带有区间不确定任务时间的装配线鲁棒平衡

为解决任务完成时间为连续区间参数的第二类装配线平衡问题,提出了装配线鲁棒平衡的思想.采用最小化最大后悔值的鲁棒决策准则,建立了装配线鲁棒平衡的数学模型,提出了计算给定任务分配方案对应节拍时间最大后悔值的策略,并设计了基于遗传算法的求解方法.通过一系列测试问题和某实际汽车总装生产线平衡问题,验证了所提方法的可行性和有效性.     

装配生产线平衡问题DNA遗传算法研究

讨论了装配生产线平衡问题研究现况,建立了生产线平衡数学模型,并运用DNA遗传算'法求解.基于遗传算法思想及DNA编码方法,DNA遗传算法设计了相应的交叉和变异等操作算子,用Matlab编程实现,并通过实例仿真验证了该算法解决此类问题的和可行性.     

产出不确定下新产品预售的鲁棒定价分析

预售模式具有平衡需求侧风险的价值,正受到企业上市新产品的青睐。为揭示预售模式在产出不确定下的企业价值,基于产出不确定环境,研究了生产商仅能掌握新产品随机产出因子的部分信息时,在直销过程中引入预售的鲁棒定价问题。研究不仅发现了产出不确定风险对新产品的正常销售定价、生产商的利润所带来的鲁棒冲击,还揭示了预售模式应对该风险是有价值的,且当产出不确定风险波动越大,新产品预售价格的折扣率应越小。     

不确定机器人鲁棒自适应控制

针对不确定、时变和非线性机器人系统的实时性要求,提出了采用滑模变结构和RBF神经网络相结合来构造控制器.用带有符号函数的滑模变结构控制器来产生一个控制输入信号,同时利用具有快速学习能力的RBF神经网络来学习外界的不确定性,增强系统的自适应能力,使之达到更佳的控制效果,并在文中证明了系统的稳定性.最后给出了对两连杆机器人的仿真,验证了控制效果.     

基于装配关系复杂性测度的多目标混流装配线平衡优化

在混流装配线中,各工作站装配关系复杂性会影响作业效率和工人负荷。基于信息熵对装配关系复杂性进行度量,以最小化生产节拍、装配线平滑指数和装配关系复杂性平滑指数为优化目标,建立多目标混流装配线平衡优化模型,运用第二代非支配排序遗传算法(NSGA 2)设计求解,并结合某企业混流装配线实例验证方法的有效性。研究结果表明该优化方法能有效降低混流装配线生产节拍与平滑指数,均衡各工作站装配关系复杂性,实现装配线平衡。     

不确定线性系统的一种鲁棒保稳定最优控制方案

针对不确定性系统,提出了鲁棒保稳定控制设想。建立了改进的鲁棒性回差方程,给出闭环系统鲁棒保稳定的充分条件,以及增益和相位裕度描述形式。同时还给出了相应的鲁棒保稳定控制系统设计方法,并辅以打浆过程鲁棒保稳定控制系统的设计实列和仿真结果。     

给定序列的混合品种装配生产线平衡算法

针对任意给定序列的混合品种装配生产线平衡问题建立了数学模型,模型中假定不同品种之间可以具有不同的偏序结构和关联任务。为了获得最优的产出效率,模型的目标函数是品种负荷波动产生的剩余工作总量最小。由于该装配生产线平衡问题是NP-hard问题,开发了相应的遗传算法。最后用一个实例来说明算法的有效性。     

需求波动的混流装配线平衡中资源配置研究

在需求波动的前提下,研究了混流装配线平衡中资源优化配置问题。建立了该问题的0-1线性规划模型,目标是最小化资源成本和工作站成本在内的总成本。基于分支定界最优化算法求解该模型,算例结果表明该模型能够优化任务与资源的组合方案,从而有效缩减生产总成本。进一步地,通过灵敏度分析,发现资源的影子价值,确定影响装配线平衡的关键资源、稀缺资源和可替代资源。分析并得出了资源约束对企业管理决策的启示,研究结果有助于改善装配线平衡效果。     

有限需求信息下考虑利他行为的供应链鲁棒协调

为探讨需求分布信息不足和利他行为偏好对供应链运作的双重影响,在只知道需求的均值和方差的情形下,利用鲁棒优化方法研究了考虑利他行为的供应链协调问题。给出了集中式供应链的鲁棒最优订货决策和分散式供应链实现鲁棒协调的回购契约策略,并进行了数值分析。研究表明,利他行为对供应链成员的鲁棒决策具有重要影响。当供应链成员都完全利他时,批发价契约就能够实现供应链协调;否则,需要一个合适的回购契约来协调供应链。此外,通过设定不同的批发价格还可以调节供应链期望整体利润在各成员间的分配。同时,鲁棒协调策略具有较强的稳健性,可以有效减少需求分布信息不足对供应链系统及其成员利润的影响。     

