证了该天车调度优化方法的可行性和有效性。     

基于瓶颈约束的APS算法研究与应用

阐述了APS(advanced planning system)高级计划排程系统的概念、功能及其在生产调度中的巨大潜力;讨论了APS的3种建模方法--基于模拟仿真、基于数学方法和基于约束理论的APS建模;提出了基于瓶颈约束的APS算法,该算法以瓶颈资源为控制点,通过瓶颈资源订单排序、前推排序和后推排序3个步骤来实现对生产计划的排程;用实例说明了该算法的可行性与实用性.     

免疫遗传算法及其在多目标优化设计中的应用

免疫算法是一种基于自然界生物体免疫系统的优化算法，是目前机械多目标优化设计中的一个新的研究方向。免疫遗传算法（IGA）是在免疫算法（IA）的抗体多样性维持机制中引入遗传算法（GA），使其性能比标准免疫算法更进了一步。通过测试函数证明了免疫遗传算法既保留了免疫算法的优点，又提高了免疫算法中抗体的多样性和收敛速度。结合压铸机合模机构的优化设计，表明此算法可有效解决工程问题的优化。     

Psycho-clonal based approach to solve a TOC product mix decision problem

In recent years, theory of constraints (TOC) has emerged as an effective management philosophy that has successfully tackled the problems of profit maximization with known demonstrated bottleneck in traditional as well as modern manufacturing plants. One of the key components of TOC application is to enumerate quantity of the various products to be produced keeping in view the system constraints and this is termed as the TOC product mix decision problem. It is a well-known computationally complex problem and thus warrants the application of heuristics technique or AI based optimization tools to achieve near optimal solutions in real time. To accomplish this objective a new algorithm, Psycho-Clonal has been proposed that works on the principle of artificial immune system and behavioral theory, namely Maslow's need hierarchy theory. Intensive computational experiments have been carried out and superiority of proposed heuristic on a given dataset is established. It is observed that results obtained are better compared to what have been achieved by the TOC heuristic, revised theory of constraint heuristic (RTOC), integer linear programming (ILP), and tabu search based approaches.     

基于免疫算法的圆柱螺旋弹簧模糊优化设计

介绍了一种基于生物免疫原理的免疫算法及其在圆柱螺旋弹簧模糊优化设计中的应用。将模糊评判方法应用于弹簧优化设计中,建立了圆柱螺旋弹簧模糊优化设计的数学模型,并应用免疫算法对其进行了分析计算,求解结果体现了免疫算法的良好性能。     

约束理论的产品组合优化新型运作逻辑研究

针对传统约束理论产品组合优化运作逻辑存在的问题,构建了新型约束理论运作逻辑:①充分利用产能;②辨识系统限制;③其他资源服从优化决策安排;④提升系统限制;⑤打破系统限制,辨识新的系统限制,克服惰性持续改进.新型运作逻辑减少了传统约束理论仅就系统已有的生产能力讨论产品组合而造成规划的保守和接单的损失,改变了产品组合必须依赖产品优先级的思维定势,保证了系统各限制资源的充分利用,不但使产品组合优化方案整体最优,而且切实可行.结合具体实例说明了新型约束理论产品组合优化运作逻辑的有效性和实用性.     

基于约束理论的混合复杂流水线规划调度算法

针对可重入、批处理、准备时间长以及多目标混合流水生产线问题,给出了复杂生产线的一般描述,提出了一种基于约束理论的规划调度算法。整个算法框架建立在约束理论五步原则基础上,并通过目标规划的思想实现了多目标优化,为了验证算法解决复杂性的能力,通过估算瓶颈能力给出了生产线的上界以作比较。     

基于改进免疫遗传算法的船台吊装网络优化

为了优化起重设备和场地等资源约束下的船舶吊装过程,针对船舶吊装过程,利用时间库所Petri网建立模型,将改进免疫遗传算法应用到所建时间库所Petri网的变迁触发顺序搜索中,提出了一种适合这类问题的交叉变异算子和亲和度计算方法,提高了运算的收敛速度,避免了启发式搜索算法和传统遗传算法由于局部收敛导致的不足。最后,给出了一个实例,通过对具体的某型号散货船吊装过程进行优化,进一步说明了这种方法对于解决船台吊装网络优化问题的有效性。     

免疫算法求解多目标柔性作业车间调度研究

研究了多目标柔性作业车间调度问题,优化了设备分派方案。建立了多目标柔性作业车间调度的数学模型。提出了双种群双倍体自适应免疫算法,并用该算法求解某航空制造企业的多目标柔性作业车间调度问题,得到了优化调度方案。仿真结果表明,双种群双倍体自适应免疫算法是求解多目标柔性作业车间调度问题的有效算法。     

面向复杂产品设计的分布式仿真优化技术研究

为了减少复杂产品分布式仿真优化时的资源浪费,分析了此类架构仿真优化算法的特点,针对计算资源利用率低的问题提出了分布式智能仿真优化算法,并进行了算法描述,介绍了算法特点和主要步骤。将该类架构以及分布式智能仿真优化算法应用到某高速动车组悬挂系统优化问题中,优化结果验证了分布式智能仿真优化算法的快速性。