订单不确定下双资源约束多装配线鲁棒调度

考虑生产过程中的订单不确定等因素,建立了以最大化交付满意度、最大化装配线平衡率及最小化完工时间跨度为目标的鲁棒调度模型,基于差分进化算法和粒子群算法提出了对模型进行求解的混合优化算法,并通过算例验证了混合优化算法求解该鲁棒调度模型的可行性和有效性。最后综合分析PTCN公司二厂多装配线生产车间的实际生产情况,将所建立的鲁棒调度模型和提出的混合优化算法应用于实际的多装配线生产过程,获得了较优的调度结果。     

参数不确定4WS系统的鲁棒H∞控制

针对轮胎参数的不确定性,建立基于轮胎参数变化的汽车四轮转向系统不确定模型,同时进行分析,并将参数不确定性问题转化为基于干扰抑制的H∞控制问题,运用H∞控制理论的分析方法,通过求解Riocati方程设计基于参数变化的动态鲁棒H∞控制器。仿真结果表明所设计的控制器能够很好地抑制轮胎参数的不确定性。     

混流加工/装配系统集成优化研究

为解决由一条混流装配线和一条带相同并行机和有限中间缓冲区的部件加工线组成的拉式生产系统的集成优化问题,以平顺化混流装配线的部件消耗以及最小化加工线最大完工时间为优化目标,建立加工/装配系统集成优化框架和装配线优化数学模型,提出加工线调度方案的构造方法,设计一种多目标遗传算法用于求解该问题,在此算法中,提出一种三阶段的实数编码方法,同时将帕累托分级和共享函数的方法用于可行解适应度值的评价,并对选择、交叉、变异算子以及精英解保留策略进行设计,保证了非支配解集中个体分布性和均匀性.通过与多目标模拟退火算法的结果进行比较,证明了该多目标遗传算法的可行性和有效性,应用该算法可以获得满意的非支配解集.     

电抗器装配生产线的作业分析与平衡研究

针对典型电抗器装配生产线．运用工作研究和生产线平衡的相关技术和方法,通过工序作业时间分析实现典型产品的作业标准化、时间标准化,并在此基础上对电抗器产品的装配流水线进行必要的平衡优化,在企业实际生产中得到验证．具有一定的应用价值。     

需求不确定的电子供应链多目标鲁棒动态运作模型

建立了由多个供应商和多个不确定需求的顾客构成的多阶段供应链动态运作模型。供应链中的供应商可以通过电子市场也可以直接将多种产品供应给不同的顾客。采用已知概率的情景集合描述顾客不确定需求,利用基于情景分析的鲁棒优化方法,建立了供应链的运作模型。该模型为一个多目标动态规划问题,满足诸如尽可能达到顾客需求、系统的总成本最小、供应商的开工率不低于某一指定水平、对应于不确定需求的决策的鲁棒性等多个相互冲突目标。数值仿真结果表明,模型的解是最保守的,但却能够有效地保证供应链运作的鲁棒性。     

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...     

基于LMI的连续非时变不确定系统鲁棒状态估计

研究了连续非时变不确定系统鲁棒状态估计器的基于线性矩阵不等式 ( L MI)解 ,该解建立在业已成熟的 LMI技术基础上 ,形式简单 ,用 MATLAB工具包直接求解。文中还指出了文献 [1 ]的不足 ,最后给出了数值算例 ,以示该方法的有效性。     

采用遗传算法的混流装配线平衡多目标优化

针对混流装配线操作人数已知、生产节拍待定情况下的平衡问题,研究了混流装配线第二类平衡问题的优化方法,以均衡各工作站的加权平均负荷、最小化生产节拍为优化目标,建立了求解加权平均负荷与生产节拍加权和的数学模型,并运用遗传算法对其进行求解.各优化目标数量级的统一,简化了算法求解过程,在保证解的有效性的同时提高了算法求解效率.算例分析验证了算法的有效性.     

不确定需求下的设备动态布局方法

针对现有车间设备动态布局方法存在的不足,在考虑产品需求不确定性对布局性能稳定性影响的基础上,提出了一种结合模糊理论与改进遗传算法的不等面积设备动态布局方法。分析了产品需求不确定性及其随时间变化特性,引入了三角模糊数描述不确定产品需求;通过分析各生产阶段间的设备重组过程,将动态布局转化为数个静态布局,构建了基于柔性区域结构的不确定需求动态布局模型。结合三角模糊数运算及排序方法与自适应局部搜索机制提出了改进遗传算法,以物料搬运及设备重组费用总和为优化目标,解决不确定需求下的不等面积设备动态布局问题。通过算例测试和实例分析,验证了所提方法的有效性和实用性